¿Qué es el mantenimiento predictivo? Beneficios y tecnologías

Cualquier sonido alarmante de su maquinaria también puede ser alarmante para su cuenta bancaria. Las averías inesperadas no solo aumentan los costos de mantenimiento y el tiempo de inactividad de la máquina, sino que también pueden provocar brechas en el servicio. El mantenimiento es crucial para manejar cualquier maquinaria y asegurar operaciones continuas. Abordar proactivamente los problemas antes de que causen pérdidas debería ser una prioridad en su lista de tareas. Con el avance tecnológico, ahora tenemos acceso a herramientas que funcionan como una bola mágica para brindarle información sobre la salud de la máquina y la necesidad de reparación. Una de estas herramientas es el software de mantenimiento predictivo. Los fabricantes están optando cada vez más por esta plataforma de mantenimiento de activos para evitar averías, tanto de maquinaria como mentales. ¿Qué es el mantenimiento predictivo? El mantenimiento predictivo (PdM) es una estrategia proactiva de mantenimiento de activos. La práctica utiliza datos de sensores y aprendizaje automático (ML) para identificar necesidades de mantenimiento y prevenir fallos en el equipo. Las soluciones de mantenimiento predictivo tienen como objetivo reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento para prolongar la vida útil del equipo. Siga leyendo para aprender más sobre el mantenimiento predictivo y cómo puede ser una bendición para usted en la industria manufacturera. Importancia del mantenimiento predictivo en la manufactura La tecnología de mantenimiento predictivo ahorra tiempo, recursos y costos al fabricante, minimiza los riesgos laborales y asegura un mejor retorno de la inversión (ROI). El costo inicial puede parecer alto hasta que el aumento de la producción, la reducción del tiempo de inactividad y el ahorro de costos recuperan rápidamente la inversión inicial. Veamos más de cerca cómo una estrategia de mantenimiento predictivo proporciona un ROI positivo para los fabricantes. Mantenimiento predictivo y ROI A continuación se muestra una representación del ROI experimentado por los fabricantes desde la implementación de técnicas de PdM, según lo registrado por la Manufacturers Alliance Foundation y Advanced Technologies Services, Inc., encuestando a 170 líderes en el dominio de la manufactura. Las industrias con alta dependencia de equipos para sus operaciones pueden reducir significativamente el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento utilizando tecnología de mantenimiento predictivo, lo que se traduce en un ROI positivo. No solo eso, sino que el informe de Mantenimiento Predictivo de Senseye estima que al adoptar prácticas de PdM, las organizaciones industriales de Fortune Global 500 podrían: - Ahorrar 1.6 millones de horas de inactividad anualmente. - Ahorrar $734 mil millones con una mejora del 6% en la productividad. - Ahorrar $236 mil millones mediante una reducción del 40% en los costos de mantenimiento. ¿Sabía que? En ciertos sectores, el tiempo de inactividad no planificado puede costar hasta $2 millones por hora. Además de todos los beneficios mencionados anteriormente, la estrategia de PdM también ahorra en inventario de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO). Dado que las piezas de la máquina solo requieren reemplazo cuando es crítico, no es necesario mantener existencias, lo que reduce los costos generales. Aunque el ROI exacto depende de la complejidad de las máquinas, la escala de las operaciones y el gasto actual en mantenimiento, el PdM generalmente muestra retornos significativos de inversión con el tiempo. ¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo? Las herramientas de mantenimiento predictivo utilizan análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y anomalías que indican fallos en el equipo. Los tres pasos básicos seguidos en el proceso son la recopilación de datos, la minería de datos y el cálculo. - Recopilación de datos: En el primer paso, se instalan sensores. El objetivo es recopilar un gran conjunto de datos de calidad, incluyendo análisis en tiempo real, datos históricos y otros puntos de datos relevantes, para comparar cualquier desviación en el rendimiento de la máquina en tiempo real. La recopilación de datos utiliza varias técnicas para medir diferentes aspectos de la máquina, como temperatura, vibraciones y emisiones. - Minería de datos: El siguiente paso es dar sentido a los datos recopilados. Aquí es donde el Internet de las Cosas (IoT) resulta útil. Permite que los sensores envíen toda la información a un sistema central para que pueda interpretar los datos y ver qué está sucediendo. Para que esto funcione, los modelos de ML identifican tendencias y establecen parámetros ideales para el rendimiento típico del equipo. Al determinar cualquier desviación de los parámetros especificados en los datos en tiempo real, el sistema alerta automáticamente al personal supervisor para realizar el mantenimiento antes de que ocurra un fallo. - Cálculo: La parte de cálculo predetermina el período de fallo de cada activo mediante el análisis automatizado de datos. Este paso construye y aplica algoritmos que ofrecen un pronóstico para diferentes activos. Usar el análisis para programar el mantenimiento hace que todo el proceso sea más eficiente en tiempo y costo. Historia del mantenimiento predictivo La historia del mantenimiento nos lleva de regreso a la primera revolución industrial. En aquel entonces, los procedimientos de mantenimiento eran puramente reactivos. Puede que también haya escuchado este método descrito como mantenimiento correctivo o de emergencia. Cualquiera que sea el nombre, significa que nadie arreglaba nada hasta que se rompía, lo cual era ineficiente y costoso, y los consumidores a menudo tenían que esperar mucho tiempo para recibir los productos debido a fallos en las máquinas. La estrategia de mantenimiento preventivo (PM) o mantenimiento planificado llegó con la segunda revolución industrial y el aumento de la producción. El mantenimiento de las máquinas se volvió más prominente y las inspecciones se hicieron regulares independientemente del estado de la máquina. La tercera revolución industrial y la conclusión de la Segunda Guerra Mundial trajeron el mantenimiento productivo, un enfoque que combinaba lo correctivo y lo preventivo. Utilizaba un enfoque basado en datos para identificar y abordar la causa de las averías, como desalineación o contaminación. La tercera revolución industrial también dio lugar a dos conceptos más: mantenimiento centrado en la confiabilidad (RCM) y mantenimiento productivo total (TPM). El mantenimiento predictivo nació con el inicio de la cuarta revolución industrial y el avance tecnológico. Ahora se monitorea el equipo en tiempo real utilizando sensores y tecnologías sofisticadas como IoT. Los datos provienen de múltiples fuentes para facilitar la predicción de problemas. Este enfoque es más eficiente en costo y tiempo que las estrategias de mantenimiento anteriores. Tecnologías de mantenimiento predictivo El mantenimiento predictivo se basa en varias tecnologías para recopilar y analizar datos. Los equipos de mantenimiento utilizan las siguientes técnicas de monitoreo de condiciones para detectar cualquier irregularidad en el rendimiento de un dispositivo. 1. Análisis de vibraciones Esta tecnología detecta vibraciones o frecuencias anormales de la maquinaria que podrían indicar posibles problemas con la lubricación, componentes sueltos o desalineación. Los datos se introducen en un colector y se analizan como una onda de tiempo (amplitud vs. tiempo), transformada rápida de Fourier (amplitud vs. frecuencia) o ambas. Aunque un acelerómetro de mano también puede hacer el trabajo, se prefieren los sensores para medir las vibraciones. Un sensor montado registra una frecuencia medible más alta y está mejor calibrado, ofreciendo resultados de monitoreo a largo plazo más precisos. 2. Termología infrarroja El análisis infrarrojo detecta la energía liberada del equipo, la convierte en temperatura y compara las lecturas de temperatura a lo largo del tiempo. A medida que un activo se desgasta, la máquina libera más energía de lo habitual, lo que resulta en lecturas de temperatura más altas. Las imágenes infrarrojas obtenidas muestran temperaturas más altas como "puntos calientes". 3. Análisis de aceite Como su nombre indica, el análisis de aceite compara el aceite de la máquina con el aceite de equipo nuevo o de referencia para buscar diferencias. Examina impurezas (agua, partículas metálicas, otras partículas líquidas y contaminantes), componentes de escombros y composición del aceite. Cualquier impureza en el aceite podría significar que el equipo está desgastado o incluso tiene fugas. 4. Monitoreo acústico El monitoreo acústico utiliza sensores para detectar cualquier anomalía en el sonido producido por los componentes de una máquina al frotarse entre sí. Los sensores detectan estos sonidos de alta frecuencia y los transforman en elementos visuales. Sin embargo, esta técnica requiere un fondo libre de ruido para funcionar de manera óptima. 5. Monitoreo de emisiones El monitoreo de emisiones busca un porcentaje anormalmente alto de contaminantes (monóxido de carbono, dióxido de carbono y óxidos de nitrógeno) que emiten del escape del equipo. Los contaminantes excesivos podrían indicar defectos como fallos en el sistema de combustible y encendido. Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo vs. mantenimiento basado en condiciones Aprendimos un poco sobre las diferentes técnicas de mantenimiento utilizadas en el pasado. Profundicemos en las diferencias entre el mantenimiento predictivo y otras tecnologías. Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo A diferencia del mantenimiento reactivo, el mantenimiento preventivo también es una estrategia de mantenimiento proactivo independiente del fallo de la máquina. El mantenimiento predictivo y el preventivo son similares en corregir anomalías antes de que una máquina se descomponga. Sin embargo, el PdM utiliza sensores y ML para predecir fallos justo antes de que el dispositivo pueda descomponerse. En contraste, el PM se programa en intervalos establecidos independientemente de cualquier signo de fallo de la máquina. Aunque el mantenimiento preventivo tiene un pago inicial mucho más bajo, los horarios de mantenimiento innecesarios podrían desperdiciar dinero a largo plazo. Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento basado en condiciones El mantenimiento basado en condiciones (CBM) utiliza sensores para detectar tangentes en el rendimiento y la salud óptimos de la máquina, pero la parte del análisis es muy diferente en los dos escenarios. El CBM emplea una fuerza laboral humana para analizar la información que recopilan los sensores y realizar correcciones en consecuencia. El equipo de mantenimiento utiliza límites superiores e inferiores para buscar desviaciones en el rendimiento del activo. El mantenimiento basado en condiciones no predice fallos futuros, sino que señala problemas actuales en la máquina. Dado que los recursos humanos realizan la parte del análisis de datos, el único costo inicial aquí son los sensores, lo que lo hace más barato que el mantenimiento predictivo. Sin embargo, el método manual de análisis también es susceptible a errores. Cómo implementar el mantenimiento predictivo Implementar una estrategia de PdM es una inversión sustancial. Para comenzar, necesita identificar activos críticos que sean vitales para sus operaciones. Resalte el equipo con el costo de reparación más alto utilizando informes de análisis de fallos y causas raíz (RCA). Este paso le brinda una comprensión clara de su ROI después de la implementación de PdM. El siguiente paso es crítico: capacite a su personal. Un equipo bien informado asegura que el protocolo se mantenga efectivo. Eduque a su equipo sobre las nuevas herramientas para identificar rápidamente alertas de mantenimiento y mantener y reparar eficientemente las herramientas de IoT. Una vez que haya completado estas dos acciones básicas, establezca líneas base. Estas líneas base se establecen en función del rendimiento óptimo de la máquina, y el sistema de PdM compara las lecturas del equipo con estos límites aceptables. Cualquier desviación de la línea base es un desencadenante para programar el mantenimiento. A continuación, identifique dispositivos de monitoreo de condiciones y sensores adecuados según sus requisitos e instale dispositivos IoT. Por ejemplo, conectando un sensor de temperatura a la caldera. Una vez instalados, conecte sus dispositivos IoT al software de gestión de activos, como el software de mantenimiento predictivo o un sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS). Este paso proporciona un panel de control remoto para que los ingenieros de mantenimiento monitoreen y analicen datos regularmente. Por último, programe el mantenimiento. Los procesos de inspección se activan automáticamente mediante el software de mantenimiento predictivo cuando una máquina cruza las condiciones predeterminadas o el equipo de mantenimiento programa una inspección manual. Mantenimiento predictivo en el campo Supongamos que posee una empresa de mezclas en polvo listas para beber e implementa una estrategia de mantenimiento predictivo. El enfoque de PdM le ayuda a prevenir el desperdicio, asegurar productos de buena calidad y evitar tiempos de inactividad no planificados o entregas tardías. Comienza estableciendo líneas base y utilizando sensores en máquinas críticas como mezcladoras, donde el análisis de vibraciones es una opción viable. En caso de cualquier problema como cuchillas desalineadas, el examen y análisis automatizado desencadenará una inspección para el equipo de reparación. Así, mediante la detección temprana y la reparación oportuna, evita pérdidas de producción y altos costos de mantenimiento. Estudio de caso de mantenimiento predictivo: Frito-Lay Cuando quisieron implementar el mantenimiento predictivo en cuatro de sus plantas de manufactura, Frito-Lay, una subsidiaria de PepsiCo, colaboró con Augury, una startup tecnológica centrada en soluciones de salud de máquinas y análisis de condiciones. Los resultados definitivamente hablan a favor del programa de PdM. Según Anna Farberov, gerente general de PepsiCo Labs, la tecnología ayudó a Frito-Lay a agregar alrededor de 4,000 horas de capacidad de manufactura anualmente y ahorrar más de un millón de libras de alimentos debido a tiempos de inactividad inesperados. Agregó que el programa había reducido las averías inesperadas y disminuido los costos incrementales para el reemplazo. Como resultado, PepsiCo tiene la intención de implementar la tecnología en la mayoría de las plantas de Frito-Lay en EE. UU. y otras instalaciones. Casos de uso de mantenimiento predictivo El mantenimiento predictivo es una excelente herramienta para los fabricantes, pero también ayuda a las empresas en varios verticales y dominios diferentes a gestionar y mantener mejor sus activos. Algunos casos de uso comunes, excluyendo la manufactura, incluyen: - Gestión de la cadena de suministro. Utilizar herramientas de mantenimiento predictivo para definir el tiempo de inactividad de las máquinas o posibles interrupciones en las operaciones ayuda a los operadores de la cadena de suministro a planificar las cosas en consecuencia. - Atención médica. Asegurar que todos los instrumentos médicos vitales funcionen al máximo es primordial. El mantenimiento predictivo alerta al personal del hospital cada vez que ocurre una desviación en los sistemas de rayos X, máquinas de resonancia magnética o ventiladores. Al analizar continuamente estos datos, se pueden evitar fallos críticos y fatales. - Agencias gubernamentales. El ejército es otro departamento que necesita que todo su equipo funcione al máximo. Utilizando técnicas de mantenimiento predictivo, los funcionarios pueden mantener los activos en su mejor estado y prever cualquier demanda de equipo militar como aviones o sistemas de armas. - Fabricantes de equipos originales (OEM): Los OEM pueden ofrecer mantenimiento predictivo como un servicio al recopilar datos de equipos y proporcionar información y horarios de mantenimiento personalizados a clientes individuales. Beneficios del mantenimiento predictivo Con el tiempo, la industria manufacturera ha experimentado un viaje transformador. Los procesos se han vuelto más sofisticados y eficientes, lo que ha llevado a un crecimiento en la producción, precios más bajos de productos, mayor calidad de productos y reducción de desperdicios. Para satisfacer la demanda del consumidor, los fabricantes deben mejorar su juego. Mantenerse al día con las tendencias y adoptar la tecnología es la única manera de mantenerse competitivo en el mundo acelerado. Implementar el mantenimiento predictivo minimiza el tiempo de inactividad, reduce los costos operativos, aumenta la productividad y asegura la seguridad de las personas que trabajan con la maquinaria. Una estrategia de PdM mantiene a las máquinas y a los fabricantes un paso adelante de posibles contratiempos. - Reducción del tiempo de inactividad. Al detectar problemas potenciales de antemano, los fabricantes abordan proactivamente cualquier problema de mantenimiento. Minimiza el tiempo que el equipo está fuera de servicio, aumentando la producción y la productividad. - Mayor eficiencia. Los fabricantes maximizan efectivamente la producción al tomar acciones correctivas para cualquier posible problema y asegurar el funcionamiento sin problemas del equipo. - Mejora de la seguridad. Un mal funcionamiento debido al mantenimiento irregular de las máquinas representa un peligro para los trabajadores. Los fabricantes reducen significativamente el riesgo de accidentes o lesiones al garantizar el funcionamiento adecuado de la maquinaria. - Menor costo de mantenimiento. Los fabricantes reducen el riesgo de reparaciones y reemplazos de emergencia costosos al asegurarse de que el equipo se mantenga en el momento adecuado. - Vida útil más larga del equipo. El mantenimiento adecuado extiende la vida útil del equipo, lo que en última instancia ayuda a los fabricantes a obtener más valor por su dinero y equipo. Desafíos del mantenimiento predictivo Aunque el PdM es una estrategia asesina con muchos beneficios, los fabricantes deben abordar ciertos desafíos de implementación. Comprender y abordar estos desafíos es esencial para el éxito de un programa de mantenimiento predictivo. - Costos altos. Implementar un programa de PdM requiere una inversión significativa en tecnología, experiencia en ciencia de datos y recopilación de datos. Los fabricantes deben considerar la relación costo-beneficio para asegurar que los beneficios superen el costo. - Calidad de los datos. Los fabricantes dependen de la precisión y calidad de los datos. Sin embargo, la corrupción de datos de sensores desconectados o muertos y bases de datos desactualizadas lleva a predicciones incorrectas y horarios de mantenimiento poco confiables. - Tiempo de implementación. Un programa de PdM exitoso depende de múltiples aspectos, como la disponibilidad de sensores y otros recursos, la complejidad del equipo, el período de capacitación y la cantidad de datos necesarios para el análisis. Coordinar e implementar estos pasos mientras se minimiza la interrupción de las operaciones en curso es complejo y requiere tiempo. - Experiencia analítica. El negocio requiere un equipo interno de ciencia de datos, análisis avanzados y expertos en aprendizaje automático para extraer información procesable de los datos. El equipo adecuado puede descifrar con precisión los resultados e implementar modelos predictivos basados en las lecturas. Las organizaciones pueden enfrentar desafíos para encontrar el talento adecuado o capacitar al equipo. - Gestión de datos. Los protocolos de mantenimiento predictivo requieren grandes cantidades de datos de varias fuentes, incluidos sensores, registros de equipos y registros de mantenimiento. Manejar esta gran cantidad de datos es difícil. Para evitar la pérdida o mala gestión de datos, los fabricantes necesitan un sistema de gestión de datos robusto que ayude a almacenar datos mixtos y proporcione acceso rápido y confiable a ellos. Mejores prácticas de mantenimiento predictivo Implementar una estrategia de PdM requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Seguir ciertas mejores prácticas asegura que obtenga valor por su dinero y configure el programa para el éxito. Adherirse a estas mejores prácticas mejora la confiabilidad del equipo y aumenta la eficiencia operativa general. - Comience pequeño. La implementación de PdM es un proyecto extenso. Comience pequeño seleccionando una o dos piezas críticas de equipo antes de ir de lleno con el programa. Esta estrategia le brinda información sobre el rendimiento y la efectividad de PdM para que pueda realizar cambios según sea necesario. - Especifique los recursos necesarios. Determine todos los recursos que necesita para implementar con éxito el mantenimiento predictivo, desde sensores hasta técnicos y expertos en análisis de datos. - Recopile datos. Recopile muchos datos de registros de mantenimiento anteriores, historiales de reparación y lecturas de sensores IoT para obtener una base sólida para todo el programa de PdM. - Monitoree los resultados. Para obtener resultados más precisos y mejores predicciones, revise y actualice frecuentemente su enfoque y optimice factores como las líneas base. Use indicadores clave de rendimiento (KPIs) para identificar áreas de mejora y la efectividad de su programa. - Mejore a medida que avanza. Como con cualquier otra cosa, analice los datos para mejorar su proceso. Con la acumulación de más datos de alta calidad y el desarrollo de mejores algoritmos, será más fácil configurar un programa que produzca mejores resultados en términos de ahorro de tiempo y dinero. El futuro en la manufactura El futuro del mantenimiento predictivo en la manufactura es muy prometedor. Según un informe de Statista, se espera que el mercado global de mantenimiento predictivo alcance alrededor de 64.3 mil millones de dólares estadounidenses para 2030. A medida que las tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial continúan evolucionando, solo puede imaginar cuán eficiente se volverá el mantenimiento. Un impacto que probablemente veremos es una mayor interconectividad entre diferentes sistemas para una mejor gestión de activos. El software moderno de CMMS y PdM se integra con varios software de gestión empresarial como la planificación de recursos empresariales (ERP). Permite una visión holística de las operaciones generales desde la producción hasta el mantenimiento. El mantenimiento prescriptivo, o RxM, es otro subproducto del avance tecnológico que lleva el mantenimiento predictivo un paso más allá. El mantenimiento prescriptivo utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para sugerir el mejor curso de acción para un posible problema, permitiendo a los fabricantes reducir significativamente los riesgos operativos. Además, el uso creciente de tecnologías como el gemelo digital que genera una réplica virtual del equipo físico, junto con experiencias inmersivas como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR) y la realidad extendida (XR) permitirá a los fabricantes monitorear eficientemente la condición real de trabajo de la máquina y acelerar los diagnósticos. Mejor software de mantenimiento predictivo Prevenir es mejor que curar, y la predicción es un paso hacia la toma de las medidas preventivas adecuadas. Promover el mantenimiento de activos de reactivo a predictivo elimina el riesgo de ser atrapado en una situación desagradable. Con información basada en datos y un vistazo al futuro proporcionado por las herramientas de mantenimiento predictivo, puede tomar decisiones informadas sobre el mantenimiento de activos y mantener su maquinaria funcionando a su máximo potencial. El ahorro de costos, las ganancias y la productividad son una ventaja. Para ser incluido en la categoría de mantenimiento predictivo, un producto debe: - Ofrecer datos de monitoreo de condiciones en tiempo real - Identificar y predecir problemas antes de que interrumpan el rendimiento del activo - Establecer planes de mantenimiento basados en condiciones - Detectar posibles fallos utilizando big data y sensores IoT - Proporcionar direcciones para la optimización del rendimiento del activo * A continuación se presentan los 5 principales software de mantenimiento predictivo líderes del Informe de Primavera 2023 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad. 1. Limble CMMS Gestione mejor sus operaciones de mantenimiento con Limble CMMS. El software facilita la instalación de sensores y prueba de manera económica si el enfoque de mantenimiento funciona para usted. Algunas características incluyen programación automática de mantenimiento, lista de verificación interactiva de procedimientos operativos estándar, horarios de depreciación, configuración plug-and-play y alertas instantáneas. Lo que más les gusta a los usuarios: "Me encanta Limble porque me permite llevar un nivel completamente nuevo de organización a mi empresa. Aunque nunca antes había usado este tipo de software, los videos proporcionados lo hicieron súper fácil de aprender y optimizar cómo lo uso a diario. Puedo gestionar mi tiempo y organizar nuestra carga de trabajo." - Reseña de Limble CMMS, David S. Lo que no les gusta a los usuarios: "Los informes están lejos de ser perfectos. Toda la información está ahí y es fácil de encontrar. La parte que necesita actualización es cómo se imprime la información. Necesito un informe que pueda presentar a las partes interesadas sin exportar y manipular en MS Excel." - Reseña de Limble CMMS, David C. 2. Fracttal One Fracttal One es una plataforma móvil disponible en Google Play o App Store. Es un software versátil basado en la nube que atiende a organizaciones de diferentes tamaños en diversas industrias. Úselo para recopilar, rastrear y analizar datos críticos relacionados con las condiciones de sus activos. Funciona con una suscripción mensual, cobrada según el plan elegido. Lo que más les gusta a los usuarios: "Fracttal One es un software dinámico, flexible, intuitivo y fácil de usar. Le permite mantener registros y controlar todas las actividades y también se puede integrar con aplicaciones externas para mejorar su potencial. Tiene una categorización bastante amplia y flexible para todos los activos, lo que facilita la búsqueda." - Reseña de Fracttal One, Jean Pierre Joel C. Lo que no les gusta a los usuarios: "Mi principal problema es que necesita invertir más tiempo configurando sus activos, listas, materiales, proveedores y ubicaciones. Sugiero tener algunas plantillas preconfiguradas sobre buenas prácticas para que pueda comenzar a usar la aplicación más pronto haciendo algunos ajustes o personalizaciones." - Reseña de Fracttal One, Ian P. 3. Fiix Fiix es un CMMS con varias herramientas valiosas para la gestión de activos, gestión de órdenes de trabajo, análisis e informes. Una característica destacada es el mantenimiento móvil, que permite a los usuarios revisar la salud de la máquina desde cualquier lugar, en cualquier momento, sin conexión a internet. Fiix también proporciona a los usuarios capacitación para la configuración. Lo que más les gusta a los usuarios: "El programa es muy fácil de usar. Utilizar las órdenes de trabajo es tan simple que mis mecánicos realmente aprecian esto. ¡También me encanta cómo Fiix continúa evolucionando y agregando nuevas características de producto!" - Reseña de Fiix, Jeff P. Lo que no les gusta a los usuarios: "Una de mis mayores molestias con Fiix es hacer órdenes de compra. No puede hacer un cambio sin cancelar y reinstalar la orden, incluso si no está aprobada." - Reseña de Fiix, Sheldon T. 4. eMaint CMMS El eMaint CMMS tiene características como gestión de órdenes de trabajo, gestión de activos, gestión de inventario y gestión preventiva para ayudar a las empresas a controlar mejor sus activos. eMaint también es escalable y puede personalizarse según las necesidades de su organización. Lo que más les gusta a los usuarios: "eMaint tiene algo para el negocio de todos, ya sea mantener un seguimiento del inventario, horas de trabajo o piezas para sus activos. Los mapas interactivos facilitan que todos los niveles de usuarios de computadoras lo utilicen." - Reseña de eMaint CMMS, Scott V. Lo que no les gusta a los usuarios: "No me gusta la falta de movilidad y comunicación dentro de eMaint. Puede configurar flujos de trabajo para notificar a las personas sobre actualizaciones, pero luego todas las comunicaciones quedan fuera del sistema. La falta de movilidad inhibe al personal de piso de usar el sistema. Los técnicos terminan esperando hasta los descansos u otros períodos para actualizar el sistema en lugar de tener una interfaz de usuario excelente que les permita completar lo que necesitan en un instante. Tampoco me gustan los largos tiempos de desarrollo. Las mejoras importantes o la resolución de errores a veces pueden tardar unos meses." - Reseña de eMaint CMMS, Logan E. 5. L2L Smart Manufacturing Platform La plataforma de manufactura inteligente L2L es una solución diseñada para "empoderar a los trabajadores de primera línea". El software basado en la nube ofrece recopilación de datos en tiempo real y colaboración, acceso rápido a manuales e historial de repuestos, notificación de escalamiento en retrasos y gestión de proyectos. L2L también tiene múltiples recursos en su sitio web, como estudios de caso, eBooks y guías de capacitación para una integración más fluida. Lo que más les gusta a los usuarios: "La documentación es extensa. El equipo de soporte es rápido y lo ayudará a resolver las cosas o incluso lo pasará a sus desarrolladores si es necesario. El poder de las API me permite hacer más que solo integraciones; puedo desarrollar características y funciones personalizadas, ampliando la funcionalidad y el conjunto de características base." - Reseña de L2L Smart Manufacturing Platform, Justin F. Lo que no les gusta a los usuarios: "El flujo general de algunas de las pantallas podría ser un poco más optimizado para facilitar un poco más la navegación." - Reseña de L2L Smart Manufacturing Platform, James P. Una bola mágica para su maquinaria Tener un programa de mantenimiento predictivo completamente funcional es como acceder a la fortuna de su máquina. Es un enfoque revolucionario para los fabricantes, transformando la disciplina del mantenimiento, una máquina a la vez. Al aprovechar el poder de la estrategia de PdM, los fabricantes pueden utilizar análisis avanzados e información basada en datos para ver lo bueno y lo malo. Lo bueno es que los malos resultados son fácilmente reversibles al programar un mantenimiento oportuno. Si su objetivo es maximizar la vida útil y el tiempo de actividad del equipo y reducir drásticamente el costo de mantenimiento, déle una oportunidad al mantenimiento predictivo. ¿Listo para llevar su juego de manufactura al siguiente nivel? Aprenda cómo un sistema de ejecución de manufactura (MES) le ayuda a optimizar la producción para la productividad y las ganancias.