El mantenimiento predictivo es una alternativa interesante para las industrias y sus plantas de procesos, marcando el inicio de una era de tecnología de información industrial en la cual los operarios puedan predecir fallos posibles y establecer mantenimiento predictivo en tiempos de paradas previstas.
Un tema tan recurrente como las paradas de máquinas fuera de programa que provocan tiempo de inactividad imprevisto y pueden ser costosas para las empresas que dependen de ellas.
La implementación de sistemas de mantenimiento predictivo y monitoreo del estado puede minimizar estos costes y maximizar la eficiencia.
Las aplicaciones de mantenimiento predictivo utilizan estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático que se desarrollan a través de los datos de la adquisición de PLC, estos datos son útiles para identificar problemas potenciales en las máquinas antes de que ocurran.
En tal caso la planta de producción de plástico entrega alrededor de 18 millones de toneladas de plástico y productos de película delgada al año. Los 900 trabajadores de la planta operan aproximadamente 60 máquinas de extrusión, impresión, encolado y bobinado de plástico las 24 horas del día, 365 días del año.
Se desarrolló una aplicación de mantenimiento predictivo y monitoreo de estado que incorpora predicciones del modelo de aprendizaje automático. La aplicación permite a los operadores de equipos recibir advertencias sobre posibles fallas antes de que ocurran. Se creó una versión ejecutable independiente de la aplicación, que ahora se utiliza en la producción de la planta.
El mantenimiento predictivo es una estrategia en la Industria4.0 que se basa en la detección temprana de averías mediante la identificación de patrones de fallo. De ahí la importancia y el impacto que supone mantener actualizados en todos los puestos del escalafón laboral de la empresa.