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Invitado: Philipp Wallner, MathWorks

Lecciones aprendidas para ayudar a las empresas a superar el escepticismo del mantenimiento predictivo

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El mantenimiento predictivo se ha convertido en un requisito cada vez mayor para los operadores de equipos industriales responsables de prevenir fallas catastróficas del sistema. Su capacidad para anticipar y responder a posibles fallas en el equipo puede permitirles programar mantenimientos preventivos y minimizar las interrupciones generales en la operación de la fábrica, lo que en última instancia beneficia los resultados de la empresa.

Sin embargo, aún hay escepticismo sobre si el mantenimiento predictivo ofrece beneficios medibles. Esta duda se debe en gran parte a que las empresas tienen dificultades para determinar qué tipo de ROI (Return On Investment) obtendrán al invertir en la aplicación y no están seguras de si tienen la cantidad adecuada de datos de fallas de equipos o incluso si tienen los datos correctos para lograr un algoritmo funcional. A menudo, el mantenimiento predictivo se ha etiquetado erróneamente como una solución de “caja negra”, en la que una aplicación recibe datos operativos del equipo y utiliza un algoritmo para predecir de alguna manera la vida útil restante de una máquina. Pero esta es una representación inexacta, ya que descuida el papel que juega el conocimiento del campo en el desarrollo de algoritmos que pueden detectar y predecir fallas.

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