¿Cómo optimizar el mantenimiento de tus dispositivos industriales con tecnología IoT?

20 de abril de 2021, by Barbara IoT

Más de la mitad de los dispositivos electrónicos fabricados en el mundo ya son IoT, es decir tienen capacidad de comunicar datos por redes informáticas. Las posibilidades facilitadas por las aplicaciones IoT permiten ir más allá en el mantenimiento industrial; pasando del mantenimiento preventivo, al predictivto llegando incluso al prescriptivo.

Tradicionalmente, el mantenimiento de equipos industriales ha supuesto un área ineficiente económicamente: se estima que los costes por mantenimiento oscilan entre un 15% y un 40% del total de la producción. No obstante, la alternativa es peor: utilizar un sistema industrial hasta que falle cuesta hasta 10 veces más que un programa de mantenimiento.

Las aplicaciones IoT vienen a salvar a las empresas de esta ineficiencia. A través de ellas, es posible implementar un programa de mantenimiento predictivo que ayude a ahorrar entre un 8% y un 12% respecto a estrategias de mantenimiento preventivo y un 40% más en comparación con el mantenimiento correctivo, según recoge OnUpKeep.

Analizamos las diferentes opciones en el mantenimiento industrial y por qué las soluciones basadas en IoT permiten al entorno industrial reducir los costes de mantenimiento de manera muy importante.

El mantenimiento industrial en la era digital

El Internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) consiste en el conjunto de tecnologías que conecta equipos físicos a Internet. Mediante sensores, actuadores y otros llamados dispositivos IoT se recoge información de lo que ocurre en el mundo físico que luego es procesada de manera digital. Es decir, los dispositivos IoT permiten capturar datos de un equipo, compilarlos y procesarlos para un mejor mantenimiento de los equipos industriales.

Así, los datos recogidos por los dispositivos IoT se traducen en información sobre el posible desgaste de un sistema o las potenciales anomalías o accidentes. Además, algunas soluciones IoT, facilitan la modificación de parámetros o la reconfiguración de dispositivos de forma remota. 

Gracias al IoT el mantenimiento industrial puede ir un paso más alla, pasando del mantenimiento correctivo, al preventivo hasta el predictivo.

  • Mantenimiento correctivo: se trata del mantenimiento realizado de manera tradicional, antes de la aparición de aplicaciones IoT. De forma sencilla, en este caso se corrigen los fallos en un sistema después de que tenga lugar la avería. 

Como novedad, los sistemas IoT permiten actuar y corregir fallos de forma remota sobre los equipos. 

  • Mantenimiento preventivo: en este caso, se decide un calendario de revisión planificada en base a parámetros y estadísticas. 

Estas revisiones se determinan siguiendo las necesidades de la empresa en general, aunque las aplicaciones IoT permiten además precisar el calendario de acuerdo al uso real que se ha dado a un equipo.

  • Mantenimiento predictivo: se trata del mantenimiento sólo posible a partir de tecnología IoT. Los dispositivos IoT o nodos IoT, son capaces de analizar s,  infieren las probabilidades de avería en un equipo, programando el mantenimiento antes de que ocurra el fallo. 

En otras palabras, el IoT permite, a partir de las mediciones de parámetros y algoritmos avanzados, predecir cuándo es posible que un equipo se estropee, adelantando las acciones de mantenimiento. Algunos de los parámetros a medir incluyen el análisis de vibraciones, inspecciones visuales en busca de fisuras o desgastes, análisis de ultrasonidos, termografías, radiografías, mediciones de temperatura o controles de presión, entre otros muchos. 


Más sobre: Mantenimiento predictivo, cómo el IoT reduce los costes de mantenimiento industrial

Además, las soluciones IoT facilitan las actuaciones de forma remota. Como ejemplo, durante la medición de la cantidad de energía necesaria para una red eléctrica (demanda de energía), es posible regular los transformadores de una subestación, evitando así sobretensiones que causen averías.  De este modo, muchas de las aplicaciones basadas en IoT están orientadas a mejorar las operaciones y mantenimiento pasando de un mantenimiento correctivo (costoso a nivel económico) y preventivo (con un amplio margen de fallo) al nuevo paradigma del mantenimiento predictivo. 

Sobre el mantenimiento predictivo

La clave del mantenimiento predictivo basado en tecnología IoT es que permite detectar un problema antes de que ocurra. Esto, a su vez se traduce en una serie de beneficios directos para las empresas: 

1. Facilita la reducción de gastos. Las empresas eliminan las interrupciones inesperadas de producción debido a fallos de equipos, reduciendo además la posibilidad de que aparezcan fallos irreparables que obliguen a la compra de un nuevo equipo. Se calcula que el mantenimiento predictivo fomenta un ahorro de entre el 30 y el 40% según OnUpKeep

Además, la automatización a través de tecnología de IoT optimiza las horas de trabajo de los equipos humanos, que hasta ahora presentaban grandes ineficiencias (se calcula que un trabajador en mantenimiento solo ocupa el 24.5% de su tiempo en tareas productivas).

2. Aumenta la vida útil de los equipos. Los dispositivos IoT fomentan un mantenimiento quirúrgico, que va a la raíz del problema antes de que ocurra. Además, evitan la compra de equipos de forma innecesaria o la sustitución de componentes que aún funcionan y que solo requieren una reparación.

3. Mejora en la productividad. Los datos recogidos por las aplicaciones IoT permiten acceder a conocimiento para la mejora de procesos productivos en la empresa.

4. Facilita un mantenimiento no invasivo y realizado a distancia, de modo que en muchos casos no es necesario interrumpir la actividad.

5. Minimiza los potenciales accidentes y peligros para el equipo humano derivados de un mal funcionamiento de equipos industriales.

¿Qué aporta Barbara IoT al mantenimiento predictivo?

La tecnología de Barbara IoT está encaminada a facilitar la implantación de estos modelos de mantenimiento predictivo. Barbara IoT permite no sólo la captura de datos de sensores, actuadores y otros elementos industriales de cualquier tipología, sino que también facilita la ejecución de algoritmos de edge computing, lo que permite la implantación de modelos predictivos mucho más complejos y la toma de decisiones automatizada.


Lectura recomendada: La importancia del Edge Computing en el IoT Industrial

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