La recopilación y análisis de datos de una amplia base de equipos instalados puede beneficiar tanto a los procesadores como a sus OEM (fabricantes de equipos originales). Sin embargo, implementar un sistema de mantenimiento predictivo puede ser costoso y requerir mucho tiempo. Aunque las herramientas de monitorización del estado, como termómetros infrarrojos, sondas ultrasónicas y monitores de vibración, están volviéndose más asequibles, el costo inicial sigue siendo una barrera para muchas empresas.
Mantenimiento Predictivo en la Industria Alimentaria
La recopilación y análisis de datos de una amplia base de equipos instalados puede beneficiar tanto a los procesadores como a sus OEM (fabricantes de equipos originales). Sin embargo, implementar un sistema de mantenimiento predictivo puede ser costoso y requerir mucho tiempo. Aunque las herramientas de monitorización del estado, como termómetros infrarrojos, sondas ultrasónicas y monitores de vibración, están volviéndose más asequibles, el costo inicial sigue siendo una barrera para muchas empresas.
La recopilación de datos es solo el primer paso. Para lograr un mantenimiento predictivo efectivo, se necesita una cantidad significativa de información para realizar predicciones confiables sobre posibles fallas. A menudo, los fabricantes de equipos no pueden comparar el rendimiento de las máquinas una vez que salen de sus instalaciones, lo que dificulta aún más la predicción de fallas.
Sin embargo, algunas empresas están dando pasos hacia un mantenimiento predictivo más efectivo. Por ejemplo, West Liberty Foods recopiló datos de rendimiento de 50 máquinas cortadoras y los compartió con el OEM de las cortadoras, lo que permitió identificar procedimientos de mantenimiento con muchos eventos de inactividad. Además, Tetra Pak está utilizando un servicio de monitoreo remoto que implica sensores adicionales en sus máquinas de empaque, enviando datos a un servidor en la nube para su análisis. Si se detecta un problema, se notifica al fabricante y se programa el mantenimiento preventivo.
El servicio de Tetra Pak también incluye el uso de Microsoft HoloLens, que permite a los técnicos de campo comunicarse con expertos en tiempo real y recibir orientación sobre el mantenimiento. Esta tecnología ha demostrado reducir significativamente el tiempo de inactividad en las máquinas, lo que resulta en ahorros de tiempo y costos para los procesadores.
Aunque estos avances son prometedores, el mantenimiento predictivo aún enfrenta desafíos en términos de costo y complejidad. Sin embargo, con el avance de la tecnología y la creciente disponibilidad de datos, es probable que veamos más empresas adoptando enfoques innovadores para mejorar la eficiencia y reducir el tiempo de inactividad en el futuro.