MANTENIMIENTO PREDICTIVO

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que puedan solucionarse antes de que sobrevenga el fallo. Al igual que el análisis predictivo permite anticipar, por ejemplo, los movimientos de los mercados o las fluctuaciones en la demanda de energía, el mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse a los fallos de los sistemas y es parte fundamental del Internet Industrial de las Cosas (IIoT).

Cómo funciona el mantenimiento predictivo

Para hacer el seguimiento del estado de los equipos y avisar a los técnicos de los próximos fallos, el mantenimiento preventivo cuenta con tres componentes principales:

• Los sensores y los dispositivos conectados instalados en las máquinas envían datos sobre el estado y el rendimiento de la máquina en tiempo real gracias a tecnologías del Internet de las Cosas (IoT), que permiten la comunicación entre las máquinas y los sistemas de análisis.
• Las soluciones de software y el almacenamiento en la nube (cloud computing) permiten aplicar la minería de datos (data mining) y recopilar y analizar enormes cantidades de datos usando aplicaciones de big data.
• Los modelos predictivos se alimentan con los datos procesados y utilizan tecnologías de aprendizaje automático (machine learning) para establecer patrones y comparaciones, elaborar predicciones de fallos y programar el mantenimiento antes de que ocurran.