{"id":54222,"date":"2018-10-04T08:00:43","date_gmt":"2018-10-04T06:00:43","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=54222"},"modified":"2022-05-01T10:19:12","modified_gmt":"2022-05-01T08:19:12","slug":"mantenimiento-reactivo-preventivo-predictivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/instandhaltung-reaktiv-vorbeugend-vorausschauend\/","title":{"rendered":"Mantenimiento: Reactivo - preventivo - anticipatorio"},"content":{"rendered":"<p>Dependiendo del sector, los tiempos de inactividad imprevistos pueden suponer f\u00e1cilmente unos costes de varios miles de euros al d\u00eda. Esto no incluye ninguna indemnizaci\u00f3n por da\u00f1os y perjuicios en caso de retraso en la entrega.<\/p>\n<h3>El mantenimiento predictivo, clave del \u00e9xito<\/h3>\n<p>A partir de este enfoque originalmente reactivo, consistente en reparar los da\u00f1os lo antes posible, se han desarrollado las llamadas estrategias preventivas proactivas, muchas de las cuales siguen siendo v\u00e1lidas hoy en d\u00eda.<\/p>\n<p>De especial inter\u00e9s en este momento son la f\u00e1brica digital en el contexto de la Industria 4.0 y los retos y oportunidades asociados para el mantenimiento. La clave del \u00e9xito es el mantenimiento predictivo.<\/p>\n<p>Mientras que en el mantenimiento preventivo los ciclos de mantenimiento de los sistemas se basan en valores medios o en la vida \u00fatil prevista, el mantenimiento predictivo se centra en el estado actual del sistema para poder planificar el mantenimiento con mayor precisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de una mayor vida \u00fatil del sistema y una mayor seguridad del mismo, los objetivos son menos accidentes, mayor productividad, mejor planificaci\u00f3n de recursos y menores costes.<\/p>\n<p>La digitalizaci\u00f3n e interconexi\u00f3n de procesos y dispositivos avanza constantemente y a gran velocidad. En 2017 hab\u00eda 27.000 millones de dispositivos conectados en red, y el instituto de estudios de mercado IHS Markit prev\u00e9 125.000 millones para 2030. Seg\u00fan los analistas, la transferencia mundial de datos tambi\u00e9n aumentar\u00e1 en torno al 50% anual en los pr\u00f3ximos 15 a\u00f1os.<\/p>\n<p>Los avances tecnol\u00f3gicos mencionados permiten registrar los datos de los sensores en tiempo real. Esto proporciona informaci\u00f3n sobre el grado actual de desgaste de una m\u00e1quina y constituye la base de una calidad potencialmente mayor de las decisiones tomadas y de su trazabilidad.<\/p>\n<h3>Aprendizaje autom\u00e1tico en mantenimiento<\/h3>\n<p>Dos de los fundamentos de los sistemas de mantenimiento predictivo son la recopilaci\u00f3n y el tratamiento de grandes cantidades de datos. La detecci\u00f3n precoz de aver\u00edas y la predicci\u00f3n temporal de fallos del sistema determinan la planificaci\u00f3n del mantenimiento y la optimizaci\u00f3n de los recursos necesarios.<\/p>\n<p>Para ello es necesario almacenar y analizar grandes cantidades de datos (big data). Tecnolog\u00edas como el aprendizaje autom\u00e1tico son adecuadas para calcular, visualizar y simular la probabilidad de que se produzcan aver\u00edas. Con la ayuda de estas herramientas, el mantenimiento puede apoyarse en la tecnolog\u00eda de sistemas y basarse en la predicci\u00f3n.<\/p>\n<p>Estos planteamientos son muy prometedores. Sin embargo, en las conversaciones con los clientes, a menudo o\u00edmos que actualmente es casi imposible registrar con precisi\u00f3n los vol\u00famenes de datos y mantenerlos actualizados durante largos periodos de tiempo.<\/p>\n<p>En una encuesta realizada a fabricantes alemanes de autom\u00f3viles, la gesti\u00f3n de datos, incluido el mantenimiento de datos de inventario y la gesti\u00f3n de cambios, se cit\u00f3 como uno de los mayores retos para la implantaci\u00f3n de la f\u00e1brica digital. Los procesos automatizados de datos maestros (o: mantenimiento automatizado de datos) ofrecen aqu\u00ed una ayuda valiosa y de valor a\u00f1adido.<\/p>\n<p>Evitar\u00e1 las entradas manuales propensas a errores y aumentar\u00e1 as\u00ed la calidad de los datos, tambi\u00e9n en el sistema SAP y en sus m\u00f3dulos SAP Plant Maintenance y SAP Predictive Maintenance. Esto a su vez se traduce en menos aver\u00edas, menos trabajo adicional, niveles de existencias optimizados y, por tanto, costes m\u00e1s bajos.<\/p>\n<p>Seg\u00fan IBM, los da\u00f1os financieros causados por la mala calidad de los datos solo en Estados Unidos en 2016 ascendieron a unos 3,1 billones de d\u00f3lares estadounidenses.<\/p>\n<h3>El mantenimiento 4.0 necesita herramientas espec\u00edficas<\/h3>\n<p>Todo indica que la cantidad de datos que hay que procesar aumentar\u00e1 exponencialmente en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Incluso los mejores modelos de simulaci\u00f3n y an\u00e1lisis conducir\u00e1n a afirmaciones incorrectas si no se basan en datos correctos o completos.<\/p>\n<p>El camino hacia el Mantenimiento 4.0 requiere, por tanto, herramientas espec\u00edficas capaces de manejar los vol\u00famenes de datos. Si el equipo de mantenimiento puede concentrarse en las tareas principales en lugar de en la introducci\u00f3n y correcci\u00f3n de datos, el mantenimiento predictivo es un proyecto realizable.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" title=\"Mantenimiento: reactivo - preventivo - predictivo\" class=\"aligncenter size-full wp-image-54224\" src=\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/Winshuttle-CI-Banner.jpg\" alt=\"https:\/\/e3mag.com\/partners\/winshuttle-deutschland-gmbh-2\/\" width=\"1000\" height=\"112\" srcset=\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/Winshuttle-CI-Banner.jpg 1000w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/Winshuttle-CI-Banner-768x86.jpg 768w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/Winshuttle-CI-Banner-100x11.jpg 100w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/Winshuttle-CI-Banner-480x54.jpg 480w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/Winshuttle-CI-Banner-640x72.jpg 640w, 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