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¿Cómo aplicar el mantenimiento predictivo en servicios en campo?

Escrito por Gabriel Rodrigues | May 5, 2023 1:41:36 PM

En el mundo de los servicios, mantener la calidad y la satisfacción del cliente es esencial para el éxito empresarial. Y una de las formas más efectivas de lograrlo es mediante el mantenimiento predictivo. 

En lugar de esperar a que los equipos fallen y los clientes se quejen, el mantenimiento predictivo se basa en el monitoreo y análisis de datos en tiempo real para predecir cuándo se necesitará una intervención de mantenimiento. De esta manera, se pueden prevenir fallas, reducir el tiempo de inactividad, aumentar la eficiencia y mejorar la experiencia del cliente.

Vea que és mantenimiento predictivo y cómo hacerlo en su empresa.

En este contexto, el mantenimiento predictivo se presenta como una herramienta imprescindible para cualquier empresa que busque mantenerse competitiva y ofrecer servicios de calidad.

Pasos claves para aplicar el mantenimiento predictivo:

Identificar los equipos críticos

En primer lugar, es importante identificar los equipos críticos que requieren un mantenimiento predictivo. Estos pueden ser aquellos equipos que tienen un mayor impacto en la producción o en la calidad del servicio, o aquellos que tienen un mayor riesgo de falla.

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Recopilar datos

Una vez identificados los equipos críticos, es necesario recopilar datos sobre su funcionamiento. Esto se puede hacer a través de sensores o dispositivos de monitoreo que recopilan información sobre el rendimiento y el estado del equipo.

Analizar los datos

Una vez recopilados los datos, es importante analizarlos para identificar patrones y tendencias en el funcionamiento del equipo. Esto puede ayudar a detectar fallas tempranas y a predecir cuándo pueden ocurrir en el futuro.

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Establecer umbrales de alarma

Una vez analizados los datos, es posible establecer umbrales de alarma que indiquen cuando un equipo está fuera de los parámetros normales de funcionamiento. Estos umbrales pueden activar alertas que permitan tomar medidas preventivas antes de que ocurra una falla.

Programar el mantenimiento

En función de los datos recopilados y del análisis realizado, es posible programar el mantenimiento predictivo de manera eficiente. Esto permite intervenir en el equipo antes de que ocurra una falla y evitar interrupciones innecesarias en el servicio.

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Monitorear continuamente

Es importante monitorear continuamente el estado del equipo y actualizar los umbrales de alarma en función de los cambios en el funcionamiento. De esta manera, es posible mantener una vigilancia constante sobre el equipo y anticiparse a posibles fallas.

Diferencia entre mantenimiento predictivo y mantemiento preventivo

  • Mantenimiento preventivo: Se basa en la programación de mantenimiento regular para evitar fallas en los equipos. Se realiza según un calendario establecido, independientemente del estado real del equipo. Este tipo de mantenimiento se basa en el tiempo y la frecuencia, lo que puede llevar a una sobre utilización o sub utilización de los equipos.

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  • Mantenimiento predictivo: Se basa en el monitoreo en tiempo real del estado del equipo y en la detección temprana de fallas a través del análisis de datos. La programación del mantenimiento se realiza en función del estado real del equipo y no en función del tiempo o la frecuencia. 

Esto permite programar el mantenimiento de manera más eficiente, evitando interrupciones innecesarias del servicio y reduciendo los costos asociados a la reparación de equipos y el tiempo de inactividad.

Monitorea la gestión de mantenimiento con software Auvo

El mantenimiento predictivo en los servicios en campos permite a las empresas mejorar su fiabilidad de equipo, minimizar las horas de inactividad y reducir sus costos operacionales generales. Con el avance de la tecnología existen software de gestión de mantenimiento como Auvo.

Con la ayuda de Auvo, podrá monitorear eficientemente el mantenimiento predictivo en las empresas de servicios en campo, también tener acceso a funciones como:

  • Registro de equipos
  • Programar el mantenimiento
  • Historial del mantenimiento
  • Análisis de datos