La mayoría de los empresarios son conscientes de que las tareas de mantenimiento son imprescindibles para ahorrar tiempo y dinero en sus actividades. Sin embargo, muchos no saben que existen distintos tipos de mantenimiento, o que conocer las diferencias entre ellos puede suponer tanto un ahorro de dinero considerable como un aumento en la productividad y, por tanto, también en los ingresos.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una de las formas más inteligentes de enfocar los recursos de una empresa con el objetivo de encontrar las mejores soluciones técnicas en el menor tiempo posible y prevenir fallos en los sistemas antes de que estos ocurran.

¿En qué se basa el mantenimiento predictivo y qué beneficios aporta?

Esta forma de trabajar con un mantenimiento predictivo y preventivo se basa en monitorear el funcionamiento de los servicios de campo, analizar los datos que estos generan y aplicar técnicas avanzadas de detección de fallos.

Estos son los principales beneficios del mantenimiento predictivo:

  1. Ahorro de dinero considerable al detectar posibles problemáticas antes de que se produzcan.
  2. Mejora de la fiabilidad y del funcionamiento de los equipos informáticos y electrónicos.
  3. Mayor seguridad al usar los dispositivos perfectamente monitorizados con este sistema.
  4. Minimización de pérdidas causadas por averías e imprevistos técnicos.
  5. Aumento de la vida útil de los sistemas y equipos utilizados para trabajar.
  6. Disminución de consumo eléctrico y mayor protección del entorno natural.
  7. Obtención de mejores productos y mejora en la calidad de los servicios prestados gracias a la prevención de errores críticos.

Diferencias entre mantenimiento preventivo, correctivo y predictivo

Existen distintos tipos de mantenimiento y cada uno de ellos conlleva sus pros y sus contras. Desde el dinero que cuestan a la empresa hasta los contratiempos que pueden llegar a generar para la actividad, por eso hay que tener claro en qué se diferencian.

  • El mantenimiento preventivo se basa en la aplicación de técnicas de mantenimiento periódicas. Se lleva a cabo de forma habitual, transcurrido un tiempo determinado o un número de horas de uso, en muchas ocasiones especificado por cada fabricante o desarrollador.
  • El mantenimiento correctivo es el que hace frente a los problemas una vez se han producido. Es decir, es un enfoque que se basa en arreglar algo cuando ya se ha sufrido un daño, por lo que en muchas veces implica tener que trabajar a contrarreloj y exponiéndose a grandes pérdidas económicas.
  • En cuanto al mantenimiento predictivo, es la opción más eficaz y vanguardista de las tres. Funciona aplicando medios técnicos que monitorean el funcionamiento de un sistema y aplican fórmulas matemáticas que permiten predecir cuándo puede surgir un problema. De este modo, se pueden aplicar las técnicas de mantenimiento preventivo únicamente cuando sea necesario, alargando la vida útil de los sistemas y dispositivos a la vez que se economiza lo máximo en tareas preventivas.

¿Cómo influye la inteligencia artificial en el mantenimiento predictivo?

Contar con un buen software de mantenimiento predictivo es lo que marca la diferencia entre una empresa completamente eficiente y una que siempre anda preocupándose de poner parches a cualquier posible contratiempo, o que emplea gran parte de su presupuesto en llevar a cabo un mantenimiento preventivo que no es realmente necesario.

Un software que aplique soluciones de Inteligencia Artificial, como Microsoft Dynamics 265 Field Service, permite analizar enormes cantidades de datos para identificar patrones y necesidades que de otro modo no podrían ser detectadas a tiempo.

Es así como se puede predecir cuándo fallará un equipo y de qué manera para, entonces sí, aplicar las soluciones de mantenimiento preventivo más adecuadas que permitan eludir el hecho de tener que recurrir a un mantenimiento correctivo mucho más caro y con peores consecuencias económicas para el negocio.

Ejemplos de aplicación

Podríamos poner muchos ejemplos de mantenimiento predictivo que afectan incluso a la industria aeroespacial. Sin embargo, recurriremos a algo mucho más terrenal, como la agricultura.

A día de hoy son muchos los dispositivos electrónicos que se utilizan para controlar las explotaciones agrícolas y sacar el máximo partido posible de ellas, y un buen ejemplo de ello son los drones que equipan cámaras y sensores con los que poder recoger infinidad de datos.

Dichos datos son analizados por softwares de Inteligencia Artificial que aplican soluciones de mantenimiento predictivo con las que deducir cuándo podrían los cultivos sufrir algún tipo de problema de salud y de qué tipo. O determinar qué cantidades de agua y fertilizantes son necesarias para aumentar la producción de forma perfectamente sostenible en el tiempo sin poner en riesgo la explotación.