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Nuestro artículo inicial sobre mantenimiento predictivo cubrió la definición de dicho sistema, su construcción y los desafíos clave de implementación. En esta parte, profundizaremos en cómo la tecnología PdM está transformando diferentes facetas de la industria automotriz y sus ventajas para los OEM, aseguradoras, empresas de alquiler de automóviles y propietarios de vehículos.
Las mejores técnicas de mantenimiento predictivo y dónde puedes utilizarlas
En la primera parte del artículo, discutimos la importancia de los sensores en un sistema PdM. Estos sensores se encargan de recopilar datos de máquinas y vehículos, y pueden medir diversas variables como temperatura, vibración, presión o ruido. La colocación adecuada de estos sensores en las máquinas y su conexión a soluciones de IoT permite la transferencia de datos al repositorio central del sistema. Después de procesar los datos, obtenemos información sobre máquinas específicas o sus piezas que son propensas a sufrir daños o tiempo de inactividad.
La industria automotriz puede beneficiarse enormemente de la implementación de estas técnicas de mantenimiento predictivo.
Análisis de vibraciones
¿Como funciona?
La maquinaria utilizada en la industria del automóvil y los componentes del automóvil tienen una frecuencia de vibración específica. Las desviaciones de este patrón estándar pueden indicar «fatiga» del material o interferencia de un componente de terceros que puede afectar el funcionamiento de la máquina. El sistema PdM le permite detectar estas anomalías y alertar al usuario de la máquina antes de que ocurra una falla.
¿Qué se puede detectar?
La técnica se aplica principalmente a equipos giratorios de alta velocidad. El análisis de vibraciones y oscilaciones puede detectar problemas como ejes doblados, componentes mecánicos sueltos, problemas del motor, desalineación y cojinetes o ejes desgastados.
Análisis de termografía infrarroja
¿Como funciona?
La técnica implica el uso de cámaras infrarrojas para detectar anomalías térmicas. Esta tecnología puede identificar circuitos eléctricos, sensores o componentes que funcionan mal y que emiten calor excesivo debido al sobrecalentamiento o al funcionamiento a velocidades elevadas. Con esta avanzada tecnología es posible anticipar y prevenir este tipo de fallos, e incluso crear mapas de calor que pueden utilizarse en modelos predictivos y de mantenimiento de sistemas de calefacción.
¿Qué se puede detectar?
El análisis infrarrojo es un método versátil y no invasivo que se puede utilizar a gran escala. Es adecuado para componentes individuales, piezas e instalaciones industriales completas, y puede detectar óxido, delaminación, desgaste o pérdida de calor en varios tipos de equipos.
Monitoreo de análisis acústico
¿Como funciona?
Las máquinas producen ondas sonoras mientras están en funcionamiento, y estas ondas pueden indicar una falla del equipo o un punto crítico que se acerca. La amplitud y el carácter de estas ondas son específicos de cada máquina. Incluso si el sonido es demasiado bajo para que los humanos lo escuchen en la fase inicial del mal funcionamiento, los sensores pueden detectar anomalías y predecir cuándo es probable que ocurra una falla.
¿Qué se puede detectar?
Esta tecnología PdM es relativamente más barata en comparación con otras, pero tiene algunas limitaciones en términos de uso. Es ampliamente utilizado en la industria del gas y el petróleo para detectar fugas de gas y líquidos. En la industria automotriz, se usa comúnmente para detectar fugas de vacío, fricción no deseada y tensión en piezas de máquinas.
Análisis del circuito del motor
¿Como funciona?
La técnica funciona mediante análisis de firma electrónica (ESA). Se trata de medir la tensión de alimentación y la corriente de funcionamiento de un motor electrónico. Permite localizar e identificar problemas relacionados con el funcionamiento de componentes de motores eléctricos.
¿Qué se puede detectar?
El análisis del circuito del motor es una herramienta poderosa que ayuda a identificar problemas relacionados con diversos componentes, como rodamientos, rotor, embrague, devanado del estator o irregularidades en la carga del sistema. La principal ventaja de esta técnica es el corto tiempo de prueba y la comodidad para el operador, ya que se puede realizar en tan solo dos minutos con la máquina en funcionamiento.
Análisis de aceite PdM
¿Como funciona?
Un método eficaz para el Mantenimiento Predictivo es analizar muestras de aceite de los equipos sin causar ningún daño. Analizando la viscosidad y el tamaño de la muestra, además de detectar la presencia o ausencia de terceras sustancias como agua, metales, ácidos o bases, podemos obtener información valiosa sobre daños mecánicos, erosión o sobrecalentamiento de piezas concretas.
¿Qué se puede detectar?
La detección temprana de anomalías es crucial para los sistemas hidráulicos que constan de piezas giratorias y lubricantes, como los pistones del motor de un vehículo. Al identificar los problemas con prontitud, se pueden desarrollar soluciones efectivas y se pueden prevenir posibles daños al equipo o una falla.
Visión por computador
¿Como funciona?
La visión por computadora está revolucionando la industria automotriz al aprovechar la tecnología basada en inteligencia artificial para mejorar los procesos de mantenimiento predictivo. Lo logra analizando vastos conjuntos de datos, incluidos datos de sensores en tiempo real y registros históricos de rendimiento, para predecir rápidamente el desgaste de los equipos. Al identificar patrones, detectar anomalías y emitir alertas tempranas sobre posibles problemas en los equipos, la visión por computadora permite una programación de mantenimiento proactiva.
¿Qué se puede detectar?
En la industria automotriz, la tecnología de visión por computadora juega un papel crucial en la detección de patrones de desgaste de los equipos para predecir los requisitos de mantenimiento. También puede identificar defectos de fabricación como rayones o fallas, defectos de soldadura en componentes automotrices, dimensiones y volúmenes de piezas para garantizar el control de calidad, defectos de superficie relacionados con la pintura, patrones de neumáticos para combinar con las ruedas y objetos para guía y automatización robótica.
Quién y cómo puede beneficiarse del mantenimiento predictivo
Los sistemas de mantenimiento inteligentes analizan múltiples variables y brindan una descripción general completa, que puede beneficiar a varias partes interesadas de la industria automotriz. Estas partes interesadas van desde las fábricas de fabricación de vehículos y la cadena de suministro hasta los concesionarios y servicios, las empresas de alquiler, las compañías de seguros y los conductores.
A continuación, describimos los principales beneficios que estas partes interesadas pueden disfrutar. En la sección de OEM, proporcionamos ejemplos de implementaciones específicas y estudios de casos del mercado.
Alquiler de coches
Monitoreo del estado de la flota y mejor predicción del tiempo de servicio.
La gestión del servicio y las reparaciones de una gran cantidad de vehículos puede resultar costosa y consumir mucho tiempo para las empresas de alquiler. Cuando los vehículos se averían o quedan fuera de servicio mientras están en posesión de los clientes, puede afectar negativamente los ingresos de la empresa. Para evitarlo, las empresas de alquiler de coches necesitan un conocimiento constante del estado de sus vehículos y la capacidad de predecir el mantenimiento necesario. Esto les permite gestionar su plan de servicio de manera más eficiente y minimizar el riesgo de falla del vehículo mientras está en la carretera.
Concesionarios de coches
Reducir los escenarios de avería
Los concesionarios de automóviles utilizan el mantenimiento predictivo principalmente para anticipar problemas mecánicos antes de que se conviertan en problemas graves. Este enfoque ayuda a garantizar que los vehículos vendidos o atendidos por ellos estén en óptimas condiciones, lo que ayuda a prevenir averías o fallos importantes para el cliente en el futuro. Al analizar los datos de los sensores integrados del vehículo y los registros históricos de mantenimiento, los concesionarios pueden identificar patrones que indican posibles fallas futuras. El mantenimiento predictivo también beneficia a los concesionarios al permitir una comunicación proactiva con los propietarios de vehículos, reducir los escenarios de averías y mejorar la satisfacción del cliente.
Propietarios de vehículos
Tranquilidad de espíritu
Las recomendaciones de mantenimiento periódico de vehículos se basan tradicionalmente en el análisis de datos históricos de una gran población de propietarios de vehículos. Sin embargo, cada vehículo se utiliza de manera diferente y podría beneficiarse de un enfoque de mantenimiento personalizado. Los vehículos con alto kilometraje o uso intensivo deben someterse a cambios de aceite con mayor frecuencia que aquellos que se usan con menos frecuencia. Al monitorear el estado y el desgaste reales del vehículo, los propietarios pueden asegurarse de que sus vehículos estén siempre al 100% y puedan administrar y planificar mejor los gastos de mantenimiento.
Las compañías de seguros
Riesgo y fraude
Al utilizar datos de sistemas de mantenimiento inteligentes, las compañías de seguros pueden mejorar su modelización de riesgos. El análisis de estos datos permite a las aseguradoras identificar los activos que tienen mayor riesgo de requerir mantenimiento o reemplazo y ajustar sus primas en consecuencia. Además, los sistemas de mantenimiento inteligentes pueden detectar cualquier caso de manipulación del equipo o negligencia en el mantenimiento. Esto puede ayudar a las aseguradoras a reconocer reclamaciones fraudulentas.
Los OEM desarrollan con éxito sistemas PdM
Estudio de caso del Grupo BMW
La marca alemana implementa diversas herramientas y tecnologías de mantenimiento predictivo, como sensores, análisis de datos e inteligencia artificial, para evitar tiempos de inactividad en la producción, promover la sostenibilidad y garantizar la utilización eficiente de los recursos en su red de fabricación global. Estas soluciones innovadoras basadas en la nube están desempeñando un papel vital en la mejora de sus procesos de fabricación y la productividad general.
El enfoque del Grupo BMW implica:
- Previsión de fenómenos y anomalías mediante una plataforma basada en la nube. Los módulos de software individuales dentro de la plataforma se pueden activar y desactivar fácilmente si es necesario para adaptarse instantáneamente a los requisitos cambiantes. El alto grado de estandarización entre los componentes individuales permite que el sistema sea accesible globalmente. Además, es altamente escalable y permite implementar fácilmente nuevos escenarios de aplicaciones.
- Optimización de la sustitución de componentes (esto utiliza análisis de datos avanzados en tiempo real).
- Realizar trabajos de mantenimiento y servicio de acuerdo con los requisitos del estado real del sistema.
- Detección de anomalías mediante algoritmos predictivos avanzados de IA.
Mientras tanto, hay que tener en cuenta que sólo en el taller de carrocería y pintura de BMW las pistolas de soldadura realizan unos 15.000 puntos de soldadura al día. En la planta del Grupo BMW en Ratisbona, las unidades de control de los sistemas de transporte funcionan 24 horas al día, 7 días a la semana. Por tanto, cualquier tiempo de inactividad es una gran pérdida.
→ Estudio de caso FUENTE.
Estudio de caso de FORD
El mantenimiento predictivo de vehículos es uno de los beneficios que se ofrecen a los conductores y proveedores de servicios automotrices como parte de las asociaciones de Ford con CARUSO y HIGH MOBILITY. A finales de 2020, Ford anunció dos nuevos acuerdos de automóviles conectados para permitir potencialmente a los propietarios de vehículos beneficiarse de una oferta personalizada de terceros.
CARUSO y ALTA MOVILIDAD funcionarán como plataforma de datos en línea que es completamente independiente de Ford y permite proveedores de servicios de terceros acceso seguro y compatible a los datos generados por el vehículo. Este acceso, a su vez, permitirá a proveedores externos crear servicios personalizados para los propietarios de vehículos Ford. Esto permitirá a los conductores beneficiarse de sistemas más inteligentes. seguros, mantenimiento técnico y recuperación en carretera.
Compartir datos del vehículo (códigos de advertencia, ubicación GPS, etc.) a través de un plataforma abierta Se espera que sea una forma de mantener la competitividad en el mercado de la movilidad conectada.
→ Estudio de caso FUENTE.
El mantenimiento predictivo es el futuro del mercado de la automoción
Un sistema PdM eficaz significa menos tiempo dedicado al mantenimiento de los equipos, ahorro en repuestos, eliminación de tiempos de inactividad no planificados y una mejor gestión de los recursos de la empresa. Y esto conlleva una producción más eficiente y la satisfacción de clientes y empleados.
Como muestran los datos, las organizaciones que han implementado un sistema PdM informan una disminución promedio del 55 % en fallas no planificadas de los equipos. Otra ventaja es que, en comparación con otros sistemas de automóviles conectados (como los sistemas de información y entretenimiento), PdM es relativamente fácil de monetizar. Los datos aquí pueden permanecer anónimos y todas las partes involucradas en la producción y operación del vehículo se benefician.
Las organizaciones han llegado a reconocer los importantes retornos de la inversión que ofrecen las soluciones de mantenimiento predictivo y, por lo tanto, las han adoptado a escala global. Según Market Research Future, se prevé que el mercado mundial de mantenimiento predictivo crezca hasta 111,30 mil millones para 2030, lo que sugiere que es posible un mayor crecimiento en el futuro.
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