La Industria 4.0/5.0 ya ha alterado el curso de la logística de fabricación tradicional al transitar hacia paradigmas de fabricación que requieren la implementación de tecnologías novedosas como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) o el Big data, por citar algunas de ellas. Entre las aplicaciones más importantes de las tecnologías mencionadas se encuentra el denominado Mantenimiento Predictivo, que trata de predecir los fallos de los equipos antes de que ocurran para reducir el mantenimiento requerido y el tiempo de inactividad de los equipos. Este cambio, de técnicas tradicionales reactivas y preventivas, a técnicas anticipativas, es un importante cambio de paradigma dentro de las industrias de gestión de activos y operaciones.
De forma básica, el Mantenimiento Predictivo utiliza datos en tiempo real a partir de sensores (IoT) instalados en los equipos para evaluar su estado, que analiza mediante técnicas de IA usando potentes infraestructuras de Big Data de manera efectiva anticipándose (mediante predicción) al fallo un sistema. Este enfoque no solo aumenta la efectividad en las operaciones, sino que también aumenta la vida útil de los equipos y disminuye las probabilidades de reparaciones y mantenimiento, mejorando así la productividad.
Por lo tanto, las operaciones básicas a modo de procesos del Mantenimiento Predictivo se presentan habitualmente en términos de adquisición de datos, procesamiento de datos, y análisis predictivo. Así, utiliza de manera general dispositivos IoT para la adquisición de datos recopilados de varios parámetros operativos de los dispositivos o sistemas, como la temperatura, la vibración o la presión. Posteriormente, los datos se procesan mediante técnicas estadísticas y de IA, a partir de los mediante el uso de técnicas de IA, como las relativas al Aprendizaje Automático l “Machne Learning” (como las tan conocidas técnicas de aprendizaje profundo), para determinar patrones y detectar irregularidades que pueden provocar fallos en los sistemas. De manera adicional, a partir de los modelos predictivos obtenidos, es posible diseñar, también con técnicas de IA recomendadores inteligentes para que los equipos de mantenimiento puedan intervenir abordando la criticidad del equipo y la gravedad de los problemas observados.
Las estrategias de Mantenimiento Predictivo en el futuro también se verán afectadas por las tendencias y cambios de la Industria 4.0 a la 5.0, así como la creciente preocupación por la sostenibilidad. Además de la IA, la aplicación de otras tecnologías como los Gemelos Digitales, a modo de modelos virtuales del activo físico analizado, para monitorear y predecir el comportamiento de los equipos en tiempo real, permitirá mejorar las estrategias de mantenimiento.
Las ventajas de utilizar estos métodos no sólo se limitan a la eficacia del trabajo, sino también a la seguridad y el cumplimiento normativo. Al identificar qué sistemas tienen probabilidades de fallar, las empresas pueden evitar los peligros causados por tiempos de inactividad repentinos, que en ocasiones pueden ser perjudiciales incluso para la vida humana; por otro lado, al prever el fallo, las empresas reducen las posibilidades de incumplir con los requisitos normativos y regulatorios. Además, el mantenimiento exitoso de los sistemas evita que funcionen más allá de ciertos niveles aceptables, lo que aumenta la seguridad en el lugar de trabajo y minimiza la posibilidad de accidentes. Con el tiempo, los gobiernos de todo el mundo continuarán desarrollando políticas regulatorias relevantes centradas en los problemas de seguridad y medio ambiente, y el mantenimiento predictivo se convertirá en una de las soluciones para cumplir con sus requisitos en diversas industrias.
El Mantenimiento Predictivo se configura como un concepto innovador en la gestión del mantenimiento industrial, que refleja los objetivos de la Industria 4.0 y los paradigmas heurísticos que propone la Industria 5.0. El uso de herramientas innovadoras aplicadas al mantenimiento en las empresas ayuda, sin duda, a incrementar la eficiencia, disminución de costes, aumento de la seguridad, así como al cumplimiento normativo.