El mantenimiento predictivo amplía margen de beneficio

El mantenimiento predictivo amplía margen de beneficio

El sector industrial se encuentra en una constante búsqueda de la eficiencia en sus procesos, a fin de no sucumbir ante la competitividad actual. Es ahí donde el mantenimiento predictivo puede jugar un papel importante en la productividad y rentabilidad de la empresa.

De hecho, un estudio de IBM Analytics, sostiene que las ventajas de este mantenimiento reportan un retorno de inversión 10 veces mayor.

Sin embargo, muchas empresas olvidan la importancia que tiene el mantenimiento en sus operaciones. Ya que, solo utilizan este proceso como una medida correctiva, y no de predicción de fallas.

Incluso, ya no es suficiente con tener un modelo de mantenimiento preventivo ni mucho menos uno correctivo; pues no permiten alcanzar el máximo rendimiento de los equipos, sin que se genere gastos por reparaciones.

En cambio, el mantenimiento predictivo, junto con los modelos de Machine Learning, garantizan mayor disponibilidad y eficacia de los equipos e instalaciones. De esta manera, se asegura la máxima duración de su vida útil y se minimizan los costes de mantenimiento.

Tanto es así que, según el mismo estudio, el modelo predictivo reduce los costes de mantenimiento entre un 20-25% más que con otro tipo. Igualmente, disminuye las averías entre un 70-75% más.

Ventajas de un buen método de mantenimiento

Los profesionales en mantenimiento más capacitados pueden reconocer las diferentes ventajas que aporta este método de trabajo.

Por ello, es importante que las empresas procuren reclutar a quienes cuenten con la más alta capacitación, como la que brinda la Maestría en Mantenimiento de Camiper.

Pues, en ella se brindan las pautas para alcanzar el máximo nivel de beneficios del mantenimiento predictivo:

Como por ejemplo, reducir fallos y averías, número de intervenciones y tiempo de paradas por reparación; así como aminorar el tiempo de inactividad y accidentes por fallas en la seguridad.

Además, permite aumentar la disponibilidad y la vida útil de los activos, seguir la evolución de un defecto en el tiempo, y aporta fiabilidad.

Obviamente, también implica una serie reducción de costes, como los de mantenimiento, laboral, piezas de repuesto, accidentes y seguros industriales.

Etapas del mantenimiento predictivo

El egresado de la maestría de mantenimiento de Camiper, sabe que lo esencial son los datos. Para ello es necesario contar con sistemas de Big Data, para su captura, procesamiento y almacenamiento.

Asimismo, los modernos sistemas de información relacionados con la industria 4.0 facilitan la disposición de datos. Pero estos deben manejarlos profesionales altamente capacitados; pues requieren un tratamiento analítico que luego se traducirá en el aumento de la fiabilidad y vida media de los equipos.

Durante la primera fase de análisis y diseño, se recoge datos, valora la condición de los equipos, revisa posibles acciones de reparación o renovación de la maquinaria y se diseña rutinas de inspección.

La segunda etapa del mantenimiento predictivo conlleva la asignación de recursos desde la empresa hacia la unidad de mantenimiento; así como la ejecución de las técnicas predictivas.

Maestría en Mantenimiento de Camiper: Tu mejor opción

La Cámara Minera del Perú, Camiper, brinda una Maestría en Mantenimiento diseñada a partir de las exigencias actuales de las empresas.

Incluso, puedes estudiar esta Maestría en Mantenimiento desde cualquier parte del mundo; pues se imparte a través de la más completa plataforma virtual; que cuenta con instrumentos metodológicos, herramientas especializadas y actividades de investigación, que permiten al alumno alcanzar sus objetivos.

Entonces, si quieres ser un especialista en el Mantenimiento predictivo, eligue la Maestría en Mantenimiento de Camiper.

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