Superando las dos barreras principales para el mantenimiento predictivo

Con estas enormes ventajas, ¿por qué un fabricante dudaría en implementar esta estrategia? Echemos un vistazo a un par de razones para esta indecisión y veamos cómo las tecnologías de Omron pueden facilitar la transición.

Razón n.º 1: el mantenimiento predictivo tiene una curva de aprendizaje alta y requiere infraestructura de la IIoT.

Por lo general, las nuevas tecnologías requieren un conocimiento nuevo. Para los fabricantes que tienen recursos de capacitación limitados, la migración a una estrategia completamente nueva puede ser abrumadora. Además, la estrategia se basa en dispositivos de la Internet industrial de las cosas (IIoT, del inglés Industrial Internet of Things), que requieren una conectividad sólida, y no todos los fabricantes tienen los medios para invertir en esa infraestructura.

Los fabricantes que carecen de recursos de IIoT y de la capacidad de capacitar a su equipo en diversas tecnologías nuevas aún pueden aprovechar las soluciones de mantenimiento predictivo listas para usar, las cuales requieren poco o ningún conocimiento avanzado. Los dispositivos de monitoreo del estado del motor y otras tecnologías de Omron están diseñados para ser soluciones independientes y fáciles de usar.

Razón n.º 2: los costos iniciales de la inversión pueden parecer demasiado grandes debido a los beneficios esperados.

Los costos de inversión inicial para las soluciones de mantenimiento predictivo varían ampliamente de aplicación a aplicación, pero a veces pueden ser bastante altos. En estas situaciones, es importante que los fabricantes evalúen el costo del tiempo de inactividad y vean si esto puede superar realmente el costo de la implementación de varias tecnologías nuevas.

La industria automotriz es la que tiene los costos de tiempo de inactividad más pronunciados, además, la maquinaria funciona en motores grandes que son bastante costosos de reemplazar. Cuanto más grande sea el motor, más probable será que esté moviendo equipos críticos, como una máquina transportadora que mueve los automóviles por una línea de montaje. Esto también hace que sea más probable que experimente deterioro y desgaste.

Para la industria de alimentos y bebidas, se trata menos del costo del tiempo de inactividad y más sobre el costo de los bienes estropeados. Por ejemplo, el equipo de monitoreo de temperatura es muy importante. Los motores también se utilizan en aplicaciones de mezcla y pueden sufrir un deterioro y un desgaste prematuros si hay contaminación en el interior.

Omron se enfoca en ofrecer tecnologías de mantenimiento predictivo fáciles de implementar que pueden ayudar a los fabricantes a comenzar de inmediato a monitorear sus equipos críticos durante todo el día. Las soluciones listas para usar facilitan la migración de estrategias de mantenimiento menos eficaces a una de mantenimiento predictivo.