¿Cómo optimizar el mantenimiento de sus dispositivos industriales con tecnología IoT?

Tradicionalmente, el mantenimiento de los equipos industriales ha sido un área económicamente ineficiente: se estima que los costes de mantenimiento representan entre el 15% y el 40% de la producción total. Sin embargo, la alternativa es peor: el funcionamiento de un sistema industrial hasta que falla cuesta hasta 10 veces más que un programa de mantenimiento.

Las aplicaciones de IoT vienen a salvar a las empresas de esta ineficiencia. A través de ellas, es posible implementar un programa de mantenimiento predictivo que ayuda a ahorrar entre un 8% y un 12% en comparación con las estrategias de mantenimiento preventivo y un 40% más en comparación con el mantenimiento correctivo, según OnUpKeep.

Analizamos las diferentes opciones en el mantenimiento industrial y por qué las soluciones basadas en IoT permiten al entorno industrial reducir significativamente los costes de mantenimiento.

Mantenimiento industrial en la era digital

El Internet de las Cosas (IoT) es el conjunto de tecnologías que conecta los equipos físicos a Internet. Los sensores, actuadores y otros dispositivos IoT recopilan información sobre lo que está sucediendo en el mundo físico y luego la procesan digitalmente. En otras palabras, los dispositivos IoT hacen posible capturar datos de los equipos, compilarlos y procesarlos para un mejor mantenimiento de los equipos industriales.

Así, los datos recogidos por los dispositivos IoT pueden traducirse en información sobre el posible desgaste de un sistema o posibles anomalías o accidentes. Además, algunas soluciones IoT facilitan la modificación de parámetros o la reconfiguración. de los dispositivos de forma remota.

Gracias al IoT, el mantenimiento industrial puede ir un paso más allá, desde el mantenimiento correctivo al preventivo e incluso predictivo.

• Mantenimiento correctivo: este es el mantenimiento realizado de la manera tradicional, antes de la aparición de las aplicaciones de IoT. En pocas palabras, en este caso, las fallas en un sistema se corrigen después de que ocurre la falla.

Como novedad, los sistemas IoT permiten actuar y corregir fallos de forma remota en los equipos.

• Mantenimiento preventivo: En este caso, se decide un programa de mantenimiento planificado sobre la base de parámetros y estadísticas.

Estas revisiones se determinan de acuerdo con las necesidades de la empresa en general, aunque las aplicaciones de IoT también permiten especificar la programación de acuerdo con el uso real que se le ha dado a un equipo.

• Mantenimiento predictivo: este es un mantenimiento que sólo es posible utilizando la tecnología IoT. Los dispositivos IoT, o nodos IoT, son capaces de analizar, inferir la probabilidad de fallo de los equipos, programando el mantenimiento antes de que se produzca el fallo.

En otras palabras, el IoT permite, basándose en mediciones de parámetros y algoritmos avanzados, predecir cuándo es probable que un equipo se averíe, adelantando las acciones de mantenimiento. Algunos de los parámetros a medir incluyen el análisis de vibraciones, las inspecciones visuales en busca de grietas o desgaste, el análisis por ultrasonido, la termografía, los rayos X, las mediciones de temperatura, la monitorización de la presión, entre muchos otros.

Más información sobre: Mantenimiento predictivo, cómo el IoT reduce los costes de mantenimiento industrial

Además, las soluciones IoT facilitan las acciones remotas. Como ejemplo, durante la medición de la cantidad de energía necesaria para una red eléctrica (demanda de energía), es posible regular los transformadores de una subestación, evitando así sobretensiones que provoquen fallos. De este modo, muchas aplicaciones basadas en IoT están dirigidas a mejorar las operaciones y el mantenimiento, pasando de un mantenimiento correctivo (costoso en términos económicos) a uno preventivo (con un gran margen de fallo) al nuevo paradigma del mantenimiento predictivo.

Sobre el mantenimiento predictivo

La clave del mantenimiento predictivo basado en IoT es que puede detectar un problema antes de que ocurra. Esto, a su vez, se traduce en una serie de beneficios directos para las empresas:

1. Facilita la reducción de costes. Las empresas eliminan las interrupciones inesperadas de la producción debidas a fallos de los equipos, al tiempo que reducen la probabilidad de fallos irreparables que requieran la compra de nuevos equipos. Se estima que el mantenimiento predictivo promueve un ahorro del 30-40% según OnUpKeep.

Además, la automatización a través de la tecnología IoT optimiza las horas de trabajo de los equipos humanos, que hasta ahora han sido muy ineficientes (se estima que un trabajador de mantenimiento dedica sólo el 24,5% de su tiempo a tareas productivas).

2. Aumenta la vida útil de los equipos. Los dispositivos IoT fomentan el mantenimiento quirúrgico, que llega a la raíz del problema antes de que se produzca. También evita la compra innecesaria de equipos o la sustitución de componentes que aún son funcionales y sólo requieren reparación.

3. Productividad mejorada. Los datos recopilados por las aplicaciones de IoT brindan acceso al conocimiento para la mejora de los procesos de producción en la empresa.

4. Facilita el mantenimiento no invasivo y remoto, de modo que en muchos casos no es necesario interrumpir la actividad.

5. Minimiza posibles accidentes y riesgos para el personal derivados del mal funcionamiento de los equipos industriales.

¿Qué aporta Barbara IoT al mantenimiento predictivo?

La tecnología de Barbara IoT está destinada a facilitar la implementación de estos modelos de mantenimiento predictivo. Barbara IoT permite no solo la captura de datos de sensores, actuadores y otros elementos industriales de cualquier tipo, sino que también facilita la ejecución de algoritmos de edge computing, lo que permite la implementación de modelos predictivos mucho más complejos y la toma de decisiones automatizada.

Lectura recomendada: La importancia del Edge Computing en el IoT Industrial

Si este artículo le ha resultado interesante y está interesado en implementar un proyecto de mantenimiento predictivo, póngase en contacto con nosotros.

‍