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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 | |
Schneider Electric | Francia | |
General Electric | Estados Unidos | |
Honeywell | Estados Unidos | |
ABB | Suiza | |
Rockwell Automation | Estados Unidos | |
PTC | Estados Unidos | |
Bosch | Alemania | |
Fluke Corporation | Estados Unidos |
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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