Mantenimiento predictivo

Aumento del periodo de actividad de las máquinas y reducción de los costes de servicio con una solución de mantenimiento predictivo

Los costes del periodo de inactividad de las máquinas en la mayoría de los sectores son considerables, lo que lleva a los clientes a demandar mayor periodo de actividad y contratos de nivel de servicio (SLA) más exigentes. Los fabricantes y los proveedores de servicio están recurriendo a técnicas de mantenimiento predictivo que utilizan datos precisos de máquina en tiempo real para determinar el estado de una máquina y cuándo debe realizarse mantenimiento. Este enfoque ofrece ahorros de costes respecto al mantenimiento preventivo habitual o basado en tiempo, ya que las tareas se llevan a cabo solo cuando está justificado.

El principal valor del mantenimiento predictivo consiste en permitir una programación cómoda del mantenimiento correctivo e impedir fallos imprevistos del equipamiento. La clave es "la información correcta en el momento oportuno". Al saber qué equipamiento requiere mantenimiento, el trabajo se puede planificar mejor. Con una solución de mantenimiento predictivo basada en los productos conectados, se puede:

  • Habilitar un mantenimiento más oportuno para aumentar el periodo de actividad
  • Planificar mejor el trabajo de mantenimiento para reducir las llamadas innecesarias de servicio de mantenimiento
  • Optimizar la reposición y gestión de artículos de repuesto
  • Reducir las "paradas no planificadas" y avanzar hacia "paradas planificadas" más cortas y menos frecuentes
  • Mejorar el rendimiento de las máquinas
  • Facilitar los informes de cumplimiento de servicio

Muchos clientes de Axeda están conectando los productos para analizar los datos de máquina y habilitar el mantenimiento preventivo. Estos clientes están implementando reglas empresariales en Axeda e integrando alarmas y alertas de Axeda en sus sistemas empresariales para automatizar el servicio de mantenimiento, la implementación de artículos de repuesto y otras tareas de mantenimiento preventivo.

Las máquinas se están preparando con sensores de temperatura, infrarrojos, acústicos, de vibración, de nivel de batería y de sonido para supervisar condiciones que pueden ser indicadores tempranos de la necesidad de mantenimiento. Estos sensores son parte de reglas sofisticadas para determinar las necesidades de servicio.

Para impulsar los programas de mantenimiento predictivo, los clientes están utilizando Axeda Machine Cloud para recopilar y gestionar los datos de máquina y las herramientas de visualización y análisis de socios como Software AG para analizar los datos y tomar mejores decisiones. Por ejemplo, un cliente de Axeda está recopilando cientos de lecturas por minuto en sus máquinas para supervisar indicadores tempranos de un fallo potencial y programar expresamente el mantenimiento o la sustitución de piezas. El análisis de fallos anteriores permitió identificar correlaciones entre las temperaturas internas y las condiciones de los cojinetes y eventuales fallos de máquina. Este cliente ha reducido las llamadas innecesarias de servicio de mantenimiento y ha aumentado considerablemente el periodo de actividad al habilitar el mantenimiento predictivo.

Axeda y Software AG proporcionan la plataforma y las herramientas para soluciones de análisis de IoT en tiempo real con las siguientes características:

  • Exploración visual de Big Data en tiempo real de información de IoT
  • Instantáneas de tendencia de eventos visuales y perspectivas de indicadores clave de rendimiento
  • Aplicaciones que visualizan datos empresariales en tiempo real e históricos combinados con datos de IoT
  • Tableros de mandos que los usuarios empresariales pueden ensamblar fácilmente y compartir con rapidez