El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento basada en datos que utiliza inteligencia artificial y tecnología de sensores para predecir posibles fallos antes de que se produzcan. En lugar de depender de intervalos de mantenimiento fijos o de reaccionar solo tras las averías, las máquinas y los sistemas se supervisan continuamente en tiempo real. Los datos relevantes, como vibraciones, temperatura, presión o recuento de ciclos, se recogen mediante sensores, se analizan mediante algoritmos de IA y se transforman en información práctica.
Este enfoque permite a las empresas detectar anomalías, desgaste o desviaciones progresivas en una fase temprana. Por ejemplo, los cilindros neumáticos, los accionamientos eléctricos o los compresores pueden supervisarse permanentemente, y el sistema activa alertas mucho antes de que una avería provoque un tiempo de inactividad imprevisto. El resultado: un mantenimiento específico y basado en la condición, en lugar de costosas reparaciones reactivas.
En resumen, el mantenimiento predictivo hace que el mantenimiento deje de ser un factor de coste para convertirse en una ventaja estratégica. Con la IA en el centro, los fabricantes pueden impulsar la productividad, reducir los riesgos y seguir siendo competitivos en la era de la Industria 4.0.
La supervisión continua de las condiciones de las máquinas y de los sistemas permite detectar a tiempo situaciones críticas o desviaciones progresivas. Los sensores de sus máquinas y sistemas recogen datos que luego se transmiten al sistema o a la inteligencia artificial.
A partir de los valores y cálculos determinados, la IA sugiere medidas de mantenimiento y reparación adecuadas.
Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
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La creciente competencia (internacional), el aumento de la presión de los costes, la escasez masiva de mano de obra cualificada y la Industria 4.0 son solo algunos de los retos a los que se enfrentan hoy en día las empresas manufactureras. Además, hay retos cotidianos como el mantenimiento y la revisión de máquinas y sistemas.
Para seguir teniendo éxito en el mercado, las empresas manufactureras deben responder con rapidez y flexibilidad a las condiciones cambiantes. Los conceptos tradicionales de mantenimiento, como las reparaciones tras una avería o los intervalos fijos de mantenimiento, ya no bastan para afrontar los retos actuales. A menudo generan costes innecesarios, un uso ineficaz de los recursos y tiempos de inactividad imprevistos.
El mantenimiento predictivo ofrece una alternativa clara. Combinando los datos de los sensores con algoritmos basados en IA, las empresas obtienen información en tiempo real sobre el estado real de las máquinas y los componentes. Esto permite la detección precoz de anomalías y desgaste, de modo que se pueden tomar medidas específicas antes de que se produzcan fallos. En lugar de sustituir piezas demasiado pronto o reaccionar demasiado tarde, el mantenimiento se basa en las condiciones y es rentable.
Las ventajas van mucho más allá de la prevención de los tiempos de inactividad. El mantenimiento predictivo ayuda a prolongar la vida útil de las máquinas, reducir los inventarios de piezas de repuesto y optimizar el despliegue de personal. Al mismo tiempo, los recursos energéticos y materiales se utilizan de forma más eficiente, contribuyendo así a los objetivos de sostenibilidad.
Para las empresas, esto significa mayor productividad, mayor transparencia y una ventaja competitiva decisiva. Con el mantenimiento predictivo basado en IA, los fabricantes no se limitan a reaccionar ante los problemas, sino que configuran activamente el futuro de su producción.
¡Un minuto de inactividad imprevista puede costar hasta 10 000 euros (en una planta de producción de alto coste)! Son 10 000 buenas razones para revisar y optimizar conceptos de mantenimiento obsoletos. Sobre todo porque la mayoría de los tiempos de inactividad imprevistos se deben al fallo de componentes como los cilindros neumáticos y pueden evitarse fácilmente mediante un mantenimiento predictivo.
La inteligencia artificial es un elemento crucial para el mantenimiento predictivo en la fabricación. Mientras que los sensores proporcionan los datos brutos, como la presión, la vibración o la temperatura, son los algoritmos de IA los que descubren patrones y correlaciones ocultos. Los modelos de aprendizaje automáticoanalizan continuamente los flujos de datos entrantes, los comparan con los valores históricos e identifican incluso las desviaciones más pequeñas que puedan indicar desgaste o fallos.
La verdadera fuerza de la IA reside en su capacidad de aprendizaje y adaptación. Con cada ciclo, los algoritmos se vuelven más precisos, lo que significa que las predicciones mejoran con el tiempo. En lugar de limitarse a reaccionar ante las alarmas, las empresas reciben recomendaciones prácticas: qué componente están en peligro, cuándo se debe realizar su mantenimiento y cómo puede evitarse el tiempo de inactividad.
Este enfoque proactivo convierte el mantenimiento en una herramienta estratégica. Se evitan fallos, las piezas de repuesto pueden planificarse justo a tiempo y los recursos de mantenimiento se despliegan exactamente donde se necesitan. De este modo, la IA transforma el mantenimiento predictivo de un concepto teórico en una solución práctica y escalable que impulsa la OEE, reduce los costes y aumenta la competitividad.
Las herramientas clásicas, como el registro de datos de funcionamiento o de la máquina, se utilizan desde hace mucho tiempo para el diagnóstico y el análisis de causas.
Sin embargo, presentan algunas desventajas en comparación con el mantenimiento predictivo:
Con aplicaciones de IA estandarizadas para el mantenimiento predictivo, Festo está haciendo que el mantenimiento predictivo sea accesible y escalable para todos. Una de ellas es Festo AX Motion Insights Pneumatic, la aplicación de inteligencia artificial para cilindros neumáticos de todos los fabricantes. La aplicación detecta inmediatamente anomalías y fallos en los accionamientos neumáticos o en la cadena de control, lo que ayuda a evitar paradas de la máquina por avería de los componentes. Otra aplicación es Festo AX Motion Insights Electric, la solución plug and play para la supervisión de accionamientos eléctricos.
La IA permite el mantenimiento predictivo en la fabricación y, con él, una nueva era de producción inteligente. Lo que empezó como una monitorización del estado se ha convertido ahora en un factor estratégico para aumentar la OEE, reducir los costes y gestionar los recursos de forma sostenible. Al combinar los datos de los sensores IoT con el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo, las empresas no solo evitan los tiempos de inactividad, sino que transforman el mantenimiento en un motor de competitividad.
Integrando en sus sistemas soluciones de IA, como Festo AX Motion Insights Pneumatic, podrá mejorar fácilmente el mantenimiento y minimizar los tiempos de inactividad imprevistos. La IA le permite optimizar su producción y los indicadores clave de la empresa.
De cara al futuro, el mantenimiento predictivo seguirá evolucionando: Los sistemas de IA se integrarán cada vez más en toda la cadena de valor, permitiendo la evaluación comparativa entre plantas, la planificación autónoma de servicios y la logística de piezas de repuesto justo a tiempo. Esto significa que las empresas que ya confían en las soluciones de IA aumentarán sus cifras de OEE y se asegurarán una clara ventaja competitiva. ¿A qué espera?