Como ya hablamos en posts anteriores (Mejorando el rendimiento de mis equipos: Fingerprint), el mantenimiento se ha convertido en clave para las organizaciones, ya que la presión del mercado exige la máxima disponibilidad y fiabilidad de sus medios productivos.
En este caso, nos centraremos en el mantenimiento predictivo:
¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?
Como ya sabemos, el mantenimiento de sentido predictivo es una técnica para pronosticar en el futuro cuándo una máquina o componente de la misma va a fallar, de manera que podremos diseñar los planes de actuación y mantenimiento del equipo con el objetivo de minimizar el tiempo muerto del mismo. Esto nos ayudará a que nuestra producción sea más eficiente y ahorremos costes por paradas de máquina.
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
Se trata de un conjunto de técnicas y algoritmos que a partir del análisis de diferentes variables son capaces de mostrar si una máquina o algún componente de la misma está funcionando de manera correcta, si se va a producir algún fallo en un horizonte temporal cercano y cuándo es probable que tengamos que realizar algún reemplazo de piezas. Algo que nos ayudará a ahorrar muchos costes.
Una de estas soluciones, por ejemplo, es el llamado FingerPrint.
El Fingerprint es una solución de monitorización y gestión de datos que tiene como objetivo conocer la salud de los componentes críticos de las máquinas y detectar situaciones de funcionamiento anómalo de manera temprana.
Además, permite adelantarse a la fabricación de piezas defectuosas, avanzando hacia la fabricación “cero defectos”, fundamental, sobre todo, en el caso de piezas de alto valor económico.
Por lo tanto y como resumen de este post, podemos decir que para cualquier empresa que tenga su centro en la fabricación con máquinas con componentes críticos y de alto valor económico como puede ser el sector de la máquina-herramienta, recomendamos estos sistemas de predicción para asegurar la máxima disponibilidad y minimizar costes por fallos de máquina imprevistos.
