Mantenimiento predictivo con PRTG

El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento proactivo que utiliza el análisis de datos y técnicas de modelado predictivo para predecir cuándo es probable que fallen los equipos o la maquinaria. Al monitorear diversos parámetros e indicadores, como la temperatura, la vibración, la presión o las métricas de rendimiento, el mantenimiento predictivo tiene como objetivo detectar problemas potenciales y abordarlos antes de que causen una avería o un fallo.

Si quiere profundizar más en el mantenimiento predictivo, lea nuestro artículo IT Explained.

Existen varios tipos de técnicas de mantenimiento predictivo que las organizaciones pueden emplear en función de sus necesidades específicas y de la naturaleza de sus equipos. He aquí algunos tipos comunes de mantenimiento predictivo:

• Análisis de vibraciones: El análisis de vibraciones consiste en monitorear los patrones de vibración de los equipos para identificar posibles problemas. Los cambios en los niveles, frecuencias o patrones de vibración pueden indicar fallos como desalineación, desgaste de los rodamientos o desequilibrio.
• Termografía: La termografía, también conocida como termografía infrarroja, utiliza cámaras de imagen térmica para detectar patrones de calor anormales en los equipos. Ayuda a identificar componentes sobrecalentados, conexiones sueltas o problemas de aislamiento, que pueden ser signos precoces de avería.
• Análisis del aceite: Mediante el análisis de las propiedades y los contaminantes de los aceites lubricantes, el análisis del aceite puede proporcionar información sobre el estado de componentes como motores, cajas de cambios o sistemas hidráulicos. TI ayuda a detectar el desgaste, la contaminación o la degradación del aceite, proporcionando indicaciones tempranas de posibles fallos.
• Monitoreo acústico: El monitoreo acústico consiste en analizar el sonido o el ruido emitido por los equipos. Los ruidos inusuales, como fricción excesiva, chirridos o vibraciones, pueden indicar problemas mecánicos o fallos inminentes.
• Monitoreo del rendimiento: El monitoreo del rendimiento implica el seguimiento y análisis de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de los equipos, como la presión, la temperatura, el caudal o el consumo de energía. Las desviaciones de los parámetros normales de funcionamiento pueden indicar fallos inminentes o un deterioro del rendimiento.
• Monitoreo del estado: El monitoreo de la condición implica monitorear continuamente la salud y el rendimiento del equipo a través de varios sensores y mediciones. Combina múltiples técnicas, como el análisis de vibraciones, el monitoreo de la temperatura y el análisis del aceite, para ofrecer una visión holística del estado de los equipos.

En TI industrial e IIoT, el llamado modelo de madurez de mantenimiento proporciona directrices para que las organizaciones pasen de estrategias de mantenimiento reactivas a estrategias de mantenimiento proactivas basadas en datos. ¿La razón? Las estrategias reactivas cuestan más. Cada paso hacia arriba en el modelo de madurez de mantenimiento conlleva su propio ahorro de tiempo y costes.

• Mantenimiento reactivo: Los equipos sólo se reparan o se someten a servicio tras una avería o un problema.
• Mantenimiento preventivo: Los servicios, reparaciones y mantenimiento de los equipos se programan con antelación. Esto puede evitar averías, pero puede generar costes y tiempos de inactividad innecesarios si el equipo no necesita servicio.
• Mantenimiento basado en el estado: Se monitorea el estado actual de los equipos y se compara con tendencias y patrones pasados. Cuando el estado está fuera de lo normal, se programa el mantenimiento.
• Mantenimiento predictivo: Los datos de producción se analizan mediante IA o aprendizaje automático para predecir cuándo los equipos necesitan servicio o mantenimiento.

El software de mantenimiento predictivo hace referencia a aplicaciones o plataformas informáticas que facilitan la implantación y gestión de programas de mantenimiento predictivo. Estas soluciones de software aprovechan el análisis de datos, el aprendizaje automático y los algoritmos avanzados para monitorear la salud de los equipos, detectar anomalías y predecir fallas.

El software de mantenimiento predictivo puede adaptarse a sectores, tipos de equipos o estrategias de mantenimiento específicos. Permite a las organizaciones implantar y optimizar eficazmente sus estrategias de mantenimiento predictivo, mejorar la fiabilidad de los equipos y reducir los costes de mantenimiento pasando de prácticas de mantenimiento reactivas a proactivas.

El mantenimiento predictivo y las herramientas de monitoreo son conceptos relacionados pero distintos en el ámbito del mantenimiento y la gestión de activos. Aunque ambos implican el uso de tecnología y análisis de datos, existen diferencias clave entre ellos.

El mantenimiento predictivo es una estrategia global que implica el análisis de datos, la modelización y la planificación proactiva del mantenimiento en función de los fallos previstos.

Las herramientas de monitoreo, por otro lado, se centran en el monitoreo de datos en tiempo real o periódicos para proporcionar visibilidad sobre la salud y el rendimiento del equipo para acciones inmediatas o a corto plazo. Aunque el mantenimiento predictivo puede utilizar herramientas de monitoreo como componente de su enfoque global, las herramientas de monitoreo en sí mismas no incorporan necesariamente los aspectos de modelado y análisis predictivo del mantenimiento predictivo.

Los “sensores” son los elementos básicos de monitoreo de PRTG. Un sensor, generalmente, monitora un valor medido dentro de su red; por ejemplo, el tráfwqeqgtqertico de un puerto del switch, la carga de la CPU de un servidor o el espacio libre de un disco duro. De media, se necesitan entre 5 y 10 sensores por dispositivo o un sensor por cada puerto del switch.