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Mantenimiento Predictivo de Alto Nivel: Estrategias Inteligentes para la Industria 4.0

Par : Yolanda Mercedes Sánchez Pezo
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  • FormatePub
  • ISBN8233572395
  • EAN9798233572395
  • Date de parution02/04/2026
  • Protection num.pas de protection
  • Infos supplémentairesepub
  • ÉditeurLinda Balsamo

Résumé

El mantenimiento predictivo ha revolucionado la forma en que las industrias gestionan sus activos, impulsando un cambio de paradigma en la estrategia de mantenimiento de equipos. Tradicionalmente, el mantenimiento industrial se basaba en enfoques reactivos y preventivos, donde las fallas se atendían una vez ocurridas o se seguían programas de mantenimiento en función de intervalos fijos de tiempo.
Sin embargo, estas metodologías suelen resultar ineficientes, ya que no siempre logran prever los fallos antes de que se conviertan en problemas graves. Con la llegada de nuevas tecnologías, como el análisis de datos en tiempo real y el uso de sensores avanzados, el mantenimiento predictivo ofrece una solución que no solo detecta fallos incipientes, sino que también optimiza el ciclo de vida de los activos. Este libro está diseñado para ofrecer un enfoque exhaustivo sobre las mejores prácticas, herramientas y metodologías utilizadas en el mantenimiento predictivo moderno.
A lo largo de sus capítulos, se cubren tanto los fundamentos esenciales como las técnicas avanzadas que permiten a las organizaciones implementar programas de mantenimiento predictivo con éxito y asegurar una mayor confiabilidad operativa. La obra parte de una revisión histórica del mantenimiento industrial, mostrando cómo ha evolucionado desde un enfoque reactivo hacia un mantenimiento basado en la condición, impulsado por la capacidad de predecir fallos antes de que se produzcan.
Este desarrollo ha sido posible gracias a avances tecnológicos como el análisis de vibraciones multivariable, la termografía infrarroja y el análisis de aceites, que han permitido un monitoreo más preciso y efectivo del estado de los equipos. No obstante, la verdadera revolución ha llegado con la incorporación de tecnologías de la Industria 4.0, como el Internet de las cosas (IoT) y el Big Data, que han mejorado la capacidad de diagnóstico y pronóstico de los sistemas de mantenimiento predictivo. Uno de los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones al adoptar el mantenimiento predictivo es la integración de estas tecnologías en sus procesos operativos.
Por ello, el libro incluye un capítulo dedicado a la implementación estratégica, donde se discuten las mejores prácticas para evaluar la madurez de una organización en cuanto al mantenimiento predictivo, desarrollar casos de negocio sólidos y gestionar el cambio cultural necesario para adoptar estas tecnologías. La formación del personal es un aspecto crítico en este proceso, y se exploran estrategias para asegurar que los técnicos y los ingenieros comprendan y apliquen de manera eficaz las nuevas herramientas y metodologías. Otro aspecto clave abordado en este libro es la optimización de los procesos industriales mediante el mantenimiento predictivo.
Cuando se implementa correctamente, este enfoque no solo reduce los tiempos de inactividad no planificados, sino que también contribuye a extender la vida útil de los activos y alinear las operaciones de mantenimiento con los objetivos estratégicos de producción. Este beneficio no es solo técnico, sino también económico, lo que refuerza la importancia de desarrollar modelos claros de retorno sobre la inversión (ROI) para justificar la adopción de estrategias predictivas.