Durante muchos años, el concepto de mantenimiento predictivo ha sido objeto de debate. Recientemente, sin embargo, algo ha cambiado y los resultados son indiscutibles. Gracias a una nueva era de sensores inteligentes y sofisticados algoritmos de software, predecir los fallos de las máquinas antes de que se produzcan se ha convertido en una realidad. Esto permite tomar medidas preventivas, evitando así cualquier interrupción en las operaciones de la fábrica.
Hace tiempo que se habla del mantenimiento predictivo, pero los últimos avances han supuesto un cambio significativo.
El campo del Mantenimiento Predictivo se está fusionando con el Internet Industrial de las Cosas, lo que está provocando un rápido aumento de los ingresos asociados.
Un análisis en profundidad del mercado del mantenimiento predictivo revela que el crecimiento de los ingresos se está disparando. Se prevé una tasa de crecimiento anual compuesto del 40,6 % durante todo el periodo de previsión.
¿Qué impulsa este cambio?
La tecnología avanzada que hay detrás de los sensores inteligentes y las soluciones de software son uno de los factores que contribuyen al cambio, como verás más adelante. Sin embargo, los nuevos modelos de negocio también desempeñan un papel clave.
Historical heritage of predictive maintenance
Últimamente se habla mucho de mantenimiento predictivo en relación con IIoT, por lo que da la impresión de que ha surgido un nuevo concepto.
En realidad, el mantenimiento predictivo como práctica no es nuevo, pero sí lo es su integración con IIoT. El mantenimiento predictivo basado en tecnologías más antiguas ya está establecido en determinadas industrias.
Uno de los productos convencionales para el mantenimiento predictivo es el dispositivo de monitorización portátil, muy utilizado para evaluar el bienestar de los activos industriales.
Estos dispositivos se suelen utilizar en sistemas de motores industriales para obtener datos como información:
Eléctrica
Vibración
Acústica
Electromagnética
conectando el dispositivo directamente al sistema.
El mercado ha crecido y seguirá creciendo en el futuro.
Aunque el mantenimiento predictivo impulsado por IIoT puede reducir ligeramente el mercado de dispositivos de monitorización portátiles, se dirige principalmente a nuevos sectores industriales.
Intelligent sensors
Los pequeños dispositivos inalámbricos conocidos como sensores inteligentes, dotados de potencia de cálculo incorporada, se basan sobre todo en la tecnología MEMS capacitiva.
El coste de esta tecnología ha disminuido considerablemente gracias a su uso generalizado en la electrónica de consumo y a las economías de escala. Como consecuencia, las mejoras en la potencia de cálculo de los sensores han provocado un auge de las soluciones industriales de mantenimiento predictivo.
La duración de las baterías también es crucial y los recientes avances en su densidad han permitido que los sensores funcionen durante varios años.
La gama de componentes industriales que pueden supervisarse eficazmente mediante sensores inteligentes se ha ampliado más allá de los motores eléctricos.
A medida que se superan obstáculos tecnológicos como el ancho de banda limitado y los altos niveles de ruido, estos sensores se están utilizando en otras aplicaciones como:
Cajas de engranajes
Bombas
Bloques de rodamientos
Los sistemas IIoT dependen en gran medida del despliegue de numerosos sensores inteligentes en las fábricas. Sin embargo, sin un software inteligente avanzado, tienen poco valor.
Advanced software
Para que el mantenimiento predictivo sea eficaz, hay que analizar los datos recogidos por los sensores.
En los sistemas tradicionales, este análisis corre a cargo de técnicos de mantenimiento que inspeccionan los datos recogidos por dispositivos de supervisión portátiles.
Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más porque tienen la capacidad de identificar patrones, lo que se traduce en una rápida detección de datos anómalos.
Esto mejora la supervisión de aplicaciones nuevas y desconocidas, y avisa antes de los fallos de las máquinas.
En algunos casos, el aprendizaje automático está incluso integrado en el propio sensor, lo que le permite determinar qué datos son significativos antes de transmitirlos para su posterior análisis.
Esta tendencia será cada vez más importante en el futuro.
Next-gen business models
El reto para los proveedores del sector del mantenimiento predictivo ha sido encontrar un modelo de negocio rentable.
Los intereses de usuarios y fabricantes están enfrentados. Mientras que los usuarios de equipos industriales buscan prolongar la vida útil de sus equipos, los fabricantes de equipos originales (OEM) pierden ingresos potenciales por sustitución al prolongar la vida útil de los equipos.
El mantenimiento predictivo exige que los OEM encuentren formas de mantener la rentabilidad sin sacrificar los ingresos.
En la actualidad, los sistemas de mantenimiento predictivo suelen venderse por unidad, y el acceso al software analítico se ofrece en función del coste por sensor.
Este enfoque no resuelve el conflicto de intereses antes mencionado y, por tanto, tiene un potencial limitado.
Un nuevo y prometedor modelo de negocio son las máquinas como servicio (MaaS), similares al software como servicio (SaaS).
La fijación de precios basada en el rendimiento implica predeterminar objetivos y fijar el precio del contrato en función de la consecución de dichos objetivos.
MaaS es uno de los nuevos modelos de negocio emergentes que nos impulsarán rápidamente hacia una era en la que el mantenimiento predictivo se utilice ampliamente en fábricas y máquinas.
Mantenimiento predictivo: ¿por qué crece el mercado actualmente?