¿Es tan bueno tu programa de mantenimiento predictivo como debería? El mantenimiento predictivo es una estrategia en evolución constante, con nuevas tecnologías y herramientas de integración que buscan constantemente un modo de ubicarse en las distintas ramas del mantenimiento predictivo.
Es cierto que ahora mismo algunos jefes de mantenimiento tienen en su planta algún tipo de programa de mantenimiento predictivo, aunque es cierto que la aplicación de herramientas predictivas de mantenimiento varían considerablemente de una planta a otra. Muchos nos comentan que sus programas de mantenimiento predictivo necesitan mejoras, pero lo sorprendente es que todavía existe un grupo de ingenieros de mantenimiento, responsables de importantes instalaciones industriales, que no tiene actualmente previsto incorporar herramientas predictivas en su planta.
Una encuesta realizada por Plant Services a sus lectores, principalmente gerentes y responsables de mantenimiento industrial, apunta a que más de la mitad de sus encuestados (57%) dijeron que los gerentes de mantenimiento están involucrados en las decisiones de mantenimiento predictivo, mientras que 48% dijeron que los gerentes de planta están involucrados.
En dicha encuesta, solamente el 21% dijo que los ejecutivos corporativos son responsables de la toma de decisiones en el programa de mantenimiento predictivo, posiblemente sugiriendo falta de compromiso, con lo que sucede a diario en las bases de la planta o con los datos generados a través del programa de mantenimiento predictivo.
Cuando preguntaron cuál de las tecnologías de mantenimiento predictivo han desarrollado en sus plantas, arrojó que las tecnologías predictivas de infrarrojo, análisis de lubricantes, y análisis de vibraciones encabezan la lista. Esto no es de sorprender, dada la atención que estas tecnologías han recibido en años recientes y el alto retorno de inversión que ellas ofrecen.
El software de modelado predictivo está en el radar de los responsables de mantenimiento; una cuarta parte de los lectores planea implementarlo en sus plantas dentro de los próximos tres años.
Al considerar las motivaciones para la implementación de tecnologías de mantenimiento predictivo, los factores tope, según los encuestados, incluían:
- La mejora del tiempo de actividad,
- Reducción de costes operacionales, y
- Reducción de costes de mantenimiento, siendo menos populares fueron la transferencia de conocimiento y la gestión de la energía.
Obtener los datos correctamente es un factor clave en un programa de mantenimiento predictivo
El éxito de un programa de mantenimiento predictivo depende en gran medida de la recopilación de los datos correctos. Los lectores de Plant Services reportan que usan varios métodos de recolección de datos para su programa de mantenimiento predictivo. A pesar del aumento de la recopilación automatizada de la información, la recolección de la misma basada en papel aun sigue siendo la más prevaleciente.
Esto no significa que los profesionales de mantenimiento no están interesados en una planta interconectada. A medida que las plantas se esfuerzan por un entorno más conectado, la integración de sistemas de mantenimiento predictivo de alto nivel se convierte en una prioridad en aumento.
Sistemas de históricos y sistemas EAM/CMMS encabezan la lista de soluciones de mantenimiento predictivo de alto nivel que las plantas están implementando, con varios encuestados planeando integrar soluciones de confiabilidad entre los próximos tres años.
Además, muchos encuestados planean, en los próximos tres años, implementar tabletas y teléfonos inteligentes de tipo industrial en sus plantas. Pero para otros, la adopción de herramientas de datos avanzadas parece continuar retrasada así como su arribo y proliferación en el mercado.
Mientras las solicitudes de herramientas de mantenimiento predictivo son grandes, la mayoría de las plantas no tienen la capacidad o el lujo financiero para gestionar todos sus activos con tecnologías de predicción. La encuesta encontró que, en términos de producción y activos, tales como equipos rotativos y las bombas, eran más propensos a ser cubierto a través de un programa de mantenimiento predictivo.
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