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¿Utilizas actualmente un Software de Mantenimiento Predictivo?

Guía de compra
para Software de Mantenimiento Predictivo

¿Quieres implementar un software para mantenimiento predictivo? La oferta de sistemas puede ser abrumadora en unas primeras instancias de investigación en el mercado. 

Por eso, te ayudamos a elegir la herramienta correcta para tu caso con esta guía.

¿Qué es un software para mantenimiento predictivo?

Un software para mantenimiento predictivo es una herramienta tecnológica que analiza datos de monitoreo de condición, sistemas SCADA y otras fuentes para predecir cuándo un activo requerirá mantenimiento.

Esto permite realizar intervenciones de mantenimiento preventivo antes de que ocurran fallos.

¿Qué datos necesita un software de mantenimiento predictivo? Integraciones básicas

El primer punto a evaluar, si estás considerando implementar un software de mantenimiento predictivo, son las integraciones. 

¿Con qué herramientas tendrás que conectar este sistema? Una forma de saberlo es revisando qué datos necesita para su funcionamiento. 

Estos son:

Datos físicos y operativos

  1. Parámetros de Máquina: Incluye datos como temperatura, presión, vibración, flujo y consumo de energía. 

  2. Rendimiento de la Maquinaria: Datos relacionados con la velocidad, eficiencia y rendimiento general de los equipos.

  3. Datos de Uso: Incluye el tiempo de funcionamiento y los ciclos de trabajo de los equipos. 

Datos contextuales y ambientales

  1. Factores Ambientales: Datos como la humedad, la temperatura ambiental y la exposición a sustancias químicas. 

  2. Datos Meteorológicos: Condiciones climáticas que pueden influir en la operación de los equipos, especialmente en industrias expuestas a elementos externos.

Datos de control y alarmas

  1. Sistemas de Control: Información procedente de sistemas de control automatizados que incluye alarmas y eventos registrados. 

  2. Historial de Mantenimiento: Registros de mantenimientos anteriores, incluidos los trabajos realizados y las piezas reemplazadas. 

Generalmente, estos datos lo podrás recopilar mediante una integración con:

  • PLCs y SCADA para datos en tiempo real de máquinas.
  • Sistemas EAM y ERP para información sobre rendimiento y gestión de activos.
  • Software de gestión de mantenimiento (CMMS) para historiales detallados de mantenimiento. 

¿Qué características debe tener un software de mantenimiento predictivo?

Otro aspecto esencial a la hora de adquirir un software de mantenimiento predictivo son las características. 

El estándar de la industria ya ha mostrado una tendencia a presentar las siguientes tecnologías. Presta atención si tu software las posee:

Automatización de procesos analíticos y de flujos de trabajo

Un software para mantenimiento predictivo debe automatizar la recolección y análisis de datos complejos. Debe aplicar algoritmos estadísticos y modelos predictivos avanzados, como PCA o redes neuronales, para detectar señales de fallos inminentes.

Integración de tecnologías avanzadas

Es crucial que el software integre IA y machine learning. Estos deben aplicarse para mejorar la predicción de fallos y afinar la estrategia de mantenimiento.

Visibilidad y análisis en tiempo real

El software de mantenimiento predictivo debe ofrecer dashboards en tiempo real. Estos tienen que mostrar visualizaciones avanzadas, como gráficos SPC, que faciliten intervenciones rápidas y fundamentadas.

Funcionalidades móviles y acceso remoto

Esencial para la movilidad, el software debe permitir operaciones críticas desde dispositivos móviles. Debería soportar aplicaciones nativas con funcionalidades offline que se sincronicen al reconectar.

Análisis e informes avanzados

Utilización de BI para la creación de informes dinámicos y personalizables. Con ellos se podrá realizar un seguimiento de KPIs específicos y realizar comparativas de rendimiento.

Configurabilidad y personalización

El software tiene que ser altamente configurable. Debería permitir ajustes en módulos, scripts y configuraciones para adaptarse a las necesidades específicas del mantenimiento de diversos activos.

¿Qué funciones debe tener un software para mantenimiento predictivo?

 ¿Tu software para mantenimiento predictivo ya tiene las características correctas? Entonces es turno de pasar a sus funciones. 

Tiene que ofrecer:

  1. Gestión de Órdenes de Trabajo Avanzadas: Incorporar lógicas de priorización basadas en la criticidad de los activos. Debería usar técnicas de análisis de decisiones multicriterio para optimizar la asignación y ejecución de tareas.

  2. Programación de Mantenimiento Preventivo Dinámico: Ajustar los intervalos de mantenimiento preventivo en tiempo real, basándose en datos de condición y proyecciones de degradación, mediante algoritmos dinámicos.

  3. Monitoreo de la Salud de Activos con Diagnóstico Avanzado: Integrar técnicas de diagnóstico como análisis de vibraciones y termografía. Debería proporcionar diagnósticos detallados y recomendaciones de mantenimiento con base en estos análisis.

  4. Gestión de Inventario Inteligente: Predecir la demanda futura de repuestos usando algoritmos de forecasting. Debería gestionar el inventario de manera proactiva basándose en los datos recogidos y las tendencias de mantenimiento.

  5. Integración de Cumplimiento y Seguridad: Asegurar que el mantenimiento se alinee con normativas de seguridad industrial. También tiene que integrar registros de cumplimiento y facilitar auditorías a través del sistema.

  6. Optimización de Rutas y Recursos: Implementar algoritmos de optimización para maximizar la eficiencia en la asignación de recursos y la planificación de rutas de técnicos de campo.

  7. Simulación y Modelado de Mantenimiento: Permitir la simulación de escenarios de mantenimiento y su impacto en la producción. Esto ayudaría a planificar y anticipar mejor las necesidades de mantenimiento.

¿Cuánto cuesta un software para mantenimiento predictivo?

El costo de un software para mantenimiento predictivo varía dependiendo de la funcionalidad y el número de usuarios.

Pero, podemos ofrecerte una pequeña guía a modo de orientación:

  • El costo promedio por usuario es de aproximadamente $80 dólares.
  • El costo promedio por función específica se sitúa en torno a los $50 dólares, lo cual cubre capacidades adicionales.

Estos precios pueden variar basados en factores adicionales como el nivel de soporte técnico, la escala de implementación y las necesidades específicas de integración del software.

¿Qué ROI se puede esperar de un software para mantenimiento predictivo?

El ROI de un software de mantenimiento predictivo se refleja principalmente en la reducción del tiempo de inactividad de los equipos y la extensión de su vida útil.

Según estudios recientes, el 83% de las implementaciones de mantenimiento predictivo resultan en un retorno positivo de la inversión. Es más, el 45% de estas implementaciones alcanzan su punto de equilibrio en menos de un año.

Tendencias en Software para Mantenimiento Predictivo

¿Qué esperar de la industria del software para mantenimiento predictivo? Revisa que tu proveedor analice, o haya implementado, algunas de las siguientes tendencias:

Edge Computing

Esta tecnología procesa datos cerca de la fuente de los mismos, como sensores en maquinaria, permitiendo análisis en tiempo real. El Edge Computing es crucial para mantenimiento predictivo ya que facilita respuestas rápidas a anomalías, esencial para prevenir fallos y planificar mantenimientos.

Mantenimiento prescriptivo

Evolución del mantenimiento predictivo, este enfoque no solo predice fallos, sino que también recomienda acciones específicas. Optimiza la toma de decisiones y mejora la eficiencia operativa, ofreciendo un camino proactivo hacia el mantenimiento basado en datos precisos y análisis detallados.

Modelos de Mantenimiento Híbridos

La integración de estrategias de mantenimiento predictivo, preventivo y correctivo en modelos híbridos permite a las organizaciones adaptarse mejor a las condiciones cambiantes y gestionar los activos de manera más efectiva.

Monitoreo remoto y loT

Con el aumento de los dispositivos conectados, el monitoreo remoto se ha vuelto fundamental. Esta tendencia aprovecha los dispositivos móviles y sensores de IoT para supervisar los activos desde cualquier lugar, facilitando una gestión de mantenimiento continua y en tiempo real.

Integración de IA Generativa y Aprendizaje Automático

Las plataformas de mantenimiento están incorporando IA para generar automáticamente modelos de comportamiento de las máquinas y diagnósticos. Esto mejora la precisión del mantenimiento predictivo y permite una colaboración más efectiva entre los técnicos y el software.

¿Tienes más dudas? Contacta con nuestros asesores para obtener recomendaciones personalizadas según tu caso.

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