Mantenimiento predictivo

La revisión y el mantenimiento de las máquinas y los equipos es una parte fundamental de un sistema de producción funcional. Su impacto en términos de coste y tiempo no debe subestimarse. Para minimizar los costes de mantenimiento en tiempos de cadenas de suministro globales «justo a tiempo» (just-in-time, JIT) y desarrollar oportunidades para nuevos modelos de negocio, las empresas confían cada vez más en el mantenimiento predictivo en el contexto de la Industria 4.0, aprovechando los macrodatos y SAP Predictive Asset Insights.

Mantenimiento predictivo: cinco etapas de conectividad

El requisito tecnológico básico para poner en práctica el mantenimiento predictivo es un sistema de producción conectado. Las máquinas conectadas que se comunican entre sí y proporcionan información que el sistema puede analizar en un contexto global son esenciales para aprovechar todas las ventajas del mantenimiento predictivo, ya sea mediante SAP u otras soluciones. El grado de conectividad corresponde a una de las diversas etapas de desarrollo o madurez del sistema:


Sin conexión

Todas las máquinas funcionan de forma autónoma y no están conectadas en red. Los datos que, en su caso, se hayan recopilado permanecen aislados. No se aprovechan las posibles sinergias, y el mantenimiento se basa en la intuición y la experiencia.


Sistemas conectados

Las máquinas están conectadas entre sí, pero los datos operativos apenas se utilizan. No se recopilan los datos del proceso que podrían indicar un problema inminente.


Control de sistemas

El sistema suministra datos de las máquinas en tiempo real. Esto proporciona información sobre el estado de la instalación, pero no hay advertencias sobre el mantenimiento necesario.

Mantenimiento basado en
condiciones

Un conjunto de reglas predefinidas permite determinar el estado actual de la máquina, así como la fecha y hora en que debe realizarse el próximo mantenimiento, en función de la información sobre el tiempo de funcionamiento, el desgaste, etc.

Mantenimiento totalmente
basado en datos

Un sistema totalmente integrado no solo informa a los operadores del próximo mantenimiento que debe realizarse, sino que también da los pasos iniciales adecuados, como, por ejemplo, pedir las piezas de recambio automáticamente.

Beneficios del mantenimiento predictivo con SAP Predictive Asset Insights

Muchas empresas utilizan soluciones SAP, más concretamente SAP Predictive Asset Insights, para llevar a cabo operaciones de mantenimiento predictivo. Esta solución desarrollada a partir de su predecesora, SAP Predictive Maintenance and Service, ofrece a los usuarios una serie de ventajas:

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Mayor eficiencia

Las medidas de mantenimiento basadas en datos, planificadas y automatizadas, en combinación con el aprovisionamiento oportuno de los recursos de mantenimiento necesarios (como las piezas de recambio y los materiales auxiliares) minimizan el tiempo de inactividad y aumentan la eficiencia.

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Menores costes
de producción

Las máquinas que reciben mantenimiento antes de superar los umbrales establecidos funcionan de forma más fiable y producen menos elementos defectuosos. Esto no solo reduce las pérdidas, sino que también optimiza los costes de producción globales a largo plazo.

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Menores costes
de transporte

Las intervenciones de mantenimiento en el momento oportuno evitan sorpresas desagradables. El mantenimiento predictivo reduce las paradas imprevistas y, por consiguiente, los costes de flete de las entregas especiales, que podrían ser necesarias cuando los retrasos afectan a la programación.

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Mayor rentabilidad

En lugar de incurrir en costes evitables por paradas y mantenimiento preventivo, las empresas que utilizan SAP Asset Insights pueden elegir el momento óptimo para realizar el mantenimiento basándose en los datos. Todas las piezas de las máquinas se utilizan hasta que su nivel de desgaste las convierte en un factor de riesgo de parada.

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Mejora de la cadena de suministro

El mantenimiento predictivo es fundamental para la producción «justo a tiempo» orientada a la logística, ya que ayuda a maximizar el tiempo de actividad.

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Mantenimiento justo a tiempo

Si sabe de antemano cuál es la siguiente pieza que tiene que cambiar o qué técnico de mantenimiento se necesita en cada lugar, puede planificar de manera acorde.

Casos de aplicación del mantenimiento predictivo

Las ventajas del mantenimiento predictivo benefician a una amplia gama de industrias manufactureras y de producción en diferentes disciplinas. Estos son dos posibles sectores:

Bulk production

La industria del envasado implica la producción de lotes muy grandes pero con márgenes relativamente bajos por cada producto individual. Para alcanzar el punto de equilibrio, en cada turno se debe producir un gran volumen de productos, y cada parada cuesta dinero. Nuestro cliente trabajó con Syntax para implementar SAP Predictive Asset Insights, con el fin de optimizar la eficiencia de las paradas de mantenimiento de sus sistemas de producción en gran medida automatizados. Se utilizaron datos históricos para generar nueva información y minimizar las interrupciones en la producción.

Nuevos modelos de negocio

Junto con las máquinas conectadas, las empresas pueden utilizar el mantenimiento predictivo y SAP como base para nuevos modelos de negocio. En consonancia con los conceptos y requisitos más actuales, en lugar de vender máquinas a sus clientes, venden el acceso a las horas de funcionamiento en el contexto del tiempo de funcionamiento como servicio (Uptime as a Service). En esta situación, el mantenimiento predictivo sienta las bases para ingresos seguros y sostenibles.

Syntax: su socio para el mantenimiento predictivo, no solo con SAP

Cualquiera que quiera aprovechar todas las ventajas del mantenimiento predictivo, primero necesita entender e implementar las tecnologías necesarias. Como proveedor de servicios de TI, Syntax ya ha diseñado e implementado numerosos proyectos de clientes en diversos sectores. Existen muchas razones por las que las empresas eligen trabajar con nosotros, pero, en particular, porque valoran nuestro profundo conocimiento de los procesos, las características y los requisitos de los sistemas de producción. Sabemos lo que importa a las empresas que quieren aprovechar al máximo el valor del mantenimiento predictivo. Como socios de SAP desde el principio, garantizamos la integración rápida y fluida de SAP Predictive Asset Insights con los sistemas SAP existentes. Además, nuestra probada experiencia en la nube nos permite desarrollar e implementar con facilidad arquitecturas y modelos de aprovisionamiento individuales. La nube también es la base del portal Syntax IIoT, a través del cual las empresas pueden implantar soluciones y aplicaciones personalizadas que abren una ventana al rendimiento futuro de sus máquinas y ciclos de mantenimiento. Desde la consultoría de procesos hasta las TI, TO y la nube: Syntax es un proveedor que ofrece de una sola fuente todos los servicios que las empresas necesitan.

Preguntas frecuentes: Mantenimiento predictivo

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo permite a los operarios identificar las necesidades inminentes de revisión y mantenimiento en una fase temprana, de modo que se puedan planificar las medidas adecuadas y evitar las intervenciones no programadas. Los datos recopilados y producidos por las propias máquinas se utilizan para hacer predicciones sobre las necesidades de mantenimiento. Cuando se realiza un análisis complementado, por ejemplo, con algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, se pueden determinar patrones en los datos que permiten identificar los problemas antes de que sucedan. Al contar con esa información, las empresas pueden optimizar sus operaciones de mantenimiento y revisión, y utilizar los intervalos planificados para subsanar los problemas. Esto significa que pueden lograr que todo el proceso de producción sea más eficiente, en términos de personal y materiales, aumentando al mismo tiempo la productividad y los ingresos totales gracias a la disminución de los tiempos de inactividad no programados de las máquinas.

¿Cuál es la diferencia entre mantenimiento predictivo y mantenimiento preventivo?

El mantenimiento predictivo utiliza los datos de las máquinas para identificar la necesidad del siguiente mantenimiento. Se utilizan los datos históricos y los datos actuales para pronosticar el momento exacto en que se producirá la avería prevista de la máquina, con la mayor precisión posible. Con ello, las empresas tienen la oportunidad de optimizar el reemplazo de las piezas de recambio afectadas y aplicar otras medidas similares en términos de tiempo requerido y coste de materiales. El mantenimiento preventivo también tiene por objeto evitar las paradas imprevistas de las máquinas, aunque el recambio de las piezas y el mantenimiento se realizan conforme a intervalos de servicio predefinidos. De este modo, el recambio de las piezas se realiza en intervalos idénticos, independientemente de su estado, e incluso si funcionan correctamente. Aunque este enfoque también reduce al mínimo los fallos de las máquinas, es más costoso y menos eficiente en términos de materiales que el mantenimiento predictivo basado en datos.

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