Mantenimiento predictivo y las tecnologías móviles
La inversión que numerosas empresas hacen en sus activos implica que los fallos que puedan cometer deben ser mínimos. Así, los procesos empresariales serán lo más eficientes posibles. Ante un error en una máquina o en un proceso, las pérdidas económicas pueden ser enormes al sufrir consecuencias de productividad o pérdida de tiempo.
Es por ello que la tecnología se convierte en nuestro aliado para predecir cuándo un activo puede fallar y tomar acción antes de que suceda. Entre la tecnología que nos rodea hoy en día, las aplicaciones móviles son un elemento esencial. Éstas tiene un gran papel pudiendo funcionar como herramientas de mantenimiento predictivo.
En este post te contamos qué es el mantenimiento predictivo, cuáles son sus ventajas y cómo las tecnologías móviles influyen en el proceso.
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Qué es el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es una técnica que, gracias al análisis de datos, hace que se puedan detectar errores en el funcionamiento de una máquina o proceso. Esto permite anticiparse a los fallos y evitar que se produzcan o solucionarlos lo antes posible haciendo que las consecuencias sean las mínimas posibles.
Esto es solo un ejemplo de cómo el recopilar datos e información ha supuesto un antes y un después en el mundo empresarial. Además de poder ver un histórico de los datos y analizar tendencias, también se pueden observar la información en tiempo real. De esta forma se ve si un proceso se está llevando a cabo de forma correcta.
Para realizar con éxito el mantenimiento predictivo de los activos empresariales y los procesos se necesitan algunos elementos y herramientas. Algunos de los que destacamos:
- Dispositivos conectados: Aquellas máquinas a las que se quieran hacer un seguimiento y de las cuales recopilar datos es necesario que tengan un dispositivo conectado. Esto es lo que permite conocer su rendimiento. Gracias al IoT se pueden conectar máquinas y dispositivos que ayuden en el análisis de datos en tiempo real.
- Soluciones de software: a través del uso de tecnologías de aprendizaje automático, junto con el desarrollo de soluciones de software y la evolución de dispositivos móviles, se crean soluciones a medida que permiten recopilar y analizar grandes cantidades de datos para tomar decisiones, observar tendencias y hacer predicciones.
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Beneficios del mantenimiento predictivo
Como venimos diciendo a lo largo de este post, implementar soluciones de software que permitan el mantenimiento predictivo puede ayudar a predecir el desgaste de una maquinaria, signos de óxido, cambios repentinos en algún proceso, obstrucciones o fugas, etc.
Por todo ello y por sus beneficios, implementar soluciones de software para el mantenimiento predictivo es una práctica cada vez más habitual de muchas empresas. Entre las ventajas que podemos encontrar destacamos:
- Menor inversión en el mantenimiento de los activos: Al incorporar tecnologías capaces de analizar la maquinaria y predecir errores, hace que el coste de su mantenimiento sea menor.
- Optimización de los recursos: Llevar a cabo el mantenimiento predictivo de los activos empresariales permite optimizar los recursos. Además, también mejoran la planificación de las situaciones al poder prever o anticiparse a los posibles fallos.
- Reducción de riesgos y costes: El mantenimiento predictivo hace que se ahorren costes al minimizar los errores y las paradas de la maquinaria. Además, se reducen tiempos a la hora de tomar decisiones ya que realizar un análisis constante ofrece un histórico y unas tendencias que permite adelantarse y planificar las distintas situaciones posibles.
- Mejora el rendimiento de los activos: Gracias al mantenimiento predictivo y a las tecnologías usadas para ello, se consigue mejorar la vida útil de los activos, así como su rendimiento al darle un mejor uso y optimizar los recursos disponibles para su mantenimiento.
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Como ves, la importancia de los datos y el análisis de los mismos hoy en día puede influir en la planificación empresarial y en el rendimiento de los activos. A través del mantenimiento predictivo y el análisis de los datos en tiempo real se pueden anticipar los fallos de los activos y tomar decisiones cada vez más acertadas en base a dicha información.
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