Mantenimiento Predictivo 4.0 Remodelando la Gestión de Activos Rodeantes

Piedra angular de la 4ª revolución industrial, el mantenimiento predictivo 4.0 es un mercado en rápido crecimiento de sensores inteligentes con IoT y tecnologías de comunicación de datos construidos para aplicaciones de monitorización de máquinas. En cualquier industria, prolongar la vida útil de sus equipos y herramientas es una gran manera de reducir el desperdicio y puede ahorrarle dinero a las empresas al reducir la cantidad gastada en la reparación y reemplazo de equipos. Sin embargo, hasta hace poco ha sido una tarea extremadamente compleja predecir cuándo se van a averiar los vehículos, equipos y herramientas y cuándo es necesario repararlos o reemplazarlos. La capacidad de calcular, sobre la base de los datos recogidos de los sensores a bordo del vehículo y en tierra, cuándo es probable que un vehículo o un equipo funcione mal ayuda al operador a evitar reparaciones imprevistas o en el centro de la ciudad. Con la introducción y adopción de los equipos de monitoreo habilitados por el Internet de las cosas (IoT), sistemas en los vehículos y sus componentes, los operadores de transporte masivo de todo tipo están comenzando a hacer un buen uso de los datos en tiempo real recolectados de estos sensores. Esto es especialmente cierto en la industria ferroviaria, donde el mantenimiento predictivo está causando una revolución en la gestión de activos de material rodante.

Rail Predictive Maintenance 4.0

En una época en la que los trenes son cada vez más rápidos y elegantes, los proveedores de servicios de transporte ferroviario deben asegurarse de que los vehículos, piezas y equipos que se utilizan para construir y mantener sus redes de tránsito lo hacen a niveles óptimos. El uso de equipos rotos, ineficaces o anticuados no sólo puede ralentizar los esfuerzos de mantenimiento y reparación, sino que también puede crear riesgos al ser ineficaces en su propósito. Con el fin de garantizar que sus constructores y reparadores están instalando piezas de alta calidad con equipos en buenas condiciones, los operadores ferroviarios han recurrido a los sistemas de mantenimiento predictivo 4.0 para controlar y recopilar datos sobre su material rodante con el fin de identificar cualquier problema que necesite reparación o sustitución.
 

Rolling Stock e IoT

 

Rolling stock es el término utilizado en la industria ferroviaria para referirse a los bienes que se mueven en un ferrocarril; los vagones de tren, por ejemplo, serían clases como material rodante. Desde entonces, el término se ha expandido desde su uso inicial y ahora incorpora vehículos con ruedas asociados con el negocio. Cuando se trate de flotas de trenes, los operadores ferroviarios deben asegurarse de que disponen de algún tipo de gestión de activos para garantizar que los vagones de tren que utilizan para su servicio estén bien mantenidos y listos para ser llamados sobre el terreno. Aquí es donde entran en juego las soluciones de gestión de activos de la IoT. La clave para mejorar y optimizar la gestión de activos es el uso de datos recogidos a través de sensores y transpondedores de IoT que pueden ser evaluados para comprender los mejores métodos de gestión para los diferentes activos.
 

Hay varias razones por las que los operadores ferroviarios están buscando la adopción de tecnologías de IoT en sus sistemas operativos y de mantenimiento. En primer lugar, la recopilación de datos en tiempo real de los sensores y transpondedores conectados permite a los operadores controlar y notificar tanto el estado como la integridad de los vehículos, las piezas y las herramientas. En segundo lugar, la monitorización remota de estos sistemas permite acceder a los datos a través de cualquier dispositivo conectado a la red, lo que significa que los empleados pueden ver los datos en tiempo real que se actualizan en directo en sus smartphones o tablets. Por último, gateways de comunicación a bordo de los vehículos y computadoras a bordo de los trenes para integrar la comunicación de datos en tiempo real entre el tren y tierra y proporcionar un control y una gestión inteligentes centralizados para los sistemas a bordo, como la videovigilancia, los sistemas de información al pasajero, los sensores de temperatura/puertas, etc. Sin embargo, es el mantenimiento predictivo el que está produciendo algunos de los mayores impactos en la gestión de activos de material rodante. Veamos ahora cómo funciona para comprender mejor las ventajas que aporta a la industria ferroviaria.

Beneficios Clave de Mantenimiento Predictivo 4.0

 

Mantenimiento Predictivo es una función de los sensores de IoT que permite a los operadores recibir datos de herramientas, vehículos y equipos desde los que pueden predecir con mayor precisión cómo y cuándo algo puede averiarse o funcionar mal. Al usar estos datos para ver qué tan bien está operando una herramienta o vehículo en particular, los operadores pueden comparar y combinar los datos de los sensores ambientales y operativos con los registros de mantenimiento anteriores y los historiales de rutas para calcular cuándo y cómo las diferentes piezas pueden necesitar mantenimiento y reparación. Con la comprensión de cómo se pueden recopilar estos datos y actuar en consecuencia, los operadores ferroviarios pueden centrar su atención en mantener sus activos y equipos en condiciones óptimas a fin de proporcionar el mejor servicio posible. Con el aumento de la eficiencia de los equipos y los vehículos viene un gran número de viajeros y, por lo tanto, será necesario revitalizar los activos desgastados para poder hacer frente a un uso cada vez mayor.
 

El mantenimiento predictivo 4.0 también está optimizando la gestión de activos mediante el uso del tiempo de inactividad planificado. Con la ayuda de fuentes de datos en tiempo real de los activos conectados que ayudan a los proveedores a evaluar cuándo es probable que los vagones de tren se averíen, el tiempo de inactividad de mantenimiento puede planificarse con anticipación. Esto permite a los operadores trabajar en torno a horarios para planificar el tiempo de inactividad de mantenimiento a fin de mitigar su efecto en los servicios ferroviarios y, al mismo tiempo, ayudar a mantener el material rodante en condiciones operativas óptimas. Además, el uso combinado de datos de los sensores ambientales y de vehículos de la IoT con registros históricos de mantenimiento y reparación puede ayudar a identificar las causas profundas de muchos de los problemas a los que se enfrentan los vagones de tren modernos. Esto, a su vez, ahorra dinero en “soluciones temporales” innecesarias y costosas que pueden llevar a problemas más grandes más adelante. Una vez que entienda cómo funciona el mantenimiento predictivo y cómo se está utilizando, es fácil ver por qué cada vez más industrias están siendo revolucionadas por los dispositivos y la conectividad habilitados para IoT.
 

El Futuro de la Gestión de Activos?

 

Con la rápida y creciente adopción de dispositivos y sistemas habilitados para IoT, el poder de los datos para transformar y mejorar la forma en que hacemos negocios se ha hecho evidente. A medida que nuestros sistemas informáticos se vuelven cada vez más potentes, resulta fácil imaginar un futuro en el que los equipos cada vez más sensibles puedan enviar datos increíblemente detallados, no sólo sobre el rendimiento operativo y las condiciones ambientales, sino también sobre los detalles relativos a la integridad del principal material estructural de un activo en particular. En el caso de un vagón de tren, esto implicaría recibir datos sobre la integridad estructural del aluminio y su comportamiento en condiciones meteorológicas como las previstas para más tarde ese mismo día, por ejemplo. Estos datos increíblemente detallados podrían utilizarse en el mantenimiento predictivo para proporcionar aún más información sobre cómo y cuándo es probable que las piezas funcionen mal e incluso sugerir qué puede haber causado los problemas, basándose en los informes de diagnóstico de los sensores a bordo y en tierra.
 

También es fácil ver cómo el mantenimiento predictivo 4.0 podría ir de la mano con los sistemas de reparación automatizados, mediante los cuales los operadores integran sus sistemas de gestión de activos para aumentar aún más la eficiencia y mejorar el servicio al cliente, a la vez que reducen el tiempo de inactividad no planificado debido a averías o trabajos de reparación inesperados que se necesitan. Con estos sistemas trabajando codo con codo, los operadores ferroviarios se están capacitando para crear servicios más rápidos con un mejor cumplimiento de los horarios debido a que los vehículos y los equipos funcionan con una eficiencia óptima. Es incluso perceptible que el tiempo de inactividad de las reparaciones y el mantenimiento en sí mismo podría reducirse como resultado del mantenimiento predictivo debido a que los equipos utilizados en su mantenimiento están mejor mantenidos. No cabe duda de que la investigación, el desarrollo y la financiación ulteriores se centrarán en el mantenimiento predictivo y otras tecnologías de IoT, pero sólo el tiempo dirá cómo las diversas industrias de todo el mundo las adoptan y las utilizan.


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