Eficiencia y rentabilidad en procesos internos
Eficiencia y rentabilidad en procesos internos
Adquisición y retención de clientes
Adquisición y retención de clientes
Responsabilidad con el entorno
Responsabilidad con el entorno
Las personas un pilar esencial
Las personas un pilar esencialUn modelo de mantenimiento predictivo exitoso requiere de precisión en la detección de cambios en los equipos y modelos entrenados para predecir con exactitud potenciales fallas
Descripción
Utilizando grandes volúmenes de datos y algoritmos predictivos, las empresas pueden ahora anticipar fallos en equipos y maquinaria antes de que ocurran. Esta previsión permite un mantenimiento proactivo, optimizando los tiempos de inactividad planificados y evitando paradas no programadas que pueden afectar gravemente la producción y los costos operativos.
1.
Asegurar la implementación de hardware de calidad y adecuado para la recogida de datos necesarios para un mantenimiento predictivo efectivo
2.
Evitar las cajas negras dentro de la cadena ya que se pierde visibilidad de algunos subprocesos, sumado a esto, definir la cantidad de dispositivos que recolectan información es clave para identificar de manera efectiva las anomalías
3.
Abordar la brecha entre la capacidad de los sensores y la lógica de los sistemas a monitorear, buscando soluciones que integren efectivamente ambos aspectos para una detección y análisis óptimos
Datos cuantitativos
La mantención preventiva puede extender la vida útil de la maquinaria industrial en hasta un 20%
Deloitte, 2017
La mantención preventiva mejora la productividad y reduce los costos de mantención en un 25%
Deloitte, 2017
Entre el año 2017 a 2022, se registró un aumento significativo en la inversión en modelos de mantenimiento predictivo, destacando el área manufacturera con $293.2 millones de USD
Aerospace Manufacturing & Design, 2019
Caso de éxito
Optimización de Duke Energy con Análisis Predictivo
Duke Energy utilizó análisis predictivo para mejorar significativamente sus operaciones en más de 60 plantas en 7 estados. Al emplear el software de análisis predictivo de activos de AVEVA, Duke Energy buscó optimizar el rendimiento de los activos y la excelencia operativa, al mismo tiempo que se adaptaba a las tecnologías existentes en sus plantas para minimizar costos. El Centro de Monitoreo y Diagnóstico, con solo 5 analistas, supervisa una amplia gama de activos generadores, utilizando más de 11,000 modelos y más de 500,000 puntos de datos. Este monitoreo avanzado permitió a Duke Energy proporcionar notificaciones tempranas de problemas de equipos, optimizar el rendimiento de los activos con mantenimiento predictivo y lograr ahorros de más de $34 millones a partir de un solo evento de detección temprana.
Startups
Augury
EE.UU – 2011
Mediante análisis de datos y modelos predictivos permite predecir momentos de falla, de forma de planficar las mantenciones de forma eficiente
Tractian
México – 2019
Aprende el patrón de funcionamiento de la máquina y ofrece todos los diagnósticos precisos, informes y prescripciones necesarios para acelerar la ejecución del plan de mantenimiento.
Para la construcción de este insight agradecemos la participación de: Henry Fuentes, Macarena Gamerre, Juan Pablo Sáez, Sofia Fuentes, Francisco León y Javier Iriarte
