El mantenimiento industrial ha evolucionado más en los últimos diez años que en las cinco décadas anteriores. Durante generaciones, la norma fue esperar a que algo se rompiera para repararlo (mantenimiento correctivo) o establecer revisiones periódicas basadas en el tiempo o las horas de funcionamiento (mantenimiento preventivo). Hoy, la tecnología permite ir un paso más allá: actuar antes de que el fallo se produzca, basándose en datos reales del estado del equipo. Eso es el mantenimiento predictivo.

En este artículo comparamos ambos enfoques, analizamos sus ventajas e inconvenientes y explicamos cómo el IIoT está convirtiendo el mantenimiento predictivo en una opción accesible para cualquier planta industrial.

Mantenimiento preventivo: lo conocido

El mantenimiento preventivo se basa en intervalos fijos: cada X horas de funcionamiento, cada X semanas o cada X ciclos de producción, se realizan una serie de revisiones, sustituciones o ajustes independientemente del estado real del equipo.

Sus ventajas son evidentes: es predecible, fácil de planificar y reduce las paradas no programadas respecto al mantenimiento puramente correctivo. Sus inconvenientes también: se realizan intervenciones en equipos que todavía están en perfecto estado (coste innecesario) y se pueden pasar por alto deterioros que se desarrollan más rápido de lo esperado entre dos revisiones programadas.

Mantenimiento predictivo: actuar con datos

El mantenimiento predictivo monitoriza de forma continua el estado real de los equipos mediante sensores (vibración, temperatura, corriente, presión, ultrasonidos) y analiza esos datos para detectar patrones que indican degradación o fallo inminente.

La intervención se programa justo cuando es necesaria, ni antes ni después. El resultado es una reducción significativa tanto de los costes de mantenimiento innecesario como de las paradas no planificadas.

Indicadores habituales en el mantenimiento predictivo

• Vibración: el aumento de vibración en motores o rodamientos es uno de los indicadores más fiables de desgaste o desalineación.
• Temperatura: el incremento de temperatura en un motor eléctrico puede indicar sobrecarga, lubricación insuficiente o fallo de aislamiento inminente.
• Corriente eléctrica: variaciones en el perfil de corriente de un motor pueden anticipar problemas mecánicos o eléctricos.
• Presión: en sistemas hidráulicos o neumáticos, las desviaciones de presión indican fugas o deterioro de componentes.
• Análisis de aceite: en sistemas con lubricación, la presencia de partículas metálicas en el aceite indica desgaste de componentes internos.

Comparativa directa

Coste de implementación

El preventivo es más barato de implementar inicialmente (solo requiere planificación y calendario). El predictivo requiere instrumentación (sensores), conectividad y plataforma de análisis, pero los costes han bajado drásticamente con la maduración del IIoT y las plataformas no-code.

Coste operativo

El preventivo tiene costes fijos predecibles pero incluye intervenciones innecesarias. El predictivo tiene costes variables, pero solo se interviene cuando es necesario, con un coste total generalmente menor.

Eficacia

El preventivo no detecta fallos que se desarrollan entre revisiones. El predictivo monitoriza de forma continua y puede detectar cambios sutiles semanas antes de que se produzca el fallo.

Complejidad

El preventivo es simple de gestionar. El predictivo requiere datos, análisis e interpretación, aunque las plataformas IIoT modernas han simplificado enormemente este proceso.

¿Cuándo conviene cada uno?

No existe una respuesta única. En la práctica, la mayoría de plantas industriales utilizan una combinación de ambos enfoques:

• Mantenimiento preventivo para equipos de bajo coste de sustitución, baja criticidad o difícil instrumentación.
• Mantenimiento predictivo para equipos críticos, de alto coste de sustitución o cuya parada tiene un impacto elevado en la producción.

La regla general es clara: cuanto mayor sea el coste de una parada no planificada, mayor es el retorno de invertir en mantenimiento predictivo.

El IIoT como habilitador del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo no es nuevo como concepto, pero durante mucho tiempo fue accesible solo para grandes empresas con recursos para implementar sistemas SCADA complejos y equipos de ingeniería especializados. El IIoT ha democratizado el acceso a esta capacidad.

Con una plataforma como coppioT, es posible conectar los sensores existentes (o añadir sensores nuevos de bajo coste), enviar los datos al cloud, configurar alertas cuando un parámetro supera un umbral y visualizar la evolución histórica de cualquier variable sin necesidad de programar ni de contratar un arquitecto cloud.

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