Mantenimiento Predictivo en Smart Factory – Aggity

El mantenimiento predictivo es una técnica avanzada empleada en la Industria 4.0 y, concretamente, en la Smart Factory, que utiliza datos, sensores y análisis con el fin de predecir errores y fallos que puedan producirse en la maquinaria y los equipos industriales para que la fábrica pueda anticipar su solución.

Descubre cómo el mantenimiento predictivo aumenta la eficiencia y reduce costes en la Smart Factory.

aggity es una de las compañías que más experiencia posee en los entornos de la Smart Factory. Es especialista en la modernización de las fábricas tradicionales guiándolas hacia la Industria 4.0 con soluciones innovadoras como Smart Factory by aggity que, gracias al uso que hacen del Internet de las Cosas (IoT), el Big Data o la Inteligencia Artificial, proporciona un sistema completo, moderno, configurable y modular para gestionar y controlar las actividades de producción, calidad, materiales y, por supuesto, el mantenimiento de la fábrica inteligente. De esta forma se maximiza la productividad y se lleva a cabo una óptima gestión de activos industriales.

Este tipo de soluciones son imprescindibles en los entornos industriales para mejorar su eficiencia operativa y también aumentar la vida útil de los equipos, lo que se traduce en una reducción de los costes de mantenimiento. Además, implementar el mantenimiento predictivo en una planta de producción tiene otras ventajas como la reducción de los tiempos de inactividad y la mejora de la eficiencia productiva y energética. Pero ¿cómo funciona el mantenimiento predictivo en la Smart Factory y que beneficios proporciona?

Recopilación de datos

Para que un proceso de mantenimiento predictivo o de predictive maintenance, por su denominación anglosajona, tenga éxito es necesario nutrirle de datos. Los equipos y máquinas que conforman una Smart Factory están equipados con una innumerable cantidad de sensores industriales que monitorizan de forma constante su funcionamiento.

Con la monitorización de los activos industriales se obtienen datos relevantes como la temperatura a la que trabaja la maquinaria industrial, el consumo de energía o la pérdida de eficiencia operativa de una máquina. Todos esos datos son transmitidos en tiempo real a una plataforma de gestión de datos que almacena y procesa la información.

Análisis de datos

A partir de este momento, y con el uso de algoritmos se realiza un análisis de datos en tiempo real para identificar patrones y anomalías que se pueda producir en la maquinaria industrial, muchos de los cuales pasarían desapercibidos para un trabajador. Estos algoritmos pueden detectar sutiles cambios que un operador humano podría pasar por alto como, por ejemplo, el aumento de la temperatura de un motor.

Detección de anomalías

La detección de anomalías es, por tanto, uno de los principales valores de un sistema de mantenimiento predictivo. Gracias a la capacidad de que tienen los sistemas de monitorización de la fábrica inteligente para identificar patrones y datos inusuales, los gestores pueden descubrir problemas que estén afectando a las máquinas o equipos. En este caso, la plataforma lanzará una alerta a los responsables de mantenimiento para tomar medidas preventivas antes de que ocurra un fallo grave en la máquina.

Modelos predictivos

Una de las claves del análisis predictivo necesario para desarrollar un mantenimiento predictivo se encuentra en la creación de modelos basados en datos históricos y en patrones recurrentes. Por ejemplo, basándose en el uso del big data en mantenimiento y en tecnologías de análisis avanzado, los algoritmos que componen la plataforma saben en qué momento es necesario cambiar una pieza de una máquina determinada.

Gracias a este diagnóstico predictivo los operarios de una Smart Factory pueden planificar y programar el mantenimiento de manera más eficiente y en los momentos más adecuados, evitando paradas no programadas. Además, a través de la plataforma se controlan y gestionan todas las intervenciones de mantenimiento de los activos.

Mejora de la productividad

La incorporación de un sistema de mantenimiento predictivo en una Smart Factory impulsa una mejora de la productividad al reducir los tiempos de inactividad, mejora la planificación y permite una optimización de la producción. Todo ello se traduce en un incremento de las ratios de fabricación y una mayor capacidad para adaptarse a la demanda y las circunstancias del mercado, lo que repercute en la mejora de la rentabilidad de la fábrica.