Mantenimiento predictivo en el sector de empaques: ventajas y claves para una implementación exitosa

Mantenimiento predictivo en el sector de empaques: ventajas y claves para una implementación exitosa

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Tradicionalmente, el mantenimiento preventivo (PM) se basaba en estadísticas como el tiempo medio de falla (MTTF), para ayudar en la programación de eventos de mantenimiento. Hoy, sin embargo, las actividades de mantenimiento se pueden minimizar de manera efectiva mediante el uso de análisis predictivo (PA). Con PA, las eficiencias del sistema de una máquina y las condiciones eléctricas y mecánicas se pueden monitorear directamente usando una variedad de instrumentos de medición no invasivos.

Los fabricantes y sus clientes ya están viendo los beneficios comerciales del mantenimiento predictivo. Entre estos, se incluyen:

Tiempo de mantenimiento reducido: los informes automáticos para la programación de mantenimiento estratégico y las reparaciones proactivas por sí solas reducen el tiempo de mantenimiento entre un 20 % y 50 %, y reducen los costos de mantenimiento entre un 5 % y 10 %.

Mayor eficiencia: los conocimientos basados ​​en análisis mejoran la OEE (eficacia general del equipo) al reducir el mantenimiento innecesario, prolongar la vida útil de los activos y permitir el análisis de causa raíz de un sistema para descubrir problemas antes de la falla.

Nuevas fuentes de ingresos: los fabricantes pueden monetizar el mantenimiento predictivo industrial al ofrecer servicios analíticos para sus clientes, incluidos paneles de control de mantenimiento predictivo, programas de mantenimiento optimizados o un servicio de envío técnico antes de que las piezas necesiten reemplazo. La capacidad de proporcionar servicios digitales a los clientes basados ​​en datos presenta una oportunidad para flujos de ingresos recurrentes y un nuevo motor de crecimiento para las empresas.

Ventaja competitiva: el mantenimiento predictivo fortalece la marca y el valor de la empresa para los clientes, diferenciando sus productos de la competencia y permitiéndoles proporcionar un beneficio continuo en el mercado.

¿Por dónde empezar?

El mantenimiento predictivo a menudo se limita a un pequeño subconjunto de empresas cuyas máquinas han estado recopilando datos OT durante años y pueden utilizar algoritmos analíticos avanzados para clasificar los datos con expertos en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Pero para las empresas que implementan un sistema conectado por primera vez, con el objetivo final de implementar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para el mantenimiento predictivo, una forma pragmática de comenzar es con la implementación de un sistema basado en reglas.

Con un sistema de mantenimiento predictivo basado en reglas, los fabricantes pueden evitar la necesidad de un gran conjunto de datos históricos o algoritmos avanzados de aprendizaje automático y ciencia de datos desde el principio.”.

Esto brinda a las empresas resultados comerciales rápidos y un paso hacia el análisis avanzado. En este modelo, los equipos de productos comienzan con suposiciones básicas o "reglas" basadas en escenarios de "qué pasaría si" que pueden definirse fácilmente, en lugar de algoritmos que ejecuten  posibles escenarios.

El mantenimiento predictivo basado en reglas es asequible y ofrece beneficios comerciales medibles. La forma más fácil de comenzar es con una plataforma industrial de IoT centrada en un modelo basado en reglas, que permite a los equipos definir, simular e implementar rápidamente una solución de mantenimiento predictivo para sus productos.

El análisis avanzado con alertas predictivas y el análisis automatizado de la causa raíz se pueden aplicar en una fase posterior, una vez que se han recopilado suficientes datos históricos para identificar con precisión los problemas antes de que ocurran.

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