Producción rápida, sin averías y automatizada: estos aspectos son fundamentales para las fábricas modernas. Esto es exactamente lo que permite el mantenimiento predictivo, que utiliza el internet industrial de las cosas (IIoT). Las empresas pueden utilizarlo para optimizar su disponibilidad en la producción, aumentar su capacidad de entrega y perfeccionar sus productos.
Si los sistemas de producción de una empresa funcionan según lo previsto, se pueden producir las cantidades planificadas, prestar servicios y cumplir de manera fiable los plazos de entrega. Las máquinas con un buen mantenimiento garantizan que todas las piezas individuales y componentes estén en las mejores condiciones y que no haya interrupciones imprevistas en el proceso de producción. Para sectores como el de la energía y el del automóvil, en los que todo depende de una alta disponibilidad de la planta, se trata de un requisito previo importante para la mayor rentabilidad posible. Pero, ¿cuándo es el momento adecuado para el mantenimiento de una planta de producción? Antes, esta pregunta solo podía responderse mediante valores empíricos, estimaciones e intervalos de mantenimiento fijos. Hoy en día, el momento óptimo se puede determinar con precisión y según sea necesario con la ayuda de medios digitales. El mantenimiento predictivo está destinado a las máquinas de un entorno de producción de la industria 4.0. De este modo, los fallos se pueden predecir antes de que se produzcan. El nuevo modelo de mantenimiento, que se basa en una tecnología de sensores de última generación y un análisis de datos preciso, evita los tiempos de inactividad imprevistos en las plantas de producción y las reparaciones costosas, y por lo tanto reduce los costes.
TI con visión de futuro
Hechos en lugar de suposiciones: con esta promesa, el mantenimiento predictivo es un guardián con visión de futuro de sus plantas de producción. Con la ayuda de los medios digitales, por primera vez se pueden predecir con antelación los requisitos de mantenimiento. Las predicciones del momento en que es necesario sustituir un componente derivan en medidas preventivas incluso antes de que falle el componente en cuestión. El llamado mantenimiento prescriptivo va un paso más allá, ya que el sistema proporciona la solución adecuada para un problema previsto. Si, por ejemplo, se detecta que se producirá una avería en la máquina, el sistema de mantenimiento prescriptivo indica automáticamente las medidas que deben adoptarse para resolver el problema, lo que resulta de gran ayuda para el técnico de servicio. Dicho mantenimiento predictivo requiere que los datos de la máquina y del entorno, como la temperatura o la humedad, se registren y evalúen mediante análisis detallados. Este concepto se puede implementar fácilmente en un entorno de producción de la industria 4.0. El mantenimiento predictivo utiliza los datos de dispositivos inteligentes que los sensores registran continuamente. Estos valores medidos se transmiten a la plataforma IoT a través de redes y se comparan con los datos del gemelo digital, que representa virtualmente el objeto real. La información de mantenimiento correspondiente se deriva del resultado de la comparación.
Por norma general, cuantos más datos se registren, más detallada será la evaluación del comportamiento de una máquina mediante un análisis de big data y más precisas serán las predicciones. El internet industrial de las cosas (IIoT) suele servir como base de red para la transmisión de datos. Si también se utiliza un eficiente Edge Data Center, solo los datos relevantes se filtran y se transmiten a una plataforma en el cloud para su posterior análisis. Esto reduce el volumen de datos y, por lo tanto, también el tiempo necesario para el análisis. De este modo, las averías o incluso los fallos se pueden minimizar, y mucho mejor que con el mantenimiento reactivo, que solo se utiliza cuando ya se han producido las averías. El mantenimiento predictivo también ofrece una clara ventaja con respecto a los trabajos de mantenimiento a intervalos predefinidos. Los beneficios son obvios. La producción continúa, se mejora la gestión de las piezas de recambio y se eliminan los costes innecesarios; unas ventajas que valen la pena.
Inteligente desde el principio
Rittal fomenta activamente el desarrollo de conceptos de mantenimiento predictivo: desde sensores inteligentes para la supervisión de armarios de distribución y soluciones de refrigeración inteligente hasta conceptos de Smart Service y potencia informática desde el cloud, hay disponibles todos los productos y servicios necesarios para el mantenimiento predictivo. Rittal Smart Service une los productos compatibles con el IIoT y los sensores y permite un mantenimiento inteligente con los dispositivos de la nueva generación Blue e+. Las empresas pueden utilizar la experiencia del fabricante de Rittal desde el principio a través de diagnósticos remotos y así aumentar la disponibilidad de sus máquinas.