mantenimiento carretilla elevadora
Mantenimiento predictivo

Clave para la transformación digital empresarial

En el entorno industrial se estima que una predicción e identificación temprana de los problemas puede suponer un gran ahorro en costes de mantenimiento, un aspecto muy a valorar en el ecosistema intralogístico, donde se trabaja con maquinaria cuya conservación es costosa y de la cual depende el buen funcionamiento de la operativa.

Uno de los aspectos más importantes para las empresas cuando adquieren maquinaria de manutención para sus almacenes está siempre relacionado con la disponibilidad de la carretilla y la eficiencia de esta, lo que supone una preocupación que muchas veces se solventa con la posibilidad de predecir incidencias.

Teniendo en cuenta esta inquietud, que se suele colocar a la cabeza de las prioridades, hoy traemos un interesante tema: el mantenimiento predictivo y su papel como clave en la transformación digital y conectividad de las empresas.

¿Qué es exactamente el mantenimiento predictivo?

Hablamos de una técnica capaz de pronosticar un punto de ruptura futuro y normalmente se aplica a componentes de maquinaria industrial, que permiten reemplazar un recambio o pieza justo antes de que esté presente la incidencia.

Uno de los aspectos más relacionados con el mantenimiento predictivo es la transformación digital de las empresas. Cuando la digitalización ya ha llegado a ese entorno, lo lógico es que la hiperconectividad entre dispositivos y el uso de software de gestión de almacenes facilite la predicción de las problemáticas típicas e incluso que, a través de inteligencia artificial, el sistema pueda aprender automáticamente.

Algunas de las tecnologías involucradas en la digitalización de las empresas y relativas al mantenimiento predictivo son las siguientes:

  • Internet de las Cosas

Hablamos de dispositivos conectados que capturan y emiten datos en tiempo real sobre determinadas variables de interés de un activo, en este caso, de una máquina.

  • Big Data

El análisis de esa gran magnitud de datos procedente de múltiples fuentes es el segundo paso y solo es posible gracias al Big Data. El resultado es conocer el comportamiento natural de las variables y poder aprender del mismo.

  • Inteligencia Artificial

El aprendizaje automático de la relación causa-efecto de las variables que definen el comportamiento del activo es la parte final. Si se puede predecir el cambio de estado del activo en función del cambio de estado de las variables analizadas, automatizando la toma de decisiones utilizando un histórico, entonces es posible predecir el mantenimiento.

IoT, conectividad

Beneficios del mantenimiento predictivo en el entorno industrial

El principal beneficio de esta técnica es, evidentemente, el ahorro de tiempo y costes que supone ejecutar una reparación cuando ésta ya ha ocurrido, pero también está relacionada con otros muchos beneficios.

  • Gran fiabilidad
  • Piezas de recambio más económicas
  • Aumento de la productividad
  • Optimización del control de stock de los recambios
  • Reducción o casi eliminación del coste de oportunidad por la no producción de los mismos

No cabe duda de que en un entorno de máxima exigencia y en el que se necesita flexibilidad, eliminar la rigidez y dar respuesta a la inmediatez que requiere el mercado, poder estar conectados, digitalizados y predecir cualquier cambio o ruptura en los materiales, es una enorme ventaja competitiva.