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Mantenimiento predictivo: qué es y cómo funciona

Un mínimo error en un proceso industrial puede generar enormes pérdidas de tiempo y de dinero. La verificación de todos los aspectos y etapas de cualquier maquinaria garantiza que los fallos se reduzcan al mínimo. Por este motivo, el mantenimiento predictivo es vital para asegurar una buena gestión en todas las áreas y cada vez tiene más relevancia en las compañías en las que entran en juego diferentes tecnologías, sobre todo para innovaciones que emplean la inteligencia artificial y el internet de las cosas.



Qué es el mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es un procedimiento formado por una serie de acciones que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar errores en el funcionamiento de un dispositivo industrial o tecnológico, así como posibles anomalías en los equipos y en los procesos.


El Big Data se antoja por tanto fundamental para garantizar un análisis del funcionamiento global, previendo posibles fallos para adelantarse y corregirlos antes de que tengan lugar. Con el mantenimiento predictivo se garantiza el pronóstico de un error y su consiguiente pérdida económica, y se eliminan las posibilidades de desencadenar una situación de emergencia.


Es una técnica cada vez más extendida que demuestra que el internet de las cosas se está materializando con continuas aplicaciones prácticas para la optimización de los procesos industriales y de las redes de comunicación.


Cómo funciona el mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo se vale de varias fases para lograr que se detecten los posibles fallos y se comuniquen a los responsables de la compañía para que encuentren una solución.

  • La extensión y colocación de sensores y dispositivos conectados permite controlar en todo momento cómo está funcionando una máquina, que a su vez envía los datos sobre su estado y rendimiento en tiempo real. Esta tecnología basada en el internet de las cosas permite la comunicación de la información relevante.

  • El análisis de todos los datos extraídos de la supervisión que realizan los sensores y dispositivos concede una visión exhaustiva del conjunto de máquinas y procesos industriales. Toda la información se almacena gracias a herramientas que combinan el Big Data y el Cloud Computing.

  • Consolidación de modelos predictivos gracias a los datos procesados, que sirven para configurar herramientas de aprendizaje automático con las que se establecen patrones y se detectan fallos de forma predictiva.


Estos procesos permiten conocer los diferentes efectos negativos de un fallo en la maquinaria, las ventajas y limitaciones de las técnicas de mantenimiento predictivo que se pueden aplicar y la idoneidad del equipo humano que emplea estas herramientas.


Técnicas de mantenimiento predictivo

Estos son los procedimientos disponibles para lograr que una máquina reciba un eficaz mantenimiento predictivo al detectar dónde y por qué se ha producido un error del sistema.


  • Análisis de vibraciones: utilizado para analizar las vibraciones de una máquina gracias a los sensores que se integran en el equipo. Si funciona correctamente tiene que presentar un patrón de vibración adecuado.

  • Termografía infrarroja: las cámaras de infrarrojos se emplean para detectar las piezas, los circuitos electrónicos y los componentes que estén desgastados, puesto que en este caso emiten más calor de lo habitual.

  • Monitoreo acústico: los sensores acústicos detectan las fugas de gas, de líquido o de vacíos en los equipos, además de las fricciones y tensiones cuando las máquinas tienen rodamientos desgastados o mal lubricados, ya que todas estas anomalías se pueden distinguir por el sonido que producen.

  • Análisis de aceites: sirve para comprobar que las turbinas, los sistemas hidráulicos, las transmisiones y los engranajes tienen los niveles de lubricante óptimos para su eficiente desarrollo, así como la presencia de otras partículas, ya que aparecen cuando algunos componentes están en malas condiciones.