Mantenimiento basado en la condición vs. Mantenimiento predictivo
Mantenimiento bajo condiciones (CBM) y mantenimiento predictivo El mantenimiento predictivo (PdM) es una estrategia de mantenimiento industrial que puede aumentar drásticamente el tiempo de actividad general y prolongar la vida útil de los activos. Sin embargo, quizás se pregunte cuáles son las diferencias entre el mantenimiento basado en la condición y el predictivo, ya que ambas estrategias tienen mucho en común.
Existen varias diferencias clave entre el mantenimiento basado en la condición y el predictivo. En concreto, el mantenimiento basado en la condición monitoriza el estado de sus activos en tiempo real para que sus equipos puedan identificar fallas en las máquinas y repararlas de inmediato. El mantenimiento predictivo, por otro lado, utiliza una combinación de datos de las máquinas y algoritmos predictivos para pronosticar sus futuras necesidades de mantenimiento.
En este artículo, analizaremos en detalle la diferencia entre CBM y PdM. También analizaremos las ventajas y desventajas de ambas estrategias de mantenimiento y cómo determinar cuál es la más adecuada para usted.
¿Qué es el mantenimiento basado en la condición (CBM)?
Mantenimiento bajo condiciones, o CBM, monitorea el estado de sus activos críticos, permitiéndole decidir con precisión cuándo es necesario realizar mantenimiento. Cuando los indicadores de rendimiento de sus activos superan un umbral determinado, se alerta a sus equipos de mantenimiento para que puedan realizar reparaciones.
El CBM puede aumentar la eficiencia y reducir los costos en toda su operación. Al monitorear cuidadosamente el estado de los activos, las cuadrillas pueden estar al tanto de las necesidades de mantenimiento y realizar las reparaciones necesarias. Esto es más rentable que inspeccionar y dar servicio a los activos de forma rutinaria según un calendario.
El mantenimiento preventivo continuo (CBM) también es más eficiente que las estrategias de mantenimiento reactivo, que se ejecutan hasta el fallo. En lugar de esperar a que sus activos fallen, CBM utiliza el IoT en el mantenimiento para monitorearlos y detectar indicios de deterioro y disminución del rendimiento. Esto proporciona a sus equipos tiempo suficiente para realizar reparaciones y evitar el coste de una parada imprevista.
¿Cómo funciona el mantenimiento basado en la condición?
El mantenimiento basado en la condición suele basarse en una red de sensores, instalados en los activos más críticos, para proporcionar datos continuos de rendimiento en tiempo real. CBM suele utilizar diferentes tipos de análisis para obtener una visión completa del estado de la máquina:
- Análisis de vibraciones
- Termografía infrarroja
- Análisis ultrasónico
- Análisis de aceite
Software de gestión de mantenimiento informatizado (CMMS) puede ayudar generando automáticamente órdenes de trabajo en respuesta a el monitoreo de condici´ón datos. Un CMMS también puede ayudar a programar tareas de mantenimiento industrial, realizar un seguimiento del inventario y más.
¿Cuáles son los beneficios del mantenimiento basado en la condición?
Si se implementa correctamente, CBM facilita la detección temprana de señales de alerta de una falla en la máquina. Esto significa que sus equipos pueden enfocar sus recursos en los problemas de mantenimiento más importantes de su planta. También significa que se evitarán paradas inesperadas que puedan poner en riesgo su programa de producción.
El mantenimiento basado en la condición reduce los costos al eliminar la necesidad de tareas de mantenimiento preventivo programadas. Con un enfoque CBM, los equipos realizan el mantenimiento solo cuando es realmente necesario.
¿Cuáles son las desventajas del mantenimiento basado en la condición?
El CBM depende en gran medida de la inteligencia humana y la toma de decisiones. En muchos casos, los gerentes de planta deben establecer umbrales para el estado de las máquinas y decidir qué condiciones deben desencadenar una respuesta de mantenimiento.
Una planificación deficiente, mediciones erróneas y lecturas incompletas pueden desbaratar un programa de mantenimiento basado en la condición. Si opera con un equipo limitado o si sus gerentes ya están sobrecargados gestionando múltiples sitios de trabajo, esto puede ser un problema real.
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
Al igual que el CBM, el mantenimiento predictivo utiliza una red de sensores para monitorear el estado de sus activos más críticos. Sin embargo, el mantenimiento predictivo (PdM) utiliza los datos de forma diferente. Aprovecha el historial del estado de los activos, las órdenes de trabajo y las mediciones continuas de los sensores para generar una visión completa de los indicadores de rendimiento de cada activo. Una vez que se cuenta con esta visión detallada, se pueden realizar predicciones muy precisas sobre cuándo será necesario el mantenimiento de los activos.
Por ejemplo, en una planta que utiliza mantenimiento predictivo (PdM), los equipos suelen poder predecir con exactitud cuándo un sistema de bombeo desarrollará cavitación. Para ello, analizan datos de sensores de vibración, temperatura y ultrasonidos, y luego realizan cálculos basados en datos históricos y ambientales.
El software con IA es una excelente incorporación a un programa de mantenimiento predictivo (PdM). Las herramientas de IA adecuadas pueden diagnosticar cientos de fallos en máquinas, evaluar los niveles de gravedad y ayudar a establecer prioridades de mantenimiento industrial. Un buen CMMS también puede ayudar a organizar y analizar datos de activos, programar tareas y generar órdenes de trabajo.
¿Cuáles son los beneficios del mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo mantiene los activos en funcionamiento durante más tiempo, lo que reduce drásticamente las fallas inesperadas de las máquinas. Porque predice futuras necesidades de mantenimientoPdM también mejora la presupuestación, el inventario y la programación.
PdM puede ahorrar costos de mantenimiento industrial en las operaciones, garantizar que se cumplan los objetivos de producción y ayudar a los equipos a maximizar el uso de los recursos.
¿Cuáles son las desventajas del mantenimiento predictivo?
La configuración inicial puede requerir mucho tiempo y ser compleja, especialmente para una organización con poca experiencia. A menudo es recomendable colaborar estrechamente con un equipo de expertos en mantenimiento predictivo, quienes pueden guiarle en la configuración y la ejecución del programa.
Un equipo de expertos adecuado también puede ayudarle a seleccionar el equipo adecuado, desde sensores hasta software, y a capacitar a su personal en el nuevo enfoque. Las opciones de software y las capacidades de monitoreo remoto actuales facilitan el uso de un enfoque de PdM incluso en operaciones eficientes.
Mantenimiento basado en la condición versus mantenimiento predictivo: ¿cuál es el adecuado para usted?
No existe una única respuesta correcta o incorrecta a la hora de elegir un programa de mantenimiento. La mayoría de las operaciones utilizan una combinación de mantenimiento predictivo (PdM), gestión de la calidad del mantenimiento (CBM) y mantenimiento preventivo (MP). Es recomendable personalizar la estrategia en función de la criticidad de los activos.
Nuestros expertos pueden ayudarle a planificar e implementar una estrategia de mantenimiento industrial adaptada a las necesidades y objetivos específicos de su planta. Contáctenos. hablar con un especialista.
