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▷ Mantenimiento predictivo industrial

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Ejemplos de mantenimiento predictivo

El mantenimiento es una tarea difícil: hay que garantizar la disponibilidad de la máquina y minimizar el consumo de recursos para las reparaciones sin perder de vista la calidad del producto. En el pasado, era difícil tener en cuenta todos estos factores. Sin embargo, la llegada de la Industria 4.0 ha creado una nueva oportunidad para el mantenimiento predictivo.

El mantenimiento predictivo consiste en recopilar y evaluar los datos de sus máquinas para aumentar la eficiencia y optimizar los procesos de mantenimiento. No solo puede calibrar el estado de sus equipos, sino también predecir con mayor precisión cuándo es necesario realizar tareas de mantenimiento.

Los husillos de las fresadoras son propensos a romperse durante el proceso de producción. Además, la reparación de los husillos puede resultar muy cara. Por lo tanto, ser capaz de predecir los daños y el momento preciso en que se romperá el husillo puede reducir enormemente los costes.

Para superar este reto, unos sensores especiales (por ejemplo, sensores de ultrasonidos o de vibración) identifican los patrones de un husillo frágil. A continuación, se pueden crear configuraciones de alerta relevantes para el estado actual de la máquina.

Mantenimiento y montaje mecanico de equipo industrial

Mantenimiento predictivo industria química

La industria manufacturera se está alejando de la mera venta de maquinaria, dispositivos y demás hardware. El software y los servicios aumentan los ingresos y los márgenes. Los equipos como servicio (EaaS) incluso externalizan el mantenimiento al proveedor. Este cambio de paradigma sólo es posible con un procesamiento de datos en tiempo real fiable y escalable, aprovechando una plataforma de streaming de eventos como Apache Kafka. Este post explora cómo la monitorización de condiciones y el mantenimiento predictivo nativos de Kafka ayudan a esta innovación.

La industria manufacturera se está alejando de la mera venta de maquinaria, dispositivos y otro hardware. El software y los servicios aumentan los ingresos y los márgenes. Un antiguo centro de costes se convierte en un centro de beneficios para la innovación. El equipo como servicio (EaaS) incluso subcontrata el mantenimiento al proveedor. Este cambio de paradigma sólo es posible con un procesamiento de datos en tiempo real fiable y escalable, aprovechando una plataforma de streaming de eventos como Apache Kafka. Este post explora cómo la próxima generación de software para la monitorización de la condición y el mantenimiento predictivo puede ayudar a construir nuevos productos innovadores y mejorar la OEE para los clientes.

Mantenimiento a compresores industriales

Comentarios

Muy bien articulado. El enfoque de la Industria 4.0 puede beneficiar a la fabricación en la reducción de los fallos, la reducción del coste y la duración del mantenimiento. También hay una etapa más, es decir, el mantenimiento prescriptivo, que también puede ser cubierto en su enfoque estructurado en este artículo. Muchas gracias por compartir este artículo. Giuliano Liguori

Giuliano Liguori Artículo muy informativo que he marcado para futuras referencias. Me gusta la inteligente redacción que enfatiza sutilmente el coste de no optimizar en lugar del ahorro de costes posible si se optimiza >>

La Inteligencia Artificial en la gestión de la cadena de suministro

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en su funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que pueda solucionarlos antes de que provoquen un fallo.

Idealmente, el mantenimiento predictivo permite que la frecuencia de mantenimiento sea lo más baja posible para evitar el mantenimiento reactivo no planificado, sin incurrir en los costes asociados a hacer demasiado mantenimiento preventivo.

El mantenimiento predictivo utiliza datos históricos y en tiempo real de varias partes de su operación para anticiparse a los problemas antes de que ocurran. Hay tres áreas principales de su organización que son un factor para el mantenimiento predictivo:

Mantenimiento calderas industriales

Hay varios elementos clave para el mantenimiento predictivo, siendo la tecnología y el software una de estas piezas críticas. A saber, el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial y los sistemas integrados permiten que diferentes activos y sistemas se conecten, trabajen juntos y compartan, analicen y actúen los datos.

Estas herramientas capturan la información mediante sensores de mantenimiento predictivo, controles industriales y sistemas empresariales (como el software EAM y el software ERP). A continuación, le dan sentido y la utilizan para identificar las áreas que necesitan atención. Algunos ejemplos del uso de sensores de mantenimiento predictivo y de mantenimiento predictivo son el análisis de vibraciones, el análisis del aceite, las imágenes térmicas y la observación de los equipos. Visite nuestra página de mantenimiento basado en la condición para obtener más información sobre estos métodos.

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