Mantenimiento 4.0

El mantenimiento predictivo es la estrategia de mantenimiento industrial que emplea el conocimiento generado a partir de los datos, para adecuar los planes, procedimientos y planificaciones de mantenimiento de las instalaciones, teniendo en cuenta sus condiciones reales de servicio.

Así, los datos que se deben incorporar para realizar un correcto análisis predictivo son tanto los datos procedentes del historial de mantenimiento preventivo y correctivo de las instalaciones, como los datos procedentes de la monitorización de la condición de las instalaciones mediante técnicas de mantenimiento predictivo: vibraciones, temperaturas, etc.

La irrupción de las denominadas tecnologías habilitadoras (Big Data, Internet of Things (IoT), Cloud Computing, etc), en combinación con las técnicas avanzadas de modelado y analítica de datos (Data Mining, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, etc), contribuyen en el proceso de transformación de los datos de las instalaciones (captación, integración, procesado, análisis y almacenamiento) en información y conocimiento.

Para que la implantación de la estrategia de mantenimiento predictivo resulte exitosa, es indispensable completar el proceso de transformación de los datos incorporando el conocimiento experto de las máquinas y componentes en todo su ciclo de vida, que las empresas y sus proveedores aporten. Y lo que es más importante, es indispensable incorporar el conocimiento sobre los modos de fallos y degradación, adquirido mediante la experiencia previa o mediante simulación virtual o en bancos de ensayos.

La INFORMACIÓN y el CONOCIMIENTO generados facilitarán la toma de decisiones sobre los planes, procedimientos y planificaciones de mantenimiento a implementar, que impactarán directamente en la optimización del rendimiento de las instalaciones, las operaciones y como consecuencia final, en la optimización de los resultados del negocio.