Diseño de un plan de mantenimiento predictivo, mediante el uso del software Power BI para reducir fallas mecánicas de maquinaria del sector industrial, 2024

Abstract

En los últimos años, el mantenimiento predictivo ha transformado significativamente los procesos en las empresas industriales. Sin embargo, muchas de ellas aún no cuentan con un plan de mantenimiento que registre adecuadamente las fallas mecánicas. A menudo, se confunde el mantenimiento correctivo con el preventivo, lo que puede resultar en intervenciones rápidas pero costosas. El diseño de un plan de mantenimiento predictivo, apoyado por herramientas como Power BI, permite anticipar fallas mecánicas de manera más eficiente. A través de indicadores clave de rendimiento (KPI), como el reajuste, recambio y lubricación, es posible monitorear el estado de las máquinas sin necesidad de inspecciones físicas. Esto se logra mediante el análisis de datos históricos sobre fallas mecánicas, lo que ayuda a identificar patrones y prever problemas antes de que ocurran. El objetivo del proyecto de investigación es desarrollar un enfoque intuitivo y dinámico para el mantenimiento predictivo, utilizando KPI que se presenten en informes generados por Power BI. Al implementar un sistema que registre y analice las fallas mecánicas, las empresas pueden mejorar la disponibilidad y confiabilidad de sus equipos, asegurando un funcionamiento óptimo. En conclusión, al adoptar prácticas adecuadas de mantenimiento predictivo y aprovechar la tecnología disponible, las empresas industriales pueden anticipar averías y optimizar la gestión de sus activos. La combinación de herramientas tecnológicas como Power BI con métricas estratégicas permite una gestión más ordenada y efectiva del mantenimiento, mejorando así la confiabilidad y disponibilidad inherente de los activos industriales.