Mantenimiento predictivo: conceptos clave para aprovecharlo al máximo

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Ricardo Aranda, Jefe de obras en Cuerva
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En la actual era de la transformación digital, donde la industria 5.0 ya es una realidad, el mercado es cada vez más feroz. En este contexto, las soluciones digitales e inteligentes, que mejoran la gestión de recursos, reducen costes y aumentan la eficiencia, han adquirido una gran relevancia con el objetivo de obtener una competitividad estratégica que permita diferenciarse de la competencia. Entre estas soluciones, el mantenimiento predictivo se erige como un pilar fundamental.

Sin ir más lejos, se pronostica que el tamaño del mercado global de mantenimiento predictivo crecerá de 100.600 millones de dólares en 2024 a 164.000 millones de dólares en 2029, un dato que no es de extrañar si consideramos sus beneficios. Y es que, en lugar de depender de enfoques reactivos o programados, el mantenimiento predictivo, aprovecha el poder de la tecnología y de los datos para anticipar y prevenir fallos en equipos y maquinaria. Esto no solo permite una planificación más efectiva que aumenta la disponibilidad de los equipos y prolonga su vida útil, sino también una reducción de los costes y una maximización del tiempo de actividad, mejorando así la eficiencia operativa. 

¿Quieres adoptar estrategias de mantenimiento predictivo para transformar la manera en que tu empresa gestiona los activos? En este artículo, te explicamos en qué consiste este tipo de mantenimiento, cómo funciona, cuáles son sus ventajas y las técnicas más habituales para llevarlo a cabo. 

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo se puede definir como un conjunto de estrategias basadas en datos que permiten predecir cuándo es probable que ocurra un problema en un equipo, instalación o maquinaria. Esta información se utiliza para anticiparse y realizar el mantenimiento en el momento adecuado. De esta forma, se impide que llegue a suceder el fallo, lo que evita paralizar la producción y alarga la vida útil de los equipos.

El pilar de este tipo de mantenimiento es la recopilación de información en tiempo real del funcionamiento y de las características del equipo. Gracias a estos datos, no solo se puede predecir cuándo realizar el mantenimiento, sino también permite adecuar las tareas para que respondan al posible fallo detectado.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

El funcionamiento del mantenimiento predictivo puede resumirse en la siguiente frase: “si no puedes medirlo, no puedes controlarlo”. En este sentido, el mantenimiento predictivo se basa en un proceso estructurado que involucra la recopilación de datos, el análisis avanzado y la toma de decisiones informada:

  1. Recopilación de datos: sensores y dispositivos de monitoreo recopilan datos en tiempo real o periódicamente sobre variables clave, como la vibración, la temperatura, la presión, el flujo de aire, entre otros, que son indicativos del estado y el rendimiento del equipo. Gracias al internet de las cosas (IoT), los datos recopilados se transmiten a plataformas de análisis en la nube u otros sistemas de gestión de datos.
  2. Análisis de los datos: en estas plataformas, se emplean técnicas avanzadas de análisis de datos, como el procesamiento de señales, el análisis estadístico, la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para procesar y analizar los datos recopilados y extraer información relevante sobre el estado y el rendimiento del equipo. 
  3. Desarrollo de modelos predictivos: a partir de patrones históricos, tendencias de datos y otras variables significativas, se desarrollan modelos predictivos, basados en machine learning, que son capaces de predecir cuándo es probable que ocurra un fallo en el equipo. 
  4. Generación de alertas y notificaciones: se generan alertas y notificaciones automáticas cuando se detectan problemas potenciales. Gracias a estas, los operadores o técnicos pueden tomar decisiones informadas y programar intervenciones de mantenimiento preventivo.

Diferencias entre mantenimiento preventivo vs. mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es una “evolución” del mantenimiento preventivo, por lo que presentan diferencias notables. 

Por un lado, el objetivo principal del mantenimiento predictivo es predecir fallos en equipos y maquinaria antes de que ocurran, utilizando datos y análisis avanzados para identificar patrones y anomalías que puedan indicar un deterioro o un fallo inminente. El enfoque se centra en realizar intervenciones de mantenimiento proactivas para evitar fallos inesperados y maximizar la disponibilidad y el rendimiento del equipo. En cambio, en el mantenimiento preventivo, se realizan inspecciones, ajustes y reparaciones periódicas según un calendario preestablecido . Por tanto, en este caso, el objetivo es detectar y corregir fallos antes de que se conviertan en fallos catastróficos.

En esta línea, otra de las principales diferencias entre ambos tipos de mantenimiento la encontramos en el uso de los datos y de la tecnología. El mantenimiento predictivo recopila datos en tiempo real o periódicamente de sensores y dispositivos de monitoreo, y los procesa y analiza utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir fallos. Sin embargo, el mantenimiento preventivo no depende de la monitorización ni del análisis avanzado de datos . En su lugar, emplea el tiempo transcurrido o los ciclos de uso como criterios principales para programar las intervenciones de mantenimiento. 

Mantenimiento preventivo Mantenimiento predictivo
Intervenciones basadas en inspecciones calendarizadasIntervenciones según el análisis estadístico de datos 
Mantenimiento basado en recomendaciones del fabricanteMantenimiento basado en el funcionamiento de los equipos
Uso de listas de inspección de mantenimiento (en papel o digitales)Uso de software especializado para la programación de tareas
Paralización de producción en fechas programadasParalización de la producción en función de predicciones del modelo
Requiere de un inventario fijo de herramientas y repuestosPermite manejar de manera dinámica la adquisición de herramientas y repuestos
Costes fijos debido a su periodicidad de implementaciónCostes variables 

Ventajas del mantenimiento predictivo

Entre las múltiples ventajas que proporciona el mantenimiento predictivo a las empresas e industrias que lo implementan se encuentran las siguientes:

  • Brinda mayor seguridad a los trabajadores y operarios.
  • Previene fallos, tanto menores como de gran magnitud. 
  • Incrementa la eficiencia y productividad de los procesos.
  • Reduce costes operativos y de mantenimiento.
  • Permite una mayor disponibilidad de activos y la optimización del inventario de repuestos.
  • Incrementa el ahorro energético, ya que evita fallos que incrementarían el consumo eléctrico de ciertos equipos.
  • Acelera el proceso de transformación digital de la compañía.

¿Cuándo y cómo se debe implementar el mantenimiento predictivo?

Es recomendable implementar el mantenimiento predictivo en entornos donde ya se cuente con sistemas de monitorización y almacenamiento de datos o se disponga de los instrumentos y condiciones necesarias para ello. Y es que la implementación del mantenimiento predictivo requiere de una evaluación cuidadosa de los activos críticos, la selección y configuración adecuada de tecnologías de monitoreo, el desarrollo de modelos predictivos, la configuración de alertas y umbrales, la integración con sistemas existentes y la capacitación del personal. 

Es por ello que, en aquellos entornos en los que no se cuente con esta tecnología, se debe realizar una evaluación previa antes de instalar los dispositivos de recopilación de información para asegurar que la calidad de los datos que se recopilan son de utilidad para los modelos predictivos. 

Por otro lado, teniendo en cuenta que no siempre se cuenta con estrategias de mantenimiento predictivo establecidas, es importante implementar un plan de mantenimiento que considere la detección de cambios y anomalías en el funcionamiento de instalaciones y equipos.

Técnicas y tecnologías de mantenimiento predictivo

El enfoque de mantenimiento predictivo se basa en la sensorización del entorno, la monitorización del funcionamiento de los equipos y la detección de condiciones externas que puedan afectar a las operaciones. Para llevarlo a cabo, hay diversas técnicas y tecnologías disponibles. A continuación, analizamos algunas de las más comunes: 

Termografía infrarroja

Esta técnica utiliza cámaras infrarrojas o termográficas para observar las temperaturas aparentes de las superficies de los equipos mediante imágenes. De esta forma, se pueden visualizar y registrar áreas de altas temperaturas que, a largo plazo, podrían causar daños a los equipos. Sin embargo, cabe mencionar que las industrias cuentan con cuadros cerrados que falsean esta temperatura y no representan la realidad real de cada elemento.

Monitoreo acústico

Las señales acústicas, o sonidos, emitidos por los equipos se capturan para procesarlos y analizarlos. Esta técnica permite detectar anomalías en el funcionamiento interno de la maquinaria. 

Análisis de vibraciones

El funcionamiento óptimo de la maquinaria genera vibraciones con patrones establecidos y dentro de rangos específicos. Mediante sensores se pueden identificar desviaciones para diagnosticar el mantenimiento adecuado de los equipos.

Análisis de lubricantes

Consiste en analizar muestras de aceite lubricante para detectar la presencia de partículas metálicas, contaminantes o productos de desgaste. Los cambios en la composición del aceite pueden indicar problemas de desgaste, contaminación o degradación del lubricante.

Análisis de caída de tensión y puntos calientes

Por un lado, la caída de tensión se produce cuando hay una resistencia inesperada en los conductores eléctricos, lo que puede deberse a conexiones sueltas, cables dañados o problemas en los componentes eléctricos. Por el otro, los puntos calientes se refieren a áreas en los equipos eléctricos donde la temperatura es anormalmente alta, lo que puede ser indicativo de una carga excesiva, una conexión deficiente o un componente defectuoso.

Mediante el análisis de la caída de tensión y de los puntos calientes en el cableado con medidores de tensión e intensidad, se pueden identificar estas posibles desviaciones en los circuitos que forman la instalación y tomar medidas preventivas antes de que afecten al rendimiento o la seguridad del sistema .

Los datos, la clave del mantenimiento predictivo

Como se ha observado, el mantenimiento predictivo es una estrategia que va más allá de las prácticas tradicionales de mantenimiento preventivo y correctivo. Además, se puede implementar en cualquier industria. Desde grandes plantas industriales de producción y energía, hasta hoteles, edificios residenciales, hospitales e, incluso, alumbrado público, el mantenimiento predictivo ofrece todas las ventajas que una compañía data driven necesita. 

En Cuerva , ponemos a disposición de todo tipo de industrias nuestra experiencia acumulada durante 80 años en instalaciones eléctricas. Ofrecemos servicios de mantenimiento eléctrico integrales de plantas industriales, hoteles, edificios residenciales, oficinas, hospitales, alumbrado público y plantas fotovoltaicas

Además, logramos mejoras en los consumos gracias a nuestros servicios energéticos. Mediante el uso de algoritmos e ingeniería, realizamos estudios para detectar ineficiencias y mejoras en los procesos. Con un enfoque basado en los datos, nuestro equipo de expertos te ayudará a optimizar los procesos, mejorar la eficiencia energética de tu empresa y ahorrar a corto plazo. ¿Te ayudamos a ir más allá con tu energía?

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Sobre el autor

Ricardo Aranda, Jefe de obras en Cuerva
Ricardo se unió a Cuerva en septiembre de 2021 como jefe de obras, donde se encarga tanto la gestión de obras que van a ser ejecutadas como la gestión de trabajos de operación y mantenimiento (O&M) en instalaciones fotovoltaicas y de media tensión. Es Graduado en Ingeniería Electrónica Industrial por la Universidad de Almería y actualmente cursa un Máster en Inteligencia Artificial por la UNIR.
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