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El uso inteligente de las válvulas en la industria

Un estudio de caso sobre la reducción de los costes de mantenimiento y el tiempo de inactividad

El mantenimiento es esencial para mantener la integridad de los equipos en la industria y garantizar la continuidad de los procesos en la fábrica. Según ABRAMAN (2018)– Asociación Brasileña de Mantenimiento y Gestión de Activos – esta área gasta alrededor del 5% de los ingresos brutos de la industria.

Existen diferentes tipos de mantenimiento en la rutina de una fabricación, siendo los principales:

  • Mantenimiento preventivo: se realiza de forma programada, con el objetivo de reducir la probabilidad de fallo o degradación de la maquinaria;
  • Mantenimiento predictivo: basado en los patrones de funcionamiento de la máquina para predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento;
  • Mantenimiento correctivo: se realiza después de la ocurrencia de la falla, y tiene como objetivo reparar la maquinaria para que pueda realizar la función requerida;

A pesar de su gran importancia, optimizar el proceso de mantenimiento en el proceso productivo sigue siendo un gran reto. Las industrias tienen la misión de entender cómo reajustar sus prácticas y planificación a las demandas del futuro. En este caso, la tecnología es una gran aliada, ya que potencia tu capacidad productiva, reduce errores y aumenta las ganancias.

Al invertir en ciencia de datos, es posible implementar el mantenimiento predictivo, evitando tiempos de inactividad repentinos que influyen directamente en la productividad. Según McKinsey(2017), este tipo de mantenimiento puede aumentar la vida útil de una máquina entre un 20% y un 40%, y reducir los costes de procedimiento hasta en un 25%.

Este caso tiene como objetivo detallar cómo una gran multinacional de la industria alimentaria hizo uso de la Solución ST-One. En este caso, el objetivo era optimizar el mantenimiento de la línea y garantizar el correcto funcionamiento de un conjunto de válvulas. Para ello, la industria se asoció con una tecnología de datos disruptiva, que le ayudó a actuar directamente sobre el problema, lo que se tradujo en ganancias en varias áreas. Conoce más sobre nosotros.

valves and data science

Copyright: Motion Array

Descargar el estudio de caso completo:

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