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Mantenimiento predictivo avanzado

Existe un entusiasmo considerable sobre el potencial de los enfoques avanzados de mantenimiento predictivo.

La promesa de estas nuevas técnicas es tentadora. Al utilizar tecnologías de aprendizaje automático para analizar el rendimiento histórico y los datos de fallas, su objetivo es pronosticar cuándo y cómo es probable que un componente salga mal en el futuro con un alto nivel de previsibilidad.

Varias empresas han comenzado el viaje configurando la automatización y la instrumentación, lo que, combinado con un mantenimiento riguroso de registros de mantenimiento, creará los datos enriquecidos que requieren los sistemas de aprendizaje automático.

Aunque parece una tarea fácil, hay cosas que los administradores de activos deben considerar:

Datos. El tiempo de inactividad no planificado puede concentrarse en una pequeña cantidad de grandes eventos. Eso significa que tendrá muy pocos puntos de datos de los que los sistemas de mantenimiento predictivo puedan aprender.
Hora. Los modelos predictivos funcionan en horizontes temporales que pueden ser demasiado cortos para ser útiles. Predecir que una pieza fallará en dos días o dos semanas es útil en un camión o en una máquina herramienta, pero puede no ser útil en una planta donde las paradas demoran varios días y los equipos de mantenimiento requieren meses para planificar intervenciones y obtener repuestos.
Impacto. Las instalaciones operan activos críticos con un alto grado de redundancia y pocos puntos únicos de falla. Si una bomba se detiene inesperadamente, los operadores a menudo pueden cambiar a una unidad de respaldo con poco impacto en la producción, lo que reduce el impacto del mantenimiento predictivo.

Solicite una sesión con nuestros expertos para aprender cómo Maximo puede ayudarlo a facilitar su viaje hacia el mantenimiento predictivo.

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