Marc Sureda
La empresa MonoM, perteneciente al Grupo Álava y especializada en el desarrollo de una plataforma web basada en IA para el mantenimiento predictivo en distintos sectores industriales, señala la importancia de la monitorización continua de equipos y sistemas para reforzar la eficacia de las estrategias de diagnóstico predictivo. Este enfoque busca minimizar las paradas no programadas mediante la recogida constante de información procedente de máquinas y procesos, con el fin de detectar desviaciones que podrían derivar en incidencias de alto impacto para la producción.
El mantenimiento predictivo consiste en controlar de forma proactiva el estado de la maquinaria para prever posibles fallos. Gracias a la integración de sistemas de supervisión en remoto, análisis de datos en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático, es posible identificar patrones de funcionamiento que facilitan una toma de decisiones más ágil y ajustada a la realidad operativa. El análisis detallado de grandes volúmenes de información se traduce en acciones preventivas más rápidas, con lo que se logra frenar averías graves y mejorar la planificación de intervenciones de mantenimiento.
Detección anticipada y planificación optimizada
La monitorización continua ofrece la ventaja de identificar anomalías en etapas muy tempranas, de modo que se evitan problemas mayores que conduzcan a paradas de producción inesperadas. Al mismo tiempo, la supervisión permanente proporciona un marco de datos para clasificar los incidentes según su gravedad, planificar intervenciones de manera coordinada y minimizar así los tiempos de inactividad.
La fiabilidad de los equipos se ve reforzada cuando los fallos incipientes pueden solventarse antes de manifestarse de forma crítica. Este escenario favorece la disponibilidad de los activos, al mantener las líneas de producción en funcionamiento sin interrupciones imprevistas. Adicionalmente, la recopilación de datos en tiempo real contribuye a perfeccionar los planes de mantenimiento, con un impacto directo en la seguridad del entorno, puesto que la anticipación de fallos reduce el riesgo de accidentes.
Reducción de costes y mejora del rendimiento
La posibilidad de abordar los problemas de la maquinaria de forma preventiva repercute en una reducción de costes. Las averías imprevistas, sumadas a la caída en la productividad que generan, pueden implicar reparaciones costosas. En cambio, las acciones preventivas, basadas en datos operativos, suelen resultar menos onerosas e incrementan la eficiencia general de los procesos. Con ello, se potencia la competitividad industrial, al limitar los gastos asociados a los parones y a los mantenimientos de urgencia.
La capacidad de comparar activos similares y correlacionar variables de salud con su rendimiento real es otro de los aportes de la monitorización continua. Al detectar desviaciones, la empresa puede enfocar sus esfuerzos de ingeniería en ajustar parámetros o revisar piezas específicas, con el fin de homogenizar el rendimiento de las distintas máquinas y prolongar su vida útil.
Un enfoque estratégico para la industria
Las tecnologías de IoT, el análisis de datos y el empleo de sistemas avanzados de predicción permiten a las empresas centrarse en la optimización de sus recursos. MonoM subraya que adoptar la monitorización continua en el mantenimiento predictivo es un paso decisivo para incrementar la seguridad, anticiparse a potenciales problemas y reforzar la fiabilidad de la producción.
La reducción de tiempos muertos y la detección temprana de posibles averías se convierten así en elementos clave para el progreso de una industria más competitiva y orientada a la excelencia operativa.
