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4 TIPOS DE
MANTENIMIENTO
Preventivo
Tareas de mantenimiento que
tienen como objetivo la
reducción riesgos. Gracias a
estas tareas se previenen fallos,
errores o averías en el
funcionamiento de los equipos
y de las herramientas, según
dicte el plan de mantenimiento
para cada caso.
Correctivo
Como sugiere su nombre,
consiste en reparar la avería una
vez que se ha producido. El
tiempo de reparación y la
inactividad en la producción
supone un coste económico para
la empresa, por eso lo
recomendable es que una
compañía emplee recursos en la
elaboración de un plan de
mantenimiento para evitar este
tipo acciones correctivas.
Predictivo
La recopilación y la interpretación
de datos estadísticos permite a
muchas empresas aplicar una
estrategia de mantenimiento
predictivo en sus instalaciones y
equipos. Si el departamento de
mantenimiento industrial detecta
valores anómalos, procede a
realizar una revisión o el
reemplazo de algún componente
antes de que se produzca una
avería.
◦ Si una máquina falla, las repercusiones negativas tanto a nivel servicio como a nivel financiero para una empresa pueden ser
enormes. Por ello, cada vez más compañías apuestan por el mantenimiento predictivo, una serie de acciones y técnicas que se
aplican con el objetivo de anticiparse a los errores. A continuación, explicamos en detalle en qué consiste y cuáles son sus
principales ventajas.
◦ Las locomotoras de vapor del siglo XIX requerían de un mantenimiento constante. La lubricación manual —los operarios debían
recorrer las partes móviles cada pocos kilómetros y detectar cuáles necesitaban aceite— era imprescindible para evitar que se
recalentaran. La maquinaria usada en el transporte actualmente es más sofisticada, pero el mantenimiento sigue siendo
necesario para evitar averías y, como en las antiguas locomotoras, es más rentable detectar los fallos con antelación. A realizar
esta labor ayuda el mantenimiento predictivo.
◦ El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en el
funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que puedan solucionarse antes de que sobrevenga el
fallo. Al igual que el análisis predictivo permite anticipar, por ejemplo, los movimientos de los mercados o las fluctuaciones en la
demanda de energía, el mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse a los fallos de los sistemas y es
parte fundamental del Internet Industrial de las Cosas (IIoT).
◦ Cómo funciona el mantenimiento predictivo
◦ Para hacer el seguimiento del estado de los equipos y avisar a los técnicos de los próximos fallos, el mantenimiento preventivo
cuenta con tres componentes principales:
• Los sensores y los dispositivos conectados instalados en las máquinas envían datos sobre el estado y el rendimiento de la
máquina en tiempo real gracias a tecnologías del Internet de las Cosas (IoT), que permiten la comunicación entre las máquinas
y los sistemas de análisis.
• Las soluciones de software y el almacenamiento en la nube (cloud computing) permiten aplicar la minería de datos (data mining)
y recopilar y analizar enormes cantidades de datos usando aplicaciones de big data.
• Los modelos predictivos se alimentan con los datos procesados y utilizan tecnologías de aprendizaje automático (machine
learning) para establecer patrones y comparaciones, elaborar predicciones de fallos y programar el mantenimiento antes de
que ocurran

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  • 2. Preventivo Tareas de mantenimiento que tienen como objetivo la reducción riesgos. Gracias a estas tareas se previenen fallos, errores o averías en el funcionamiento de los equipos y de las herramientas, según dicte el plan de mantenimiento para cada caso.
  • 3. Correctivo Como sugiere su nombre, consiste en reparar la avería una vez que se ha producido. El tiempo de reparación y la inactividad en la producción supone un coste económico para la empresa, por eso lo recomendable es que una compañía emplee recursos en la elaboración de un plan de mantenimiento para evitar este tipo acciones correctivas.
  • 4. Predictivo La recopilación y la interpretación de datos estadísticos permite a muchas empresas aplicar una estrategia de mantenimiento predictivo en sus instalaciones y equipos. Si el departamento de mantenimiento industrial detecta valores anómalos, procede a realizar una revisión o el reemplazo de algún componente antes de que se produzca una avería.
  • 5. ◦ Si una máquina falla, las repercusiones negativas tanto a nivel servicio como a nivel financiero para una empresa pueden ser enormes. Por ello, cada vez más compañías apuestan por el mantenimiento predictivo, una serie de acciones y técnicas que se aplican con el objetivo de anticiparse a los errores. A continuación, explicamos en detalle en qué consiste y cuáles son sus principales ventajas. ◦ Las locomotoras de vapor del siglo XIX requerían de un mantenimiento constante. La lubricación manual —los operarios debían recorrer las partes móviles cada pocos kilómetros y detectar cuáles necesitaban aceite— era imprescindible para evitar que se recalentaran. La maquinaria usada en el transporte actualmente es más sofisticada, pero el mantenimiento sigue siendo necesario para evitar averías y, como en las antiguas locomotoras, es más rentable detectar los fallos con antelación. A realizar esta labor ayuda el mantenimiento predictivo.
  • 6. ◦ El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que puedan solucionarse antes de que sobrevenga el fallo. Al igual que el análisis predictivo permite anticipar, por ejemplo, los movimientos de los mercados o las fluctuaciones en la demanda de energía, el mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse a los fallos de los sistemas y es parte fundamental del Internet Industrial de las Cosas (IIoT).
  • 7. ◦ Cómo funciona el mantenimiento predictivo ◦ Para hacer el seguimiento del estado de los equipos y avisar a los técnicos de los próximos fallos, el mantenimiento preventivo cuenta con tres componentes principales: • Los sensores y los dispositivos conectados instalados en las máquinas envían datos sobre el estado y el rendimiento de la máquina en tiempo real gracias a tecnologías del Internet de las Cosas (IoT), que permiten la comunicación entre las máquinas y los sistemas de análisis. • Las soluciones de software y el almacenamiento en la nube (cloud computing) permiten aplicar la minería de datos (data mining) y recopilar y analizar enormes cantidades de datos usando aplicaciones de big data. • Los modelos predictivos se alimentan con los datos procesados y utilizan tecnologías de aprendizaje automático (machine learning) para establecer patrones y comparaciones, elaborar predicciones de fallos y programar el mantenimiento antes de que ocurran