Cómo seleccionar las tecnologías correctas en programas de mantenimiento predictivo
RESUMEN DE SESIÓN:
Seleccionar la tecnología adecuada en un programa de mantenimiento basado en condición puede marcar la diferencia entre una inversión rentable y una estrategia inefectiva. Muchas organizaciones cometen el error de implementar herramientas costosas sin un análisis previo que garantice su impacto real en la confiabilidad de los activos.
En esta sesión Spark, se presentará una metodología clara y estructurada para definir qué tecnología predictiva aplicar según el síntoma o la causa raíz de los modos de falla más críticos en tus activos. Basada en el análisis de la curva P-F, esta metodología permite tomar decisiones informadas sobre técnicas como análisis de vibraciones, termografía, ultrasonido, análisis de aceites, entre otras.
Se abordarán ejemplos prácticos y se revisarán fortalezas, limitaciones y momentos óptimos de uso de cada tecnología, para ayudarte a construir estrategias predictivas efectivas, costo eficientes y alineadas a la criticidad de sus activos.
Saldrás con una guía práctica para mejorar la toma de decisiones en tus programas de mantenimiento predictivo, con impacto transversal en diversas industrias.
