Todos los días en México, en cada entorno de manufactura, ocurren fallas y tiempos de inactividad. Eso es una realidad al tratar con equipos que realizan tareas repetitivas. El problema, sin embargo, es que la manufactura en los mercados actuales requiere eficiencia y producción de calidad. El tiempo de inactividad no planificado en una sola máquina dentro de un entorno de manufactura puede causar retrasos que llevan a clientes insatisfechos, posible pérdida de esos clientes a favor de un competidor y un impacto directo en los ingresos de una empresa.
Uno de los resultados más significativos del crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) es la capacidad de las plataformas de análisis de datos de manufactura para aprovechar los datos generados por las máquinas. Estas plataformas permiten limitar los costos operativos y reducir el impacto del tiempo de inactividad, tanto planificado como no planificado, facilitando así estrategias como el mantenimiento predictivo.
Impacto de las Plataformas de análisis de datos de manufactura en el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es un método que utiliza plataformas de análisis de datos de manufactura para anticipar los requerimientos de mantenimiento en las máquinas del piso de producción. Estas plataformas recopilan y analizan datos operativos, lo que permite identificar patrones que ayudan a los operadores a desarrollar una comprensión detallada de los modos de falla y predecir cuándo será necesario realizar mantenimiento en una unidad específica. Esto permite que las intervenciones se realicen en momentos estratégicos, minimizando costos y maximizando la eficiencia.
En el pasado, los fabricantes mexicanos confiaba
Con el tiempo, las empresas buscaron adoptar estrategias más avanzadas, como el mantenimiento preventivo. Sin embargo, este método se basaba en promedios históricos que no reflejaban el estado real o en tiempo real de los equipos. Las plataformas de análisis de datos de manufactura resolvieron este problema al proporcionar datos en tiempo real específicos para cada máquina, revolucionando la manera en que se identifica y aborda el mantenimiento necesario.
Aunque tanto el mantenimiento preventivo como el predictivo representan avances sobre el enfoque reactivo, existe una clara ventaja en la implementación del mantenimiento predictivo. Este tipo de mantenimiento se basa en información precisa y específica, obtenida mediante una plataforma de análisis de datos de manufactura, para detectar problemas potenciales. Por ejemplo, el análisis de vibraciones permite identificar aumentos anómalos en el nivel de vibración de una pieza, lo que puede deberse a daños internos o a la presencia de objetos extraños. Estas desviaciones de la línea base permiten a los operadores prever la necesidad de mantenimiento antes de que el problema se convierta en una falla grave del equipo.
A diferencia del mantenimiento preventivo, que utiliza cronogramas basados en promedios, el mantenimiento predictivo se basa en el análisis continuo de los datos generados por los equipos. Una plataforma de análisis de datos de manufactura recopila esta información y la envía a la nube, donde se procesan en tiempo real. Esto permite detectar patrones y tendencias relacionados con la salud de las máquinas, la vida útil de sus piezas y herramientas, y la eficiencia operativa general.
Frecuentemente, los fabricantes de equipos originales (OEM) proporcionan estimaciones de vida útil para sus componentes, basadas en promedios generales. Sin embargo, estas estimaciones no consideran las aplicaciones específicas de cada máquina. Por ejemplo, en aplicaciones de uso ligero, las piezas pueden desgastarse más lentamente, mientras que en aplicaciones de uso intensivo, el desgaste puede acelerarse. Las plataformas de análisis de datos de manufactura permiten evaluar estos factores de manera personalizada y predictiva.
Programas robustos de mantenimiento predictivo, habilitados por plataformas de análisis de datos de manufactura, pueden generar alertas automáticas cuando se detectan señales de advertencia, como un aumento en la vibración o cambios en la temperatura. Estas alertas pueden enviarse al personal de mantenimiento, lo que reduce el tiempo de inactividad al anticipar problemas antes de que ocurran fallas graves. Además, estas plataformas permiten planificar reparaciones durante periodos de inactividad planificados o cambios programados en la producción, minimizando interrupciones.
Desde una perspectiva de ahorro de costos, el mantenimiento predictivo ofrece múltiples beneficios, como la optimización del tiempo de inactividad planificado y la minimización del tiempo de inactividad no planificado. Además, mejora la productividad de los empleados, extiende la vida útil del equipo y asegura un desempeño óptimo de las operaciones. ¡El uso de plataformas de análisis de datos de manufactura, combinadas con algoritmos de aprendizaje automático, no puede subestimarse!
El tiempo de inactividad planificado incluye tareas como limpieza, lubricación y reemplazo de piezas que se sabe que fallan regularmente. Este tipo de mantenimiento, cuando se gestiona mediante una plataforma de análisis de datos de manufactura, puede programarse en momentos estratégicos para minimizar su impacto en la producción. Además, estas plataformas aseguran que el mantenimiento adecuado se realice de manera constante, extendiendo la vida útil de los equipos y reduciendo los costos asociados con el reemplazo prematuro.
La recopilación y el análisis de datos operativos a través de plataformas de análisis de datos de manufactura permiten identificar los momentos más eficientes para realizar mantenimiento. Esto no solo reduce interrupciones, sino que también asegura que los equipos funcionen de manera óptima durante más tiempo.
CONTENIDO ÚTIL – Análisis de Datos de Producción para Resolver Problemas de Manufactura
Según un informe del Wall Street Journal, el tiempo de inactividad no planificado cuesta a los fabricantes industriales aproximadamente 50 mil millones de dólares anuales. El uso de plataformas de análisis de datos de manufactura para implementar mantenimiento predictivo es crucial para reducir este impacto. Estas plataformas permiten identificar patrones de falla en etapas tempranas, lo que da a los operadores la oportunidad de intervenir proactivamente y evitar interrupciones significativas.
Las plataformas avanzadas incorporan tecnologías como:
En el entorno manufacturero actual, las plataformas de análisis de datos de manufactura no son solo una herramienta valiosa; son esenciales para modernizar las operaciones, reducir costos, optimizar la productividad y garantizar la competitividad en mercados globales. Implementar mantenimiento predictivo con estas plataformas no es una opción, sino una necesidad.
En ULTATEK transformamos las operaciones industriales en México con soluciones avanzadas de análisis de datos de manufactura y monitoreo predictivo. Nuestras plataformas permiten optimizar la producción, anticipar fallas, reducir costos operativos y mejorar la productividad en sectores como automotriz, alimentos, farmacéutica y petroquímica. Ofrecemos tecnología de última generación, soporte integral y cobertura nacional, ayudando a nuestros clientes a tomar decisiones inteligentes y mantenerse competitivos en un mercado dinámico. Contacta con un asesor técnico
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