El mantenimiento de herramientas y equipos es una industria global masiva. En 2021, las empresas y organizaciones invirtieron 626 000 millones de dólares en mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) globales, y se espera que ese mercado crezca a casi 750 000 millones de dólares en los próximos cinco años.
Aunque es posible que el sector de MRO no aparezca en los titulares con tanta frecuencia como las industrias de señuelo de clics como el sector aeroespacial, automotriz y de energía verde, todas las industrias del planeta dependen funcionalmente de MRO para sostenerse. Con la llegada del aprendizaje automático y el mantenimiento predictivo de IoT, la industria de MRO está experimentando un renacimiento de tecnología y eficiencias operativas nunca vistas.
Los beneficios del mantenimiento predictivo son muchos, y las industrias más visibles del mundo ya confían en él para mantener los sistemas y las ganancias.
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo es una metodología que utiliza tecnología para recopilar puntos de datos sobre modelos y uso histórico. Esos datos pueden indicar cuándo es probable que ocurra un evento de mantenimiento.
A menudo se emplea una analogía entre el mantenimiento y el pronóstico del tiempo para mostrar la distinción entre esquemas de mantenimiento. El mantenimiento tradicional es como comprar un paraguas cada vez que llueve. El mantenimiento preventivo utiliza datos históricos para comprender si llueve con frecuencia, por lo que solo comprará un paraguas en los días en los que haya llovido históricamente.
El mantenimiento predictivo usa aprendizaje automático para recopilar datos aplicables a lo largo del tiempo. Los modelos de IA de aprendizaje automático predicen cuándo lloverá para que ya tenga su paraguas listo.
Mantenimiento predictivo para edificios
El mantenimiento de los espacios interiores es un aspecto crítico de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, los estándares globales de salud y seguridad exigen que los espacios ocupados por seres humanos tengan cantidades específicas de aire fresco y oxigenado durante los períodos de ocupación. En lugares donde las temperaturas exteriores pueden ser extremas, los sistemas de HVAC-R pueden ser esenciales para lograr y mantener la comodidad de las condiciones laborales. Cuando los sistemas de HVAC-R requieren un mantenimiento inesperado, pueden generarse graves impactos en las condiciones laborales y operativas que afectarán negativamente a los ocupantes del edificio.
Por lo general, las soluciones de mantenimiento predictivo de IoT se implementan en HVAC-R y aplicaciones de infraestructura de edificios similares. Estas soluciones a menudo contienen múltiples sensores y se implementan de forma masiva en toda la instalación, lo que permite a los ingenieros de edificios detectar y predecir escenarios de mantenimiento y reducir costos directa e indirectamente de sus operaciones.
Para obtener más información sobre cómo los socios de Arrow utilizan el mantenimiento predictivo para reducir costos y aumentar la confiabilidad mediante la creación de edificios "inteligentes", lo invitamos a leer este artículo.
Mantenimiento predictivo en fabricación
En 2019, el último año completo antes de la pandemia, la fabricación en los Estados Unidos generó un resultado de 2,3 billones de dólares. Dentro de la economía global, la fabricación es uno de los pilares más esenciales de nuestra forma de vida moderna. Las tecnologías de mantenimiento predictivo de IoT para las industrias y la fabricación son esenciales porque cualquier mejora en la eficiencia y la confiabilidad de un proceso de fabricación contribuye directamente a la economía global.
Dados los altos costos de los activos de los equipos de fabricación, y los extensos costos y plazos de entrega asociados con el mantenimiento de dichos equipos, la confiabilidad a largo plazo y la minimización de fallas en los activos son esenciales tanto para la productividad de una empresa como para la cadena de suministro global.
Por ejemplo, Haas, un proveedor de equipos de fabricación respetado a nivel mundial, ha implementado tecnología de mantenimiento predictivo de IoT en sus máquinas CNC. Si un CNC de Haas fuese responsable de fabricar hardware satelital de misión crítica y no utilizara tecnología de mantenimiento predictivo, un tiempo de inactividad inesperado podría detener el cronograma de producción de ese satélite, lo que podría costarle millones de dólares al fabricante de ese satélite.
El mantenimiento predictivo en la industria energética, que puede considerarse un subconjunto de la industria de fabricación, puede ahorrarles a los productores de energía miles de millones de dólares al año, lo que influye de forma directa en el costo global por unidad de combustible y electricidad. Por ejemplo, Schlumberger anunció un producto de mantenimiento predictivo en 2016 que podría ahorrarle a la empresa 30 millones de dólares durante tres años solo en costos directos de mantenimiento.
El futuro del mantenimiento predictivo
En sus inicios actuales, las metodologías de mantenimiento predictivo ya abarcan muchas industrias globales. A medida que las tecnologías de mantenimiento predictivo crezcan en diversidad y disminuyan los gastos de capital, más industrias implementarán sus metodologías.
Es probable que el mantenimiento predictivo en la industria automotriz no se limite a la fabricación de automóviles, sino que también se implemente en los propios automóviles. En lugar de programar cambios de aceite cada 5000 millas en su automóvil, podría recibir una notificación cuando su automóvil crea que puede necesitar servicio u otro mantenimiento en función de un conjunto de sensores y datos de rendimiento.
Del mismo modo, los ascensores notificarían a los administradores de edificios que es probable que sus sistemas de bombas o cables requieran mantenimiento, y que el tiempo de inactividad se programará fuera del horario de funcionamiento.
Desafortunadamente, las tecnologías de mantenimiento predictivo todavía tienen un costo prohibitivo para las industrias más pequeñas, y aún no se han logrado eficiencias en esas industrias. No obstante, a medida que la IA de borde siga siendo más asequible, más inteligente y más fácil de entrenar, es probable que estas industrias más pequeñas experimenten un renacimiento propio en un futuro muy cercano.