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Mantenimiento predictivo e IoT

Según Statista, se espera que el mercado mundial de mantenimiento predictivo alcance un valor de 64.300 millones de dólares en 2030. El crecimiento del mercado, así como del número de dispositivos de mantenimiento predictivo, se explica por su capacidad para anticipar posibles fallos en equipos o maquinaria industrial y prevenirlos.

La rápida adopción del mantenimiento predictivo, especialmente en proyectos de fabricación, energía y transporte, también se refleja en la base de clientes de 1NCE. Más del 12 % de los clientes de 1NCE opera en el ámbito de la automatización industrial, donde el mantenimiento predictivo constituye un requisito esencial.

Principales proveedores de equipos de mantenimiento predictivo

Los vendedores de equipos de mantenimiento predictivo se están desarrollando a nivel mundial, con los principales actores mencionados en la tabla:

Proveedor

Localización

Página Web

IBM

Estados Unidos

www.ibm.com

Schneider Electric

Francia

www.se.com

General Electric

Estados Unidos

www.ge.com

Honeywell

Estados Unidos

www.honeywell.com

ABB

Suiza

www.abb.com

Rockwell Automation

Estados Unidos

www.rockwellautomation.com

PTC

Estados Unidos

www.ptc.com

Bosch

Alemania

www.bosch.com

Fluke Corporation

Estados Unidos

www.fluke.com

Nota: La lista no pretende ser exhaustiva.

Aplicaciones de IoT en detalle

El papel de IoT en la supervisión predictiva implica las siguientes aplicaciones:

Aplicación

Descripción

Monitorización de condiciones

Supervisión continua de los equipos para detectar desviaciones de las condiciones normales, lo que ayuda a identificar posibles problemas antes de que se conviertan en críticos.

Aprendizaje automático

Utilización de algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos y predecir fallos en los equipos basándose en patrones históricos y datos de sensores en tiempo real.

Análisis de vibraciones

Supervisión de las vibraciones de los equipos para detectar patrones anómalos que puedan indicar fallos inminentes en la maquinaria rotativa.

Imágenes térmicas

Uso de cámaras térmicas para detectar sobrecalentamientos o anomalías de temperatura en los equipos, que pueden ser una señal temprana de problemas.

Análisis de aceite

Análisis periódicos del aceite lubricante para identificar contaminantes o partículas de desgaste, lo que proporciona información sobre el estado de la maquinaria.

Pruebas de ultrasonidos

Detección de sonidos de alta frecuencia emitidos por los equipos para identificar problemas mecánicos o fugas que pueden no ser visibles.

Diagnóstico remoto

Permitir que expertos remotos diagnostiquen y solucionen problemas de los equipos sin estar físicamente presentes en el lugar.

Análisis predictivo

Aplicar el análisis de datos para predecir cuándo es necesario el mantenimiento, optimizar los programas y reducir el tiempo de inactividad.

Análisis modal de fallos y efectos (AMFE)

Evaluar sistemáticamente los posibles modos de fallo y sus consecuencias para priorizar las tareas de mantenimiento.

Puntuación del estado de los activos

Asignar una puntuación de estado a cada pieza del equipo en función de diversos datos, lo que permite priorizar fácilmente las tareas de mantenimiento.

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