{"id":6578,"date":"2022-05-13T20:30:51","date_gmt":"2022-05-13T20:30:51","guid":{"rendered":"https:\/\/gerens.pe\/blog\/?p=6578"},"modified":"2022-05-23T16:50:27","modified_gmt":"2022-05-23T16:50:27","slug":"industria-4-0-mantenimiento-predictivo-de-la-planta-e-inspecciones-de-seguridad-nube-apps-moviles-ia-iot-mes-sap-erp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gerens.pe\/blog\/industria-4-0-mantenimiento-predictivo-de-la-planta-e-inspecciones-de-seguridad-nube-apps-moviles-ia-iot-mes-sap-erp\/","title":{"rendered":"Industria 4.0: mantenimiento predictivo de la planta e inspecciones de seguridad (nube + apps m\u00f3viles + IA + IoT + MES + SAP ERP)"},"content":{"rendered":"

El creciente n\u00famero de aplicaciones industriales, como la fabricaci\u00f3n, la miner\u00eda y la construcci\u00f3n, est\u00e1 aumentando la carga de trabajo de los operarios de las plantas y del personal de mantenimiento. La presi\u00f3n para proporcionar una producci\u00f3n eficiente tambi\u00e9n est\u00e1 aumentando la demanda de servicios de mantenimiento preventivo en cada planta.\u00a0<\/span><\/p>\n

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En consecuencia, el reequipamiento debe adaptarse m\u00e1s r\u00e1pidamente que nunca con tecnolog\u00edas predictivas que adopten un enfoque proactivo hacia la supervisi\u00f3n del estado de los equipos desde el exterior o el interior de la planta. Al incorporar la anal\u00edtica de datos aplicada a diferentes operaciones empresariales, como el control de la comercializaci\u00f3n y la producci\u00f3n, con modelos predictivos de aprendizaje autom\u00e1tico que han sido entrenados con datos sobre el funcionamiento de una parte de la operaci\u00f3n sobre otra, podemos alcanzar nuevos niveles de productividad sostenible en nuestras plantas.<\/span><\/p>\n

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Por ejemplo, un operario de planta puede saber que una determinada cuchilla de la m\u00e1quina est\u00e1 desgastada, pero no est\u00e1 seguro de c\u00f3mo funciona la m\u00e1quina a largo plazo. De hecho, incluso cuando un operario ve que se produce una aver\u00eda, puede ser imposible predecir cu\u00e1ndo es probable que se produzca la siguiente. El mantenimiento predictivo puede ayudar a los operarios y a los equipos de mantenimiento a gestionar los equipos de su planta de forma m\u00e1s eficaz y eficiente, lo que se traduce en un aumento de los niveles de producci\u00f3n sostenido a largo plazo. Permite a los operarios prever cualquier posible fallo o aver\u00eda bas\u00e1ndose en el an\u00e1lisis de datos en tiempo real procedentes de sensores \u00abinteligentes\u00bb que eval\u00faan el rendimiento de los equipos.<\/span><\/p>\n

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Adem\u00e1s, el mantenimiento predictivo tambi\u00e9n ayuda a reducir los tiempos de inactividad imprevistos, ya que avisa a los operarios con antelaci\u00f3n de las paradas previstas para evitar paradas innecesarias no programadas. Este enfoque tiene un impacto de ahorro de costes para el operador de la planta y del equipo. Tambi\u00e9n pueden realizar el mantenimiento planificado durante el tiempo de inactividad previsto o producir m\u00e1s en sus equipos, ya que est\u00e1n en condiciones m\u00e1s predecibles.<\/span><\/p>\n

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La aplicaci\u00f3n de soluciones de mantenimiento predictivo ofrece a los operadores una mejor visibilidad del rendimiento y el estado de su maquinaria. Con esta informaci\u00f3n, son capaces de tomar decisiones informadas sobre cu\u00e1ndo y d\u00f3nde deben ejecutarse las reparaciones, sustituciones o actualizaciones, optimizando as\u00ed el rendimiento del sistema en tiempo real.<\/span><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo mejora la eficiencia de los equipos<\/b><\/p>\n

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Los operadores pueden ver c\u00f3mo las condiciones actuales afectan a los recursos del equipo (por ejemplo, agua, aceite, gas). Esto aumenta la eficiencia de la planta al producir menos defectos. Los operadores tambi\u00e9n pueden predecir y pronosticar mejor las necesidades de reparaci\u00f3n, lo que no solo ayuda a proporcionar el equipo adecuado para un trabajo espec\u00edfico, sino tambi\u00e9n puede reducir el tiempo de inactividad no planificado potencialmente costoso. Por ejemplo, el mantenimiento predictivo puede utilizarse para inspeccionar y gestionar el estado de los equipos desde el exterior o el interior de la planta.<\/span><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo mejora el funcionamiento de los equipos<\/b><\/p>\n

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Las herramientas predictivas ayudan al mantenimiento preventivo y predictivo para mejorar la planificaci\u00f3n del mantenimiento y mejorar la estabilidad del producto. Una caracter\u00edstica com\u00fan de la mayor\u00eda de los sistemas de mantenimiento predictivo de \u00e9xito es que son capaces de tomar decisiones en tiempo real. Tanto las condiciones como las estad\u00edsticas del sistema de producci\u00f3n se supervisan continuamente. Con el mantenimiento predictivo basado en excepciones, el sistema puede reaccionar inmediatamente si se encuentra en una situaci\u00f3n cr\u00edtica.<\/span><\/p>\n

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El sistema busca constantemente relaciones entre determinadas condiciones y sus efectos en el proceso y el rendimiento del equipo. Los conocimientos adquiridos se utilizan para predecir eventos futuros bas\u00e1ndose en los datos actuales, con el fin de mejorar la planificaci\u00f3n del mantenimiento y la estabilidad de la producci\u00f3n. Y lo que es m\u00e1s importante, los operarios son capaces de prever cualquier posible fallo o aver\u00eda bas\u00e1ndose en el an\u00e1lisis de datos en tiempo real de los sensores \u00abinteligentes\u00bb que eval\u00faan el rendimiento de los equipos.<\/span><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo reduce el inventario de piezas de repuesto<\/b><\/p>\n

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La gesti\u00f3n de las piezas de repuesto mediante un sistema automatizado puede ser costosa e ineficiente. Una tendencia actual es el uso del mantenimiento predictivo para gestionar el inventario de repuestos de la maquinaria compleja. El uso eficaz del software de mantenimiento predictivo puede ayudar a identificar las ineficiencias en el uso de las piezas y los equipos existentes, especialmente en las l\u00edneas de fabricaci\u00f3n en las que hay un gran volumen de maquinaria de movimiento r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo mejora la seguridad de la planta<\/b><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo puede utilizarse para mejorar la calidad de la seguridad de la planta. Puede utilizarse para detectar peligros potenciales y prevenir accidentes en una planta. El enfoque tradicional del mantenimiento preventivo es reactivo, lo que significa que el equipo se revisa solo despu\u00e9s de que haya fallado. Con el mantenimiento predictivo, se avanza hacia m\u00e9todos proactivos, en tiempo real, al poner una alerta temprana en equipos que pueden no haber fallado todav\u00eda.<\/span><\/p>\n

El mantenimiento predictivo mejora el medio ambiente y la sostenibilidad<\/span><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo puede ayudar a priorizar y eliminar las actividades que tienen un impacto negativo en el medio ambiente. Por ejemplo, el mantenimiento predictivo puede mostrar d\u00f3nde algunas partes de la planta son m\u00e1s ineficientes en cuanto a su uso de energ\u00eda, lo que puede deberse a equipos mal aislados o a puntos calientes en una planta. Del mismo modo, el mantenimiento predictivo puede supervisar la cantidad de agua utilizada por la maquinaria de la planta y detectar fugas que pueden contaminar el medio ambiente.<\/span><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo puede mejorar la seguridad<\/b><\/p>\n

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El mantenimiento predictivo tambi\u00e9n puede utilizarse para predecir una amenaza a la seguridad. Por ejemplo, en muchas instalaciones de petr\u00f3leo y gas, los equipos est\u00e1n vigilados por guardias en todo momento. Si un sistema de mantenimiento predictivo es capaz de predecir el posible fallo de un sistema de alarma, puede utilizarse para desactivar este sistema antes de que se produzca un ataque.<\/span><\/p>\n

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Este art\u00edculo ha sido publicado originalmente por Heavy Vehicle Inspection & Maintenance.<\/a> Ha sido traducido y publicado por G\u011aRENS<\/em><\/a>\u00a0en abril de 2022.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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