Funciones del mantenimiento preventivo desde la óptica del Internet de las Cosas

La puesta en marcha de un correcto mantenimiento preventivo es clave para cualquier gestión de flotas que aspire a ser eficiente y a minimizar en todo lo posible sus costes. A diferencia del correctivo, que actúa cuando ya se ha producido una avería en el vehículo, el mantenimiento de prevención se caracteriza porque presenta funciones destinadas a adelantarse a esas averías. El Internet de las Cosas (IoT) representa una gran oportunidad para ir un paso más allá en la planificación de este tipo de revisiones. 

Análisis en tiempo real del rendimiento de un activo 

El mantenimiento preventivo se convierte en predictivo cuando emplea herramientas digitales, y una de las que presenta un mayor potencial en el sector de la logística es el IoT. Su uso tiene sentido como una forma de comprobar en tiempo real el rendimiento de un activo de la flota. La IoT permite que diferentes activos y sistemas se conecten, de manera que ‘trabajen’ juntos. 

En cuanto a los datos, se caracterizan por analizarlos, compartirlos y actuar sobre ellos. Mediante la distribución de información por medio de varios sensores y dispositivos se obtiene una captura de datos inimaginable de otro modo. Por todo ello es tan importante saber tanto cómo se debe hacer el mantenimiento preventivo de una flota vehicular, como de qué manera el IoT puede ayudarnos a obtener una fuerte ventaja competitiva.

Análisis de vibraciones

Los sensores de vibración son muy útiles para conocer cuándo ese movimiento es excesivo y, por lo tanto, se está produciendo un funcionamiento inadecuado. También pueden revelar si esos equipos se han salido de la alineación. De esta forma puede actuarse ante los primeros síntomas de degradación de ciertos equipos rotativos, como motores, bombas y compresores.

Análisis del lubricante

La degradación del lubricante de un vehículo puede deberse a varios procesos, como la sulfatación o la oxidación, que es el más común. Esta oxidación origina el surgimiento de ácidos que consumirán los aditivos con los que cuenta el aceite, lo que hace que la degradación se acentúe. Por otra parte, en el caso de aceites que trabajan durante mucho tiempo a alta temperatura, su degradación es elevada. La degradación del aceite puede producirse, también, por contaminación por contacto con tierra, agua y otros elementos.  

Imágenes térmicas y ultrasonidos

Las imágenes de calor de los equipos revelan importante información sobre posibles situaciones de alta temperatura en vehículos de transporte. Esto sirve para descubrir pérdidas de combustible, aceite y otros líquidos. Por otro lado, las imágenes térmicas permiten detectar rozamientos de componentes que pueden provocar averías o incluso accidentes. Los sensores de ultrasonido son capaces de encontrar corrosiones en sus primeras fases.

Otros sensores

Aunque la mayoría se encuentran aún en fase de estudio previo a su implantación, en breve podría ser común instalar sensores acústicos para localizar fugas de líquidos, eléctricos para efectuar lecturas constantes de las corrientes de cada vehículo y de presión para monitorizar la presión de los neumáticos. 

Mantenimiento preventivo y funciones con datos fiables

La gran mayoría de los componentes clave de un vehículo de transporte presentan unos intervalos marcados por los fabricantes para realizar sus revisiones y sustituciones. Es el caso del motor o del aceite. La práctica más común en el sector del transporte y de la logística es ajustar los planes de mantenimiento preventivo y sus funciones a esos plazos definidos. Sin embargo, esto puede dar lugar a ineficiencias; en ocasiones las sustituciones se efectúan demasiado tarde o demasiado pronto, cuando aún esos elementos podían ser aprovechados en su plenitud de prestaciones. 

El Internet of Things permite realizar mantenimientos basados en la condición, que miden en cada momento el estado de los componentes. Por ejemplo, un análisis de la clase, el tamaño y la forma de las partículas metálicas que se encuentran en el aceite del motor, en forma suspendida, indica la salud tanto de ese aceite, como del equipo que está lubricando. De esta manera se reemplazan las estimaciones de los fabricantes y sus promedios por la condición real de los elementos y los datos más fiables.  

Ventajas de un adecuado mantenimiento predictivo

Un mantenimiento preventivo eficaz es aquél que se realiza justo antes de que se produzca un error y solamente cuando es necesario. Entre el mantenimiento preventivo y correctivo, la diferencia está en el coste. Esto es así porque el primero implica un gran ahorro, ya que identifica las áreas que necesitan atención, minimiza el tiempo de reparación, reduce los costes de reparación y rebaja el tiempo que esas unidades permanecen inutilizadas en el taller. De esta forma se minimizan las horas de producción destinadas a esas labores de revisión y se reduce también el coste de las piezas de repuesto o de los pagos que hay que realizar a proveedores de servicios de reparación. 

El IoT contribuye, no solo a aplicar medidas de mantenimiento preventivo más eficientes, sino a optimizar toda la operativa de una flota. Buen ejemplo de ello es su uso para la reducción del consumo de combustible, una de las 6 ventajas del Big Data en el sector del transporte.