El mantenimiento predictivo La industria tiene un gran impacto en la vida útil de los equipos. El proceso tiene como objetivo reducir el tiempo de inactividad de la máquina, lo que permite, por ejemplo, una mejor planificación del mantenimiento. Sin embargo, el proyecto debe estar bien desarrollado para un buen seguimiento de la producción.
Según datos del Departamento de Energía de EE. UU., Los ahorros que genera la aplicación de este modelo alcanzan hasta un 30% en los costos de mantenimiento, con una reducción de aproximadamente un 75% en el tiempo de inactividad y hasta un 45% en el tiempo de inactividad. Por lo tanto, el retorno de la inversión (ROI) puede ser hasta 10 veces el monto aplicado.
Estos números muestran algunos de los muchos beneficios que mantenimiento predictivo en la industria puede aportar a un negocio. ¿Pero sabes cuáles son los pasos para implementarlo? ¡Aquí le mostramos cómo configurar su proyecto!
Elementos esenciales para el mantenimiento predictivo en la industria
Un proyecto de mantenimiento predictivo no se puede llevar a cabo sin tres elementos esenciales para su implementación. Eso se basa en el análisis predictivo adecuado herramientas que pueden resultar muy útiles. Son ellos:
Datos - Las fuentes de información son fundamentales para el entrenamiento de los algoritmos. En un caso ideal, la maquinaria cuenta con sensores que envían datos en tiempo real. Además, se digitaliza la información de mantenimiento y fallos. Por lo general, este no es el escenario encontrado; es normal que la información de mantenimiento esté disponible en papel. Sin embargo, no excluye la ejecución del proyecto: la única diferencia será la inclusión de tiempo adicional para estructurar los datos.
Algoritmos de aprendizaje automático - Cada caso tendrá un algoritmo ideal. Es raro que el mismo algoritmo sea el más adecuado para diferentes casos. Por lo tanto, la personalización de los algoritmos de Machine Learning está en el centro de la implementación de un sistema de mantenimiento predictivo que sea efectivo.
Experiencia en la industria - La estructuración de datos y la selección de algoritmos deben tener un fuerte componente de experiencia en el funcionamiento del día a día. Aquí, la contribución de los responsables del mantenimiento predictivo es fundamental. Esta experiencia debe incorporarse al sistema para que sea eficaz.
Entender lo que se debe monitorear
Desde máquina de aprendizaje, los algoritmos pueden aprender nueva información con el tiempo, pero se necesita un punto de partida. Por lo tanto, comprender el problema del equipo debe ser el comienzo del mantenimiento predictivo en la industria.
Un apagado innecesario de la máquina puede ocurrir por varias razones. Algunos son muy comunes, mientras que otros pueden ser más específicos. Un buen diagnóstico debería permitir que los algoritmos inteligentes tengan acceso a los fluidos, el desgaste de los componentes, la vibración y la temperatura de las máquinas.
El último elemento es uno de los principales, ya que actúa directamente sobre la calidad del equipo. Por tanto, los algoritmos inteligentes deben acompañar a las cámaras frigoríficas, invernaderos y / o cámaras de maduración, según el tipo de industria.
Selecciona los datos
Para un correcto funcionamiento de inteligencia artificial en mantenimiento predictivo, es necesario contar con los datos que guiarán los algoritmos. La tecnología aplicada es capaz de extraerlos de los sistemas, siempre que la información esté debidamente imputada.
Es necesario disponer de una serie de materiales que posibiliten la acción del aprendizaje automático en las máquinas. Considere gráficas de productividad, historial de recolección de variables, software de gestión, gadgets de comunicación, entre otras herramientas favorables para la obtención de datos.
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Fuente: https://www.smartdatacollective.com/how-to-set-up-predictive-maintenance-project/
