Mantenimiento predictivo. Qué es y cómo ayuda a mejorar la eficiencia energética

El mantenimiento predictivo se ha convertido en una pieza clave para muchas empresas que desean maximizar la eficiencia de sus operaciones y reducir costes innecesarios. Como ya adelantamos en nuestro último post, en el que respondíamos a la pregunta de qué es un datalogger, existen numerosas herramientas tecnológicas concebidas para este fin. Pero ¿cómo se logra anticipar fallos antes de que ocurran? En este artículo exploraremos cómo el mantenimiento predictivo, combinado con el uso de otras tecnologías, puede ayudar a las empresas a ser más sostenibles, más eficientes y más competitivas.

El mantenimiento predictivo es un enfoque preventivo para la gestión del rendimiento de los equipos y sistemas en cualquier instalación. A diferencia del mantenimiento reactivo, que se lleva a cabo después de que se haya producido algún fallo, o del mantenimiento preventivo, que sigue un calendario regular sin considerar el estado real de los equipos, el mantenimiento predictivo se basa en el monitoreo continuo y en la predicción de fallos antes de que estos se sucedan.

Este tipo de mantenimiento se apoya en el análisis de datos en tiempo real y en el uso de tecnologías como sensores, IoT (Internet de las cosas) y sistemas avanzados de análisis. El objetivo principal es para anticiparse a los problemas optimizando el rendimiento de los equipos, minimizando el tiempo de inactividad y reduciendo los costes de reparación.

Para entender cómo funciona el mantenimiento predictivo, es importante tener en cuenta las tecnologías que lo respaldan. Los sensores inteligentes, la conectividad IoT y los algoritmos de machine learning son algunas de las herramientas que permiten recopilar, transmitir y analizar grandes volúmenes de datos con el fin de anticiparse a fallos.

• Sensores. Los sensores instalados en los equipos recolectan datos determinantes que se registran para su análisis posterior. Estos sensores pueden medir la temperatura, la vibración, la humedad y otras variables que pueden indicar el estado de una máquina.

• Internet de las cosas (IoT). La IoT conecta dispositivos físicos a Internet, permitiendo la recopilación y transmisión de datos en tiempo real. Esto hace posible el monitoreo remoto de activos, lo cual es especialmente útil para grandes instalaciones industriales o para infraestructuras geográficamente dispersas.

• Análisis de datos y machine learning. El mantenimiento predictivo se basa en el análisis de datos para identificar patrones y hacer predicciones. Los algoritmos de machine learning analizan grandes volúmenes de datos para aprender qué comportamientos se consideran normales y cuáles son indicativos de una posible falla.

El mantenimiento predictivo ofrece una serie de beneficios clave para las empresas:

• Reducción de costes operativos. Identificar y solucionar problemas antes de que se conviertan en fallos graves permite ahorrar en reparaciones y sustituir piezas a tiempo. De este modo evitamos costes adicionales derivados de una parada inesperada.

• Minimización del tiempo de inactividad. Al anticiparse a los problemas y planificar las reparaciones, las empresas pueden reducir considerablemente el tiempo de inactividad de sus equipos, lo que se traduce en una mayor productividad.

• Prolongación de la vida útil de los equipos. Al mantener los equipos en condiciones óptimas de funcionamiento, es posible extender su vida útil. Y una mayor vida útil es sinónimo de un mejor retorno de la inversión en activos.

• Optimización de la eficiencia energética. La detección temprana de ineficiencias, como el consumo energético excesivo o comportamientos fuera de lo habitual, permite corregir problemas antes de que se conviertan en un drenaje significativo de recursos.

• Planificación de recursos. Con el mantenimiento predictivo, las empresas pueden planificar mejor sus recursos, incluyendo la asignación de personal y la gestión del inventario de repuestos. La posibilidad de prever fallos significa que las intervenciones pueden ser programadas de manera eficiente, minimizando las interrupciones y optimizando la utilización de los recursos disponibles.

• Reducción del impacto ambiental. Al mejorar la eficiencia de los equipos y reducir la cantidad de intervenciones no planificadas, el mantenimiento predictivo también ayuda a reducir el impacto ambiental. Un mantenimiento más eficiente implica un menor desperdicio de recursos y una reducción en el consumo energético, lo cual contribuye a la sostenibilidad.

El mantenimiento predictivo se puede aplicar en una variedad de sectores, desde la manufactura hasta la gestión de edificios:

• Manufactura. Las empresas manufactureras utilizan sensores para monitorear las condiciones de las máquinas y prever el desgaste de piezas. Este enfoque reduce el riesgo de fallos inesperados y mejora la eficiencia de la producción. Por ejemplo, una fábrica de automóviles podría utilizar sensores para medir la vibración de los motores en la línea de montaje, permitiendo detectar posibles desajustes antes de que estos generen problemas mayores. 
• Edificios inteligentes. En el ámbito de la gestión de edificios, el mantenimiento predictivo ayuda a garantizar que los sistemas de HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado) funcionen de manera eficiente. Los sensores pueden medir las temperaturas y el flujo de aire, proporcionando datos que permiten anticiparse a posibles averías que podrían afectar a la comodidad de los ocupantes. Además, también puede contribuir a la gestión del consumo energético, lo que ayuda a reducir el gasto asociado al mantenimiento de condiciones ambientales óptimas.
• Sector energético. Las plantas energéticas también hacen uso del mantenimiento predictivo para optimizar el rendimiento de equipos como generadores y turbinas. Los sensores registran variables críticas como la presión y la temperatura, ayudando a identificar problemas en una etapa temprana y evitar fallos catastróficos. En plantas de energía renovable, como parques eólicos, los sensores se utilizan para monitorizar el desgaste de las palas de los aerogeneradores y otros componentes críticos, asegurando la continuidad del suministro energético.
• Industria del transporte. En la industria del transporte, el mantenimiento predictivo es crucial para mantener la seguridad y operatividad de los vehículos. Las aerolíneas, por ejemplo, utilizan sistemas avanzados para monitorizar el estado de los motores de los aviones y otros componentes importantes. De igual forma, en el sector ferroviario, los sensores colocados en trenes pueden detectar el desgaste de las ruedas y de la vía férrea, permitiendo intervenir antes de que se produzcan problemas que puedan comprometer la seguridad.
• Sector petroquímico. En la industria petroquímica, el mantenimiento predictivo es esencial para evitar accidentes y garantizar la seguridad en el manejo de sustancias peligrosas. Los sensores se utilizan para medir la presión y la temperatura en tuberías y tanques de almacenamiento, permitiendo detectar posibles fugas o problemas estructurales antes de que se conviertan en riesgos mayores.

Aunque tanto el mantenimiento preventivo como el predictivo tienen como objetivo evitar fallos, existen diferencias clave entre ambos enfoques. El mantenimiento preventivo sigue un calendario fijo para revisar y reemplazar componentes, lo cual puede ser efectivo, pero no siempre eficiente. En cambio, el mantenimiento predictivo se basa en el estado real del equipo, lo que permite intervenir únicamente cuando es necesario, evitando costos innecesarios por intervenciones innecesarias.

El mantenimiento preventivo, si bien ayuda a reducir el riesgo de fallos inesperados, no es tan preciso como el predictivo. Esto se debe a que no tiene en cuenta el estado real y las condiciones de funcionamiento de los equipos, mientras que el mantenimiento predictivo se apoya en datos obtenidos en tiempo real y análisis avanzados para determinar exactamente cuándo se necesita una intervención.

Además, el mantenimiento predictivo permite una mayor personalización en la gestión del mantenimiento. Al adaptarse a las condiciones específicas de cada equipo, se puede optimizar el ciclo de vida de los activos, reduciendo el desgaste innecesario y evitando un sobremantenimiento que a menudo ocurre con programas preventivos y puede incurrir en gastos excesivos.

Implementar un programa de mantenimiento predictivo no está exento de desafíos. Algunos de los principales obstáculos incluyen:

• Coste inicial de instalación. La instalación de sensores, así como el desarrollo de sistemas para el análisis de datos, puede ser costosa al principio. Sin embargo, los beneficios a largo plazo suelen justificar la inversión inicial. Las empresas deben evaluar cuidadosamente el retorno de la inversión y considerar los ahorros potenciales en tiempo de inactividad, costes de reparación y eficiencia energética.
• Capacidad de análisis de datos. Para que el mantenimiento predictivo sea efectivo, es necesario poder analizar los datos generados. Esto requiere tanto infraestructura tecnológica como personal capacitado. La formación del personal y la creación de equipos especializados en análisis de datos son elementos cruciales para que las estrategias de mantenimiento predictivo tengan éxito.
• Integración con sistemas existentes. La integración de los sistemas de mantenimiento predictivo con las infraestructuras ya existentes puede ser compleja. Dado que algunos de los equipos más antiguos no fueron diseñados para ser monitorizados de forma digital, es posible que se necesiten actualizaciones o adaptadores. Además, la integración de datos de múltiples fuentes en una única plataforma de análisis puede representar un desafío técnico considerable.
• Conectividad y seguridad. La conectividad IoT permite que los dispositivos estén constantemente transmitiendo datos, pero también genera riesgos en términos de ciberseguridad. Las empresas deben garantizar que los datos estén protegidos y que los sistemas no sean vulnerables a ataques. La implementación de protocolos de seguridad robustos y la formación del personal en buenas prácticas de seguridad son fundamentales para mitigar estos riesgos.
• Cambio cultural. En muchas organizaciones, la transición hacia un modelo de mantenimiento predictivo requiere un cambio cultural. Los equipos de mantenimiento acostumbrados a enfoques reactivos o preventivos deben ser convencidos de los beneficios de este nuevo enfoque. La resistencia al cambio puede ser un obstáculo importante, pero con una adecuada gestión y formación, es posible superar esta barrera.

Invertir en mantenimiento predictivo puede suponer una gran ventaja para las empresas, especialmente aquellas que operan con equipos costosos y sistemas críticos. De acuerdo con un estudio de la consultora McKinsey & Company, las empresas que implementan mantenimiento predictivo pueden incrementar la vida útil de las máquinas en hasta un 40% y disminuir el tiempo no planificado de inactividad en hasta un 50%. Algo que, sin duda, representa un significativo impacto positivo en la rentabilidad de la empresa.

Otro informe de Advanced Technology Services (ATS) señala que el mantenimiento predictivo permite ahorrar hasta un 12% con respecto al mantenimiento preventivo. Y este porcentaje se incrementa incluso más cuando lo comparamos con el reactivo: un 40% de ahorro respecto a este. Esto se debe a la reducción en las paradas de emergencia, a la disminución de los costes operativos y a la capacidad de anticipar problemas antes de que se conviertan en costosos fallos. En industrias como la energía, la manufactura y el transporte, estos beneficios pueden representar una diferencia crucial entre el éxito y la falta de competitividad.

Sin embargo, es importante considerar el contexto específico de cada empresa. Para aquellas que cuentan con maquinaria antigua o que tienen limitaciones en cuanto a conectividad y análisis de datos, los desafíos de implementación podrían requerir una evaluación cuidadosa. A pesar de ello, los estudios y la experiencia de muchas organizaciones demuestran que, a largo plazo, los beneficios del mantenimiento predictivo suelen superar ampliamente la inversión inicial, lo cual lo convierte en una apuesta atractiva para empresas que desean optimizar sus operaciones, reducir costes y mejorar su eficiencia energética.

Implementar un programa de mantenimiento predictivo requiere una planificación cuidadosa y un enfoque sistemático:

• Evaluación de objetivos y necesidades. El primer paso es evaluar las necesidades específicas de la empresa y definir los objetivos del plan de mantenimiento predictivo. Esto incluye determinar qué activos son críticos, cuál es el estado actual de los equipos y qué resultados se esperan lograr (reducción de fallos, mejora de la eficiencia…).
• Selección e instalación de sensores. Una vez identificadas las variables se deben seleccionar los sensores adecuados y proceder con su instalación. Es importante que los sensores cumplan con todos los requisitos en materia de seguridad del entorno de operación.
• Integración de sistemas y recopilación de datos. Los sensores deben comunicarse con una plataforma de gestión que permita la recogida y análisis de los datos. La conectividad IoT facilita la monitorización en tiempo real, y el uso de un sistema centralizado asegura que toda la información esté siempre disponible para los responsables de mantenimiento.
• Análisis de datos y configuración de alertas. Las herramientas de análisis de datos y machine learning pueden identificar patrones anómalos y configurar alertas que permitan actuar antes de que se produzca un fallo.
• Monitoreo continuo y optimización. Es importante monitorizar de manera constante el rendimiento de los equipos y ajustar los parámetros de los algoritmos predictivos para mejorar su precisión con el tiempo. La retroalimentación y la optimización continua permiten maximizar los beneficios del plan de mantenimiento predictivo.

El futuro del mantenimiento predictivo está estrechamente relacionado con los avances en tecnologías como la inteligencia artificial y el machine learning. A medida que los algoritmos se vuelvan más sofisticados y los sensores más accesibles, la capacidad de predecir fallos con mayor precisión también mejorará.

Además, se espera una integración cada vez mayor entre las plataformas de gestión de la eficiencia energética y los sistemas de mantenimiento predictivo. Esto permitirá un enfoque más holístico en la optimización de recursos. La combinación de la información recopilada por los sensores con los datos de consumo energético podría permitir a las empresas no solo evitar fallos, sino también mejorar su eficiencia energética de manera continua.

Los sensores de las nuevas generaciones serán más pequeños, más eficientes y más precisos, lo cual permitirá monitorizar una mayor cantidad de variables. Además, la evolución de las redes 5G facilita la transmisión de grandes volúmenes de datos en tiempo real, favoreciendo la implementación de mantenimiento predictivo incluso en ubicaciones remotas.

La inteligencia artificial desempeñará un papel fundamental en la evolución del mantenimiento predictivo. Los modelos de machine learning y deep learning serán capaces de analizar patrones más complejos, identificar correlaciones que no son evidentes y mejorar la capacidad de predicción de fallos. Esto permitirá una intervención aún más precisa y reducirá el riesgo de fallos inesperados.

El mantenimiento predictivo representa una evolución significativa en la manera en que las empresas gestionan el mantenimiento de sus equipos. Gracias a herramientas como el análisis de datos avanzados, es posible anticiparse a los problemas, reducir costes y mejorar la eficiencia operativa. Aunque la implementación puede tener ciertos desafíos, los beneficios a largo plazo hacen que sea una estrategia altamente valiosa para empresas de todos los tamaños y sectores.

En el contexto de la eficiencia energética, el mantenimiento predictivo permite no solo evitar costosas averías, sino también optimizar el uso de la energía y contribuir a un modelo de negocio más sostenible. Incorporar esta práctica, junto con herramientas tecnológicas como OTEA, facilita un enfoque proactivo y eficiente para la gestión de activos y recursos.

Implementar estas estrategias puede ser el primer paso hacia un futuro más eficiente y sostenible. Si deseas más información sobre cómo OTEA puede ayudarte en este proceso, ¡no dudes en ponerte en contacto con nosotros!