Comparativa de 4 plataformas de mantenimiento predictivo para la industria

Según un informe de IDC InfoBrief, el 82 % de las empresas sufrió al menos una interrupción no planificada en los últimos tres años, con un coste medio de 2 millones de dólares por incidente. Entre las empresas que han adoptado ampliamente el IIoT, el 63 % afirma haber mejorado su productividad y competitividad, y el 54 % prevé un ahorro de costes gracias a las estrategias de activos conectados. Entre los patrocinadores del 30.º Foro Anual de Liderazgo Industrial de ARC, celebrado en Orlando, cuatro ofrecían plataformas de mantenimiento predictivo: HiveMQ para la transmisión de datos en tiempo real, Hexagon HxGN EAM para la gestión del rendimiento de los activos, Radix APM para sectores con activos pesados y SAS, junto con Pinnacle Solutions, para el diagnóstico mediante IA generativa.

Mantenimiento predictivo frente a mantenimiento preventivo

El mantenimiento preventivo programa las reparaciones a intervalos de tiempo fijos o ciclos de uso. Reduce las averías imprevistas en comparación con el mantenimiento reactivo, pero sustituye de forma rutinaria componentes que aún funcionan, aumenta los presupuestos de materiales y consume mano de obra cualificada en inspecciones que quizá no sean necesarias.

El mantenimiento predictivo utiliza sensores del IIoT y aprendizaje automático para supervisar datos de estado en tiempo real —como la vibración, la temperatura y la presión— con el fin de determinar cuándo y por qué fallará un activo. Las intervenciones se producen cuando los datos indican un deterioro, no cuando lo indica un calendario. El sector enmarca esta transición como el paso del «Mantenimiento 2.0» (basado en el calendario) al «Mantenimiento 4.0» (basado en el estado y con aprendizaje automático).

¿Cuánto ahorran los fabricantes gracias al mantenimiento predictivo?

Los beneficios económicos del mantenimiento predictivo se acumulan en conceptos como mano de obra, inventario, tiempo de actividad y energía.

Según la guía de buenas prácticas de gestión de activos de Hexagon, las organizaciones que utilizan plataformas avanzadas de gestión de activos empresariales (EAM) registran una reducción de hasta el 50 % en las horas extras de mantenimiento y en los costes de subcontratación. Dado que las piezas solo se piden cuando los modelos de fallo predicen que son necesarias, los niveles de inventario se reducen en un 30 % y los costes de mantenimiento en un 20 %.

En el sector farmacéutico, un fabricante global que implementó una plataforma de transmisión de datos del IIoT basada en eventos mejoró el tiempo de actividad de la fábrica del 99,99 % al 99,999 %, lo que supuso un ahorro de 83 millones de dólares en tiempo de actividad, según los casos prácticos de fabricación inteligente de HiveMQ.

En el sector petroquímico, un fabricante que aplica una gestión del rendimiento de activos basada en IA en hornos, bombas y compresores logró una prolongación del 13 % en la vida útil de los hornos, una reducción del 8 % en el consumo energético y un retorno de la inversión (ROI) del 719 % en el mantenimiento de los intercambiadores de calor, según los casos prácticos de Radix.

Las cuatro plataformas abarcan capas complementarias de la pila de mantenimiento predictivo: recopilación y entrega de datos, análisis del rendimiento de los activos, optimización específica del sector e inteligencia de diagnóstico.

HiveMQ: Transmisión de datos en tiempo real

Los algoritmos predictivos requieren una entrega de datos fiable y en tiempo real. HiveMQ proporciona una infraestructura centralizada de mensajería MQTT que transmite datos de telemetría desde el perímetro industrial hasta las aplicaciones en la nube sin pérdida alguna de datos.

Ford Motor Company implementó HiveMQ a nivel mundial después de que una infraestructura heredada fragmentada hiciera inviable el análisis predictivo. La implementación estandarizó la transmisión de datos en tiempo real desde miles de máquinas por planta, eliminando los silos de datos y permitiendo la detección de fallos y el cálculo de indicadores clave de rendimiento (KPI) en toda la empresa. HiveMQ también destaca implementaciones con Florida Power & Light para la monitorización de la infraestructura de la red eléctrica.

Hexagon HxGN EAM: Gestión del rendimiento de los activos

HxGN EAM de Hexagon amplía la gestión informatizada del mantenimiento con un módulo de fiabilidad, planificación y análisis (RPA). La plataforma utiliza modelos estadísticos, entre los que se incluyen las fórmulas de Weibull, Laplace y Crow-AMSAA, para predecir posibles fallos y vincula esas predicciones directamente con la generación de órdenes de trabajo, la programación y la gestión de la mano de obra.

HxGN EAM incluye Alix, un asistente de inteligencia artificial que ayuda a los técnicos a navegar por las bases de datos de equipos, consultar la normativa del sector y generar scripts en Python para la monitorización del estado de los activos.

Radix APM: Sectores con activos pesados

Para los sectores del petróleo y el gas, los productos químicos y las energías renovables, Radix ofrece una solución APM que combina la monitorización en tiempo real con la tecnología de gemelos digitales para simular el rendimiento de los activos. La plataforma integra el mantenimiento predictivo y prescriptivo con la logística de la cadena de suministro, el cumplimiento normativo y la presentación de informes sobre emisiones medioambientales.

SAS y Pinnacle Solutions: Diagnósticos con IA generativa

El aprendizaje automático tradicional detecta anomalías, pero a menudo provoca «fatiga de alertas», ya que genera avisos vagos que requieren horas de investigación manual. SAS, en colaboración con Pinnacle Solutions, incorpora una capa de IA generativa mediante la tecnología «Retrieval-Augmented Generation» (RAG).

Cuando un modelo de aprendizaje automático predice un fallo, el sistema busca en los manuales de los fabricantes de equipos originales, los boletines de servicio de campo y los registros históricos de reparaciones. Ofrece un informe de diagnóstico conversacional y práctico con las fuentes citadas, lo que reduce el tiempo de identificación de la causa raíz de entre 6 y 10 horas a unos segundos.