En Suanfarma CDMO, estamos comprometidos a llevar la gestión del mantenimiento a un nuevo nivel mediante el uso avanzado de datos y tecnología para prever y prevenir fallos en el equipo antes de que ocurran. Este enfoque innovador mejora significativamente nuestra eficiencia operativa, garantizando que nuestra maquinaria y equipos estén siempre en condiciones óptimas.
Más allá de los métodos tradicionales de mantenimiento
Tradicionalmente, el mantenimiento se ha manejado de dos maneras: mantenimiento preventivo, donde las intervenciones se programan a intervalos regulares, y mantenimiento correctivo, donde las reparaciones se realizan solo después de que ocurre un fallo. Si bien estos métodos tienen sus méritos, también presentan limitaciones, como tiempos de inactividad innecesarios o fallos inesperados de los equipos.
Nosotros adoptamos un enfoque diferente con el mantenimiento predictivo, basado en la monitorización continua de las condiciones de los equipos. Mediante el uso de sensores y herramientas avanzadas de análisis, podemos predecir el momento exacto en que debe realizarse el mantenimiento, evitando intervenciones innecesarias y reduciendo el riesgo de fallos imprevistos.
Principales beneficios del mantenimiento predictivo
- Monitorización continua: Nuestros equipos cuentan con sensores que monitorizan continuamente su estado, proporcionando datos en tiempo real.
- Análisis de datos: Utilizamos herramientas de análisis sofisticadas para interpretar los datos y predecir cuándo es necesario el mantenimiento.
- Intervenciones programadas: El mantenimiento se programa en función de las necesidades reales del equipo, en lugar de seguir cronogramas arbitrarios.
- Optimización de recursos: Al intervenir solo cuando es necesario, optimizamos el uso de recursos, incluyendo tiempo, mano de obra y materiales.
- Mayor confiabilidad y disponibilidad: Los equipos son más fiables y están más disponibles, ya que se mantienen en condiciones óptimas.
- Reducción del tiempo de inactividad: El mantenimiento predictivo minimiza fallos inesperadas de los equipos, reduciendo así el tiempo de inactividad.
- Ahorro de costos: Al prevenir averías y optimizar los programas de mantenimiento, logramos ahorros significativos.
- Mejora de la seguridad: Los equipos bien mantenidos son más seguros, reduciendo el riesgo de accidentes.
Cómo aplicamos el mantenimiento predictivo
En Suanfarma CDMO, nuestra estrategia de mantenimiento predictivo se basa en los siguientes pilares fundamentales:
- Mantenimiento autónomo: Transformamos las técnicas de mantenimiento tradicionales en procesos automatizados utilizando tecnología de vanguardia. Esto no solo simplifica las operaciones, sino que también las acelera, permitiendo a nuestro equipo enfocarse en tareas más complejas.
- Medición de vibraciones: Nuestros mecánicos e ingenieros realizan mediciones de datos en tiempo real y monitorizan las tendencias de vibración. Esto nos permite predecir el momento óptimo para las revisiones, asegurando que maximizamos el uso de piezas de repuesto y extendemos la vida útil de nuestros activos.
- Conectividad IoT: Al integrar inversores IoT, podemos monitorizar las condiciones de los equipos de forma remota y hacer predicciones precisas mediante análisis de datos. Esta conectividad fluida nos permite tomar medidas preventivas, reduciendo el riesgo de fallos inesperados.
- Análisis del aceite: Incluso en procesos rutinarios como los cambios de aceite, aplicamos el mantenimiento predictivo. Al analizar las condiciones del aceite, determinamos la mejor estrategia para su reemplazo o tratamiento, lo cual es crucial para mantener la eficiencia de transformadores de potencia y compresores de aire.
En Suanfarma CDMO, nuestro enfoque de mantenimiento predictivo no solo garantiza que nuestros equipos operen al máximo, sino que también apoya nuestros objetivos más amplios de eficiencia, rentabilidad y seguridad. Al innovar continuamente y aplicar las últimas tecnologías, seguimos a la vanguardia de la industria, ofreciendo servicios confiables y de alta calidad a nuestros clientes.
