Fábricas inteligentes y mantenimiento industrial

¿Qué es mantenimiento industrial?

El mantenimiento industrial es el conjunto de operaciones necesarias para que las instalaciones, los procesos y la maquinaria de una fábrica estén en sus condiciones óptimas de funcionamiento, lo que contribuye a alargar su vida útil y a garantizar la seguridad, la eficiencia energética y la continuidad operativa.

En toda empresa es absolutamente imprescindible contar con un plan de mantenimiento, pero cada organización decide qué recursos le asigna a cada uno de los tipos que existen (correctivo, preventivo y predictivo) según sus necesidades y sus posibilidades. No obstante, pese a que llevamos años hablando de la evolución hacia la Industria 4.0 e, incluso, hacia la Industria 5.0, el mantenimiento correctivo sigue siendo el más común. Esto nos indica que el tejido industrial del país no ha apostado decididamente por la adopción de los sistemas clave para las fabricas inteligentes (como el mantenimiento predictivo), debido a barreras como la inversión inicial en tecnología, la falta de formación especializada y la resistencia al cambio organizacional.

Sin embargo, no invertir en mantenimiento preventivo y, sobre todo, en mantenimiento predictivo supone graves perjuicios para la actividad de una empresa, ya que el mantenimiento correctivo busca solucionar el error una vez se ha producido, por lo que no impide, por ejemplo, fallos catastróficos, la pérdida de producto o los accidentes derivados de esos defectos. Además, el mantenimiento correctivo suele implicar mayores costes a largo plazo, ya que las averías imprevistas pueden generar pérdidas de producción, daño en otros componentes e incluso incumplimientos normativos.

En cualquier caso, antes de explicar en qué consiste el mantenimiento predictivo y su importancia en el sector del frío industrial, veremos cuáles son las principales diferencias entre los tipos de mantenimiento de una fábrica y explicaremos por qué el mantenimiento preventivo en fábrica sigue siendo fundamental para el tejido empresarial.

Diferencias entre mantenimiento predictivo, preventivo y correctivo

Mantenimiento Correctivo

• El fallo ya se ha producido.
• No impide:
  1. Fallos de la máquina
  2. Paradas de producción
  3. Potenciales peligros para el ser humano
  4. Impacto ambiental por fugas o derrames inesperados
• No utiliza big data.
• No necesita herramientas tecnológicas avanzadas.
• El principal actor es el/la supervisor/a.

Mantenimiento Preventivo

• El fallo aún no se ha producido. El mantenimiento se hace por protocolo.
• No impide:
  1. Fallos relacionados con elementos externos a la máquina.
  2. Paradas de producción imprevistas.
  3. Potenciales peligros para el ser humano derivados de esos fallos.
  4. Consumo ineficiente de energía debido a fallos incipientes no detectados.
• No utiliza big data (de forma intensiva)
• No necesita las herramientas tecnológicas más avanzadas, aunque sí precisa sensores.
• Los principales actores son el/la supervisor/a y los sistemas de monitorización.
• Aumenta:
  1. La vida útil del equipo.
  2. Los estándares de calidad del proceso productivo en el que interviene la máquina objeto del mantenimiento.
  3. El rendimiento y la eficiencia de ese proceso.
  4. La fiabilidad de la producción y la planificación de la cadena de suministro.

Mantenimiento Predictivo

• El fallo aún no se ha producido. El mantenimiento se hace porque se predice con exactitud que va a haber un fallo, las causas/variables relacionadas y los tiempos con los que se ha de actuar.
• Impide:
  1. Fallos (aunque estén relacionados con elementos externos a la máquina).
  2. Ineficiencias
  3. Faltas de coordinación entre el stock y el proceso productivo
  4. Consumos energéticos excesivos debido a problemas no detectados en tiempo real.
• Utiliza big data de forma intensiva
• Necesita las herramientas tecnológicas de análisis predictivo más avanzadas, así como sensores, autómatas, etc…
• Los principales actores son el/la supervisor/a, toda la inmótica disponible y software de inteligencia artificial y mantenimiento predictivo en la nube.
• Aumenta:
  1. La vida útil del equipo. También la optimiza
  2. Los estándares de calidad de los procesos productivos.
  3. El rendimiento y la eficiencia de los procesos productivos.
  4. La sostenibilidad y al reducción del impacto ambiental mediante una mejor gestión del consumo de recursos.

¿Por qué es importante el mantenimiento preventivo en fábrica?

Una vez analizadas las similitudes y las diferencias entre las clases de mantenimiento industrial, es posible afirmar que estas no son excluyentes. Dicho esto, tampoco se puede negar que la cantidad de recursos (materiales, económicos y humanos) dedicados a cada una de ellas revela el compromiso de la fábrica con su proceso de modernización, lo que atañe también a su adaptación a los requisitos normativos, comerciales y medioambientales actuales.

El mantenimiento preventivo, en este sentido, es el paso intermedio entre una perspectiva correctiva y la predictiva. Concretamente, este consiste en la revisión rutinaria y regular (‘programada’) de las instalaciones para evitar cualquier imprevisto o fallo que implique un parón prolongado de la actividad.

Evidentemente, esta clase de mantenimiento también obliga a detener el funcionamiento de la máquina, pero, a diferencia de lo que ocurre en el caso de una acción correctiva, esta pausa está totalmente planificada, por lo que se minimizan sus efectos adversos sobre la producción. Aparte de la inspección, el mantenimiento preventivo en fábrica incluye acciones tales como los cambios de aceite, ajustes/sustitución de componentes, etc.

Así mismo, el hecho de actuar antes de que se produzca el fallo permite saber el estado del aparato, lo que facilita planear su sustitución en función de su vida útil estimada. Por este motivo, es crucial mantener un registro actualizado de las inspecciones realizadas para lograr un mantenimiento óptimo. Poseer toda esta información, además, contribuirá a reducir los riesgos y a ahorrarse los gastos imprevistos a los que sí se deberá hacer frente si se opta por un mantenimiento correctivo. Aun así, el mantenimiento preventivo no aprovecha el máximo potencial que ofrece la gestión integral del big data generado por las instalaciones, por lo que aquellas directivas decididas a transformar su negocio en fábricas inteligentes optarán por dedicar un mayor porcentaje de su presupuesto de mantenimiento al predictivo.

Por ello, la combinación de mantenimiento preventivo y predictivo es clave en la transición hacia modelos de mantenimiento avanzados. Un enfoque híbrido permite mantener la confiabilidad de los activos, y al mismo tiempo, aprovechar las ventajas de datos para optimizar la gestión de los equipos en tiempo real.

Mantenimiento predictivo en frio industrial

Cuando hablamos de análisis predictivo en la industria mencionamos que una de las principales ventajas de aplicarlo era identificar relaciones de dependencia entre variables para poder predecir su evolución de cara al futuro y que, para ello, era necesario recurrir a datos en tiempo real e históricos, así como a modelos algorítmicos y estadísticos que implementen técnicas de machine learning. Pues bien, la implementación de esta base metodológica en el ámbito del mantenimiento industrial es lo que se conoce como mantenimiento industrial predictivo. Este tipo es uno de los menos utilizados en la actualidad, pero es el más importante en las fabricas inteligentes, dado que aporta una serie de beneficios únicos para este ámbito y, especialmente, para el del frio industrial.

Las empresas de frío industrial ofrecen soluciones de refrigeración a un amplio abanico de sectores como el agroalimentario, el logístico o la industria farmacéutica. Las necesidades de cada una de estas actividades empresariales son muy diferentes y, en consonancia, también lo son sus procesos de mantenimiento y los efectos adversos derivados de su ineficacia. Así, un fallo en el ámbito logístico puede provocar retrasos, pérdidas de producto e insatisfacción entre los clientes (entre otros problemas), mientras que una supervisión poco eficaz de la instalación de frío de un laboratorio puede echar a perder una vacuna, un medicamento o, directamente, los avances en una investigación. Por consiguiente, el objetivo del mantenimiento predictivo en frio industrial es ofrecer soluciones adaptativas a los problemas más inmediatos, pero, sobre todo, adelantarse a los requisitos de mantenimiento de las instalaciones en el medio y largo plazo.

Una de las principales ventajas del mantenimiento predictivo en frío industrial es la reducción del desperdicio energético y la mejora en la eficiencia de los sistemas de refrigeración. Con un análisis continuo de datos, es posible detectar puntos de mejora de forma operativa y reducir el consumo energético entre un 20 y un 40%, lo que impacta directamente en la rentabilidad y la sostenibilidad.

Para conseguirlo, el mantenimiento predictivo en frio industrial precisa obtener grandes cantidades de datos de la fábrica (instalaciones, maquinaria, stock, flujos de trabajo, etc.) y procesarlos para crear conexiones entre los diferentes elementos que intervienen en el proceso productivo. De este modo, se puede extraer la información clave para anticiparse a los fallos, pero también para perfeccionar las acciones de mantenimiento. Esto es así puesto que la monitorización industrial y el IoT amplían su rango de acción mediante el cotejo de estos datos con otras variables externas e internas (con respecto a la máquina) para optimizar el funcionamiento de toda la planta, para decidir cuál es el momento idóneo para reemplazar los componentes críticos o para programar una parada técnica, entre otras ventajas.

Soluciones innovadoras de mantenimiento

En otros de nuestros artículos ya exploramos con detenimiento las técnicas de mantenimiento predictivo más consolidadas en el panorama del frio industrial, pero, a continuación, ofrecemos una lista con aquellas que se pueden aplicar de forma general a cualquier instalación de frío.

• Análisis de vibración. Tiene en cuenta aquellas características de las máquinas que puedan afectar a las vibraciones (como la velocidad de rotación, el tipo de apoyo o el tipo de engranajes) para detectar anomalías y diagnosticarlas.
• Análisis de lubricación: Evaluar la calidad de los lubricantes permite detectar partículas metálicas u otros contaminantes que pueden indicar desgaste prematuro de componentes críticos.
• Comprobación de temperatura. Al igual que los productos, los componentes de una instalación necesitan mantenerse en unas franjas de temperatura óptimas y, de no hacerlo, puede que se produzcan daños irreparables.
• Monitorización de corriente eléctrica: Un aumento en el consumo de energía puede ser una señal de mal funcionamiento en motores eléctricos, ventiladores o compresores.
• Gemelos digitales (Digital Twin): Modelos virtuales que replican el estado y el comportamiento de los equipos en tiempo real, permitiendo simular escenarios y predecir fallos con gran precisión.
• Cámaras termográficas: Para identificar puntos calientes en componentes electrónicos o mecánicos.
• Ultrasonidos: Detección de fugas, problemas eléctricos y fallos mecánicos de difícil detección visual.
• Sistemas de mantenimiento basados en IA: Plataformas que combinan machine learning y análisis de datos históricos para mejorar la predicción de fallos y recomendar acciones correctivas de manera automatizada.

La combinación de estas tecnologías con la automatización y la inteligencia artificial está transformando la manera en que las fábricas gestionan el mantenimiento, reduciendo costos operativos y mejorando la seguridad y la sostenibilidad del sector.