¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una práctica empresarial inteligente que utiliza el análisis de datos y la inteligencia artificial para identificar de forma proactiva cuándo es probable que fallen los equipos, de modo que el mantenimiento pueda realizarse antes de que se produzcan las averías. Esto reduce el tiempo de inactividad no planificado, evita reparaciones innecesarias, prolonga la vida útil de los activos y mejora la satisfacción del cliente y la disponibilidad del servicio.

Mediante la recopilación y el análisis de los datos de los sensores y los registros de rendimiento, las organizaciones pueden supervisar el estado de los equipos en tiempo real y pasar de las reparaciones únicamente reactivas a la planificación proactiva. 

El mantenimiento predictivo abarca tareas como la detección de fallos incipientes, la predicción de problemas de capacidad, la identificación de averías y la estimación de la vida útil restante.

En el pasado, el mantenimiento se realizaba normalmente según un calendario, sustituyendo las piezas después de un tiempo determinado, independientemente de si eran necesarias o no. Aunque esto reduce el riesgo de fracaso, a menudo conlleva un esfuerzo y un coste inútiles. El mantenimiento predictivo mejora esta situación utilizando los datos reales de rendimiento para centrarse en las piezas que realmente necesitan atención.

¿Cuáles son los cuatro pilares del mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo utiliza la supervisión en tiempo real, los datos históricos y el aprendizaje automático para evaluar el estado de los equipos y predecir los fallos antes de que se produzcan. A diferencia del mantenimiento preventivo, que sigue un programa fijo, el mantenimiento predictivo se basa en los datos reales de rendimiento para decidir cuándo es necesario realizar el servicio.

La base del mantenimiento predictivo descansa sobre cuatro pilares fundamentales:

• Recogida de datos: Los sensores rastrean en tiempo real el rendimiento de los equipos, las condiciones ambientales y las métricas clave.
• Análisis avanzados: Los algoritmos analizan grandes conjuntos de datos para detectar tendencias, anomalías y señales de alerta temprana.
• Aprendizaje automático: Los modelos utilizan datos de mantenimiento anteriores para mejorar la precisión de la predicción de fallos a lo largo del tiempo.
• Integración de sistemas: Se conecta con las plataformas de gestión del mantenimiento para activar automáticamente las tareas de servicio.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo ayuda a evitar las costosas averías de los equipos y los tiempos de inactividad imprevistos. En las industrias con acuerdos de nivel de servicio estrictos, incluso las interrupciones breves del servicio pueden dar lugar a multas, pérdidas de ingresos e interrupciones de la cadena de suministro.

Mediante el uso de sensores, análisis e IA, los sistemas de mantenimiento predictivo supervisan el estado de los equipos en tiempo real. Cuando una pieza empieza a fallar, el sistema envía una alerta para que pueda actuar antes de que se produzca una avería.

Beneficios clave

• Sustituya sólo las piezas casi defectuosas, sin desperdiciar mano de obra ni materiales.
• Mantenga un elevado tiempo de actividad del sistema y evite penalizaciones por SLA.
• Programe las reparaciones en el momento más conveniente.
• Reduzca las pérdidas de inventario, la rotación de clientes y los retrasos operativos.
• Aumente la satisfacción de los clientes.
• Servicio diferenciador frente a la competencia.

¿Cuál es el impacto empresarial del mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo ayuda a reducir el riesgo, controlar los costes y mejorar la eficacia operativa, especialmente en entornos industriales y de fabricación en los que los tiempos de inactividad imprevistos pueden resultar extremadamente costosos.

Con el mantenimiento predictivo, las organizaciones pueden:

• Minimice el tiempo de inactividad solucionando los problemas antes de que se produzcan los fallos.
• Reduzca los costes de mantenimiento revisando los equipos sólo cuando sea necesario.
• Prolongue la vida útil de los activos evitando daños graves.
• Aumente la seguridad detectando a tiempo los riesgos del equipo.
• Mejore el rendimiento de los SLA con operaciones más fiables.
• Implemente prácticas de servicio inteligentes.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo utiliza sensores y datos reales en línea para supervisar las condiciones de los equipos, incluidas las vibraciones, la temperatura y el consumo de energía. Estos sensores envían datos en tiempo real a un sistema conectado -en las instalaciones o en la nube- donde se analizan mediante IA y aprendizaje automático.

El sistema busca patrones que coincidan con signos conocidos de desgaste o fallo. Cuando detecta un problema, avisa al equipo de mantenimiento para que pueda solucionarlo antes de que provoque un tiempo de inactividad.

Con el tiempo, a medida que se recogen más datos, el sistema mejora en la predicción de futuros fallos. Esto permite tomar decisiones más inteligentes sobre cuándo programar las reparaciones, pedir piezas o asignar técnicos, manteniendo el equipo en funcionamiento de forma eficiente y reduciendo los costes de mantenimiento.

¿Cuál es el papel de la IA y el aprendizaje automático en el mantenimiento predictivo?

La IA y el aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento predictivo al analizar grandes volúmenes de datos de los equipos para detectar signos tempranos de avería. Estas tecnologías identifican patrones que la supervisión tradicional podría pasar por alto, ayudando a los equipos a actuar antes de que se produzcan los problemas.

Al aprender continuamente de los datos históricos y en tiempo real, la IA y el ML mejoran la precisión de las predicciones de fallos, optimizan los programas de mantenimiento y mejoran la eficiencia general de los equipos.

Cómo la IA permite un mantenimiento predictivo avanzado

La IA impulsa el mantenimiento predictivo moderno analizando volúmenes masivos de datos de sensores, registros históricos de mantenimiento y métricas de rendimiento en tiempo real. Detecta anomalías y patrones sutiles que los métodos tradicionales podrían pasar por alto, ayudando a los equipos a prevenir fallos y reducir el tiempo de inactividad.

Las capacidades básicas de la IA incluyen:

• Detección de anomalías: Los modelos de IA aprenden qué aspecto tiene lo "normal" para cada activo y señalan incluso las desviaciones menores que podrían indicar problemas futuros.
• Modelado predictivo de averías: El aprendizaje automático predice cuándo y cómo pueden fallar los equipos basándose en las condiciones actuales y las averías pasadas.
• Reconocimiento de patrones complejos: La IA conecta datos de múltiples entradas -vibración, temperatura, uso de energía- para identificar riesgos que las alertas de un solo sensor pasarían por alto.

Técnicas de aprendizaje automático en el mantenimiento de equipos

El aprendizaje automático mejora el mantenimiento predictivo al proporcionar diversos métodos para identificar y abordar los riesgos para la salud de los equipos.

Los enfoques clave incluyen:

• Aprendizaje supervisado: Los modelos entrenados en fallos históricos predicen condiciones similares en los datos actuales, ofreciendo alertas tempranas.
• Aprendizaje no supervisado: Estos algoritmos encuentran nuevos patrones en el comportamiento de los equipos, revelando riesgos de fallo desconocidos.
• Aprendizaje profundo: Las redes neuronales avanzadas procesan datos complejos procedentes de múltiples fuentes para ofrecer una visión completa del estado de los equipos.

¿Cuáles son las aplicaciones reales de la IA en el mantenimiento predictivo?

Las industrias están aplicando la IA y el aprendizaje automático a los programas de mantenimiento para mejorar la fiabilidad de los equipos y reducir el tiempo de inactividad:

• Fabricación: Detecte a tiempo el desgaste de las herramientas para evitar problemas de calidad.
• Energía: Predecir fallos en turbinas y sistemas de energía.
• Transporte: Supervise los componentes de aviones y vehículos para lograr operaciones más seguras.
• Sanidad: Garantice el tiempo de actividad de los equipos médicos críticos.
• Logística: Optimice los programas de mantenimiento de la flota y reduzca las averías.

¿Cuáles son los retos habituales en el mantenimiento predictivo basado en la IA?

A pesar de sus ventajas, el mantenimiento predictivo mediante IA conlleva obstáculos de aplicación:

• Requisitos de calidad de los datos: Los modelos de IA necesitan conjuntos de datos históricos amplios y limpios.
• Altas demandas de computación: El análisis de los datos de los sensores a escala requiere una infraestructura sólida.
• Brecha de habilidades especializadas: El éxito depende de equipos con conocimientos de ML, ciencia de datos y dominio.
• Ajuste continuo del modelo: Los modelos ML necesitan un entrenamiento continuo para mantenerse precisos.
• Complejidad de la integración: Combinar los datos de los sensores en tiempo real con los sistemas heredados suele ser difícil.
• Silos de datos: Los formatos y sistemas de almacenamiento incoherentes dificultan la agregación de datos.
• Operacionalizar el ML: Muchos equipos carecen de las herramientas o la experiencia para convertir los conocimientos de ML en acción.
• Falsos positivos: Los modelos mal ajustados pueden desencadenar alertas innecesarias que provoquen cansancio.

OpenText™ Analytics Cloud ayuda a resolver muchos de estos retos ofreciendo herramientas de IA escalables e integradas diseñadas para casos de uso industrial, lo que permite una implantación más rápida, una mayor precisión de los modelos y una integración simplificada de los datos de mantenimiento.

¿Cuáles son los retos a la hora de implantar el mantenimiento predictivo?

Las técnicas de big data, incluido el aprendizaje automático y el procesamiento de conjuntos de datos masivos, han evolucionado para minimizar el tiempo de inactividad y el MTTR (tiempo medio hasta la recuperación). Y aunque estos beneficios son evidentes, existen varios retos a los que se enfrentan las organizaciones modernas, entre ellos:

Procesos intensivos en datos

La necesidad de entrenar y mantener modelos de aprendizaje automático sobre datos históricos a largo plazo a gran escala puede resultar desalentadora para la mayoría de las bases de datos analíticas del mercado.

Gestión e integración de datos

Los equipos industriales modernos pueden generar volúmenes masivos de datos de sensores que deben recopilarse, almacenarse y analizarse con eficacia. Las organizaciones deben contar con una sólida infraestructura de datos capaz de manejar este flujo continuo de información y, al mismo tiempo, integrarlo con los registros de mantenimiento y los datos operativos existentes.

Experiencia analítica

Implementar un mantenimiento predictivo eficaz requiere conocimientos especializados en áreas como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y los procesos industriales. Muchas organizaciones luchan por encontrar y retener personal con la combinación necesaria de conocimientos técnicos y de dominio.

Precisión y refinamiento del modelo

Para lograr predicciones fiables es necesario perfeccionar continuamente los modelos de aprendizaje automático basándose en nuevos datos y en los resultados del mantenimiento. Las organizaciones deben establecer procesos para supervisar el rendimiento de los modelos y actualizar los algoritmos para mejorar la precisión con el paso del tiempo.

Almacenamiento de datos por separado

El aprendizaje automático preciso y otras formas de análisis para identificar patrones de fallo requieren el acceso a silos de datos remotos y/o el procesamiento de los datos. La agregación de datos de distintos tipos, o incluso de datos de tipos similares pero no idénticos -como los datos de series temporales de dos dispositivos recogidos a distintos intervalos-, puede llevar mucho tiempo y suponer un reto.

Dificultades para hacer operativo el ML

La complejidad de la ciencia de datos y la falta de conocimientos especializados pueden obstaculizar la capacidad de un equipo para utilizar el aprendizaje automático como una capacidad crítica en la caja de herramientas del mantenimiento predictivo.

Falsos positivos

Cuando las reglas para una alerta de fallo son demasiado rígidas o los patrones del modelo se definen de forma demasiado restrictiva, se puede generar un gran número de alertas que en realidad no requieren ninguna acción. Esto puede causar fatiga por alerta. Ser capaz de revisar y mejorar continuamente las predicciones es un aspecto importante del mantenimiento predictivo.

¿Cuáles son las diferencias entre los enfoques de mantenimiento reactivo y predictivo?

Las empresas suelen confiar en una de estas dos estrategias de mantenimiento: reactiva (arreglarlo cuando se rompe) o predictiva (prevenir los fallos antes de que se produzcan). Comprender la diferencia es crucial para minimizar el tiempo de inactividad, gestionar los costes y mejorar el rendimiento de los activos.

La estrategia de mantenimiento reactivo

El mantenimiento reactivo, también conocido como break-fix, consiste en reparar el equipo sólo después de que se haya producido un fallo. Es sencillo pero a menudo costoso.

Proceso reactivo típico:

1. El equipo falla inesperadamente
2. Comienza el tiempo de inactividad
3. Se informa del problema y se registra
4. Los técnicos solucionan los problemas in situ
5. Se piden y entregan las piezas
6. Se completan las reparaciones
7. El sistema vuelve a funcionar
8. Los problemas suelen ser notificados por los usuarios finales

Principales inconvenientes:

• Tiempos de inactividad imprevistos
• Costes de reparación y envío elevados
• Tasas por servicios de emergencia
• Menor vida útil del equipo
• Pérdida de productividad y de confianza de los clientes

La ventaja del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo utiliza sensores, análisis, datos y aprendizaje automático para identificar los primeros signos de fallo y programar las reparaciones antes de que se produzcan las averías.

Proceso predictivo:

1. La supervisión en tiempo real detecta los problemas de rendimiento
2. Las alertas activan la programación proactiva del servicio
3. El mantenimiento se realiza durante el tiempo de inactividad planificado

Beneficios del mantenimiento predictivo:

• Tiempo de inactividad imprevisto mínimo
• Menores costes de mantenimiento
• Mejor planificación de inventarios y recursos
• Mayor vida útil del equipo
• Mayor fiabilidad del servicio
• Mayor satisfacción del cliente

Comparación del impacto empresarial

Costes de mantenimiento reactivo:

• Más de 48 horas de inactividad inesperada
• Reparaciones de emergencia y piezas urgentes
• Pérdida de producción y de ingresos
• Incumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio y pérdida de clientes

Ahorro en mantenimiento predictivo:

• Servicio planificado durante periodos de bajo impacto
• Envío estándar y menos escasez de piezas
• Reducción del riesgo de daños secundarios
• Rendimiento constante y satisfacción del cliente

¿Cómo permite OpenText el mantenimiento predictivo?

OpenText proporciona soluciones integrales de análisis de datos para ayudar a las organizaciones a implementar el mantenimiento predictivo a escala con potentes análisis, aprendizaje automático y procesamiento de datos en tiempo real. Nuestras soluciones integradas ofrecen información práctica que reduce el tiempo de inactividad y mejora el rendimiento de los activos.

¿Qué es el mantenimiento predictivo con OpenText Analytics Cloud?

OpenText™ Analytics Database (antes Vertica) está diseñada para análisis de alto rendimiento, lo que la hace ideal para el mantenimiento predictivo.

Capacidades básicas

• Procesamiento en tiempo real de datos de sensores a escala.
• Análisis de series temporales y detección de patrones de eventos.
• Más de 650 funciones integradas para la detección de anomalías y el modelado estadístico.
• Aprendizaje automático escalable para analizar años de datos históricos.
• Despliegue flexible (en las instalaciones, en la nube o híbrido).

Cómo funciona

1. Los datos históricos de los registros de mantenimiento y los sensores se almacenan en sistemas como HDFS o S3.
2. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan para detectar patrones de fallo.
3. Los nuevos datos se transmiten y analizan en tiempo real.
4. El modelo señala los problemas potenciales antes de que se produzca el fallo.
5. Los equipos actúan de forma proactiva, evitando costosos tiempos de inactividad.

Optimización integrada del mantenimiento

OpenText va más allá de las alertas predictivas con herramientas para optimizar completamente los flujos de trabajo de mantenimiento:

• Perfecta integración con los sistemas de gestión de activos empresariales (EAM).
• Órdenes de trabajo automatizadas activadas por conocimientos predictivos.
• Cuadros de mando visuales para la planificación y el establecimiento de prioridades.
• Herramientas de colaboración para equipos de mantenimiento.
• Informes detallados para realizar un seguimiento de la rentabilidad y el rendimiento del programa.

El futuro del mantenimiento predictivo

OpenText está posicionado para apoyar las estrategias de mantenimiento predictivo en evolución a medida que surgen nuevas tecnologías.

Lo que sigue:

• Mayor integración del IoT para una supervisión más granular de los equipos.
• IA más inteligente para predicciones más precisas.
• Herramientas AR para guiar a los técnicos en las reparaciones.
• Gemelos digitales para simular y optimizar el comportamiento de los activos.
• Edge computing para análisis in situ en tiempo real.

Las organizaciones que invierten ahora en mantenimiento predictivo obtienen tanto un valor inmediato como una base sólida para la innovación futura.