Industria 4.0 - Gestión de Activos

DE LA REACTIVIDAD A LA PROACTIVIDAD

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Cuando se trata de la gestión de activos, es necesario cambiar el enfoque reactivo a proactivo. La gestión proactiva de activos permite:

  • Reducir los costes de reparación o reemplazo 
  • Reducir los costes de inspección y mantenimiento
  • Reducir el coste de vida de los activos
  • Aumentar la confianza y disponibilidad de activos

Las tecnologías de hoy permiten la gestión de activos para operar bajo modelos de mantenimiento predictivo. Así se reducen los costes asociados al mantenimiento de los activos, al tiempo que se maximiza la productividad del activo y se reduce la tasa de fallos.

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Soluciones de Gestión de Activos

Mantenimiento Basado en Condición

Mantenimiento Basado en Condición

Mantenimiento basado en Condición (CBM) se basa en el uso de datos en tiempo real para priorizar y optimizar los recursos de mantenimiento. El sistema CBM monitorea la condición permitiendo a los administradores de activos planificar intervenciones para evitar fallos.
 
Con CBM, el personal de mantenimiento podrá minimizar el coste de repuestos, el tiempo de inactividad del sistema y los costes generales asociados con el mantenimiento haciendo lo correcto, en el momento adecuado.

Mantenimiento Predictivo

Mantenimiento Predictivo

El mantenimiento Predictivo permite la intervención solo cuando es necesario. De este modo, se reducen los tiempos de intervención en toda la cadena de producción y se optimizan los costes relacionados con la compra de repuestos necesarios en caso de fallo.

Esto tiene un beneficio directo al extender del ciclo de vida de la maquinaria, mientras que indirectamente se reducen los costes de administración de inventario.

Mantenimiento Basado en Condición vs. Mantenimiento Predictivo

Tanto el mantenimiento basado en condición como el mantenimiento predictivo se incluyen en la categoría de "mantenimiento preventivo", es decir: se trabaja para prevenir el fallo de un activo antes de que ocurra basándonos en los datos de la condición del mismo.

Esto es diferente de la categoría
"mantenimiento correctivo" que se basa en el fallo de un activo antes de que se implemente el mantenimiento.

¿Cuál es la diferencia principal?

Anteriormente, los términos se habían usado indistintamente, pero hoy en día, están surgiendo diferencias entre el mantenimiento basado en condición y el mantenimiento predictivo gracias al aumento de la asequibilidad del sensor de equipo  (IIoT) y las técnicas usadas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático.

Para ambos tipos de mantenimiento, la intervención se predice en función de los cambios en la condición o el rendimiento de los activos. En un escenario de mantenimiento predictivo, el modelo se basa en un sistema inteligente que aprende continuamente para proporcionar indicaciones cada vez más precisas sobre las intervenciones de mantenimiento.

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