5 Tendencias del 2022 para el Mantenimiento Industrial
El uso del mantenimiento predictivo en la fabricación no es nuevo, pero está evolucionando. Mantenerse al tanto de las tendencias es una excelente manera de maximizar el retorno de la inversión.
Aquí hay cinco cosas que probablemente darán forma al mantenimiento predictivo en el próximo año.
1. Esfuerzos mejorados para identificar problemas
Algunas de las primeras soluciones de mantenimiento predictivo alertaron principalmente a las personas sobre problemas con máquinas particulares. Sin embargo, no ofrecieron detalles, como qué componente tenía el problema que desencadenó una notificación.
Eso está empezando a cambiar. Por ejemplo, Amazon Lookout for Equipment muestra qué sensores específicos en una máquina indican problemas. Eso facilita que un profesional de mantenimiento comience a trabajar en el problema de manera eficiente. Además, el producto de Amazon muestra el impacto estimado de un problema identificado. Esa información podría alentar a los tomadores de decisiones a evaluar un problema rápidamente antes de que cause una catástrofe.
Los datos de los sensores también pueden permitir un mejor monitoreo ambiental. Por ejemplo, una empresa usa sensores inteligentes en una instalación donde la gente pinta autos nuevos que salen de las líneas de producción. Si la temperatura en una habitación que se mantiene fresca para fines de fabricación comienza a subir, los líderes de la fábrica podrían investigar antes de que un problema detenga la producción.
Finalmente, estas alertas pueden estar acompañadas de los productos de MRO (mantenimineto, reparación y operaciones) y EPP (equipo de protección personal) que se podrían usar para su reparación. En unas empresas, aparece un historial de las herramientas de ferretería que se han usado en reparaciones anteriores. De esta manera se puede llevar un mejor control de gastos y el "know-how" se mantiene.
2. Mayor interés en las evaluaciones remotas
Las estrategias de mantenimiento predictivo ayudan a los representantes de fabricación a identificar problemas antes, pero no los detienen por completo. Sin embargo, las tecnologías emergentes hacen posible que un técnico tenga una idea más clara de lo que sucede con una máquina antes de llegar a un sitio para observarla más de cerca. La mayoría de las personas probablemente llamaron a una línea directa de soporte técnico y les resultó difícil describir un problema solo con palabras.
Es por eso que algunos agentes les piden a los clientes que envíen imágenes de códigos de error y medios complementarios similares cuando sea posible. Sin embargo, tomar y enviar esas fotos desperdicia un tiempo precioso. Es por eso que algunos técnicos usan lentes inteligentes que capturan evidencia de audio y video del comportamiento de una máquina y la transmiten en vivo a un agente de soporte. La parte receptora puede ofrecer ayuda de varias formas, incluido el envío de documentos o dibujos relevantes al cliente. Este enfoque fue particularmente ventajoso durante la pandemia de Covid-19, pero es probable que siga teniendo demanda en el futuro.
3. Mayores esfuerzos para adoptar enfoques multidimensionales
El mantenimiento predictivo ofrece numerosas ventajas convincentes a los fabricantes. Por ejemplo, aumenta el tiempo entre fallas de máquinas, lo que promueve la productividad. Cuando los fabricantes comenzaron a usar el mantenimiento predictivo, se centró en gran medida en el monitoreo de condiciones. Si el valor de un componente, ya sea la temperatura, la vibración o algo más, salía de un parámetro establecido, activaba una alerta. Sin embargo, las personas están comenzando a aprovechar los enfoques de mantenimiento predictivo de próxima generación. Dan más contexto a una notificación mediante el uso de aprendizaje automático y datos multidimensionales para evaluar numerosos factores del estado de una pieza. Este método de detección de anomalías también evalúa cómo una falla inminente afecta a otros componentes de una máquina. Todo esto engloba el MRO (mantenimiento, reparación y operaciones) dentro de los cuales las herramientas de ferretería forman parte.
4. Comprensión renovada de los efectos dominó del mantenimiento descuidado
La pandemia de Covid-19 transformó drásticamente la fuerza laboral, afectando cosas como la cantidad de personas en un turno en un momento dado, los diseños de las estaciones de la línea de ensamblaje y lo que los trabajadores tenían que hacer para verificar que estuvieran saludables. La pandemia también interrumpió los programas de mantenimiento, lo que a menudo provocó que los líderes retrasaran el mantenimiento de rutina hasta que las cosas se calmaran. Sin embargo, esa decisión tuvo efectos que probablemente no esperaban, incluido un aumento en los incendios de fábricas. Hubo un aumento del 150 por ciento en esos eventos en la primera mitad de 2021 en comparación con 2020. Además, 2021 está en camino de tener la mayor cantidad de incendios en fábricas jamás informados.
5. Estrategias combinadas de gemelos digitales y mantenimiento predictivo
Cada vez es más común que los fabricantes utilicen gemelos digitales para optimizar sus operaciones de fábrica. Tener una versión virtual muy detallada de una fábrica facilita ver dónde se producen los cuellos de botella, planificar nuevas instalaciones de equipos y probar nuevos procesos antes de implementarlos en el mundo real. Sin embargo, una tendencia más reciente se refiere al uso de gemelos digitales para respaldar el mantenimiento predictivo. En un caso, un gemelo digital le ahorró a una compañía de gas $360 000 al predecir una interrupción de la planta. No todos los emparejamientos de mantenimiento predictivo de gemelos digitales tienen resultados tan impresionantes.
Sin embargo, es más probable que valgan la pena cuando hay un problema de mantenimiento con un objetivo que predecir y cuando una empresa tiene datos operativos de alta calidad para la máquina en cuestión. Los líderes de fabricación también deben tener en cuenta que existen numerosos tipos de gemelos digitales que podrían usar para el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, algunos modelos virtuales muestran componentes individuales, mientras que otros muestran la máquina completa.
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