Mantenimiento predictivo: pasos para implementarlo en street machines

Datision - Mantenimiento predictivo pasos para implementarlo en street machines

Anticiparnos al fallo es un objetivo que cobra relevancia en equipos como las street machines, especialmente expuestas a su aparición. El mantenimiento predictivo reduce la aparición de incidencias y las pérdidas asociadas, así como perfecciona la gestión de los activos destinados al cuidado de estas máquinas. Para disfrutar de estas y más ventajas, deberás seguir los pasos que te indicamos aquí.

Motivos por los que las streets machines necesitan mantenimiento predictivo

En primer lugar, debemos tener claro que cuando hablamos de street machines lo hacemos de algo más que vending. Se trata de un término que abarca parquímetros, máquinas de cash handling, de cambio de moneda, equipos de hostelería, de autoventa de billetes de transporte, máquinas recreativas y de otros muchos tipos.

Podemos comenzar con el uso intensivo que experimentan estos equipos, que deben estar siempre disponibles en entornos tan exigentes como oficinas, fábricas, hospitales, edificios públicos, etc.

Además, muchos de ellos están expuestos a duras condiciones externas, soportando temperaturas extremas en verano e invierno, lluvia y acciones de vandalismo. Tampoco debemos olvidar que las street machines están compuestas de diversas piezas interconectadas entre sí y que el fallo en una de ellas puede afectar a la máquina al completo.

Todo esto forma un cóctel que hace que sean equipos especialmente tendentes a sufrir averías y dejar de funcionar o no operar correctamente. ¿Qué supone todo esto para las empresas que las gestionan y se benefician de ellas?

No tener una street machine operativa implica dejar de percibir los ingresos esperados durante ese tiempo. A esto hay que añadir que se genera una mala experiencia de usuario que hace que estos no vuelvan a acudir a nuestro equipo, incluso cuando este ya funcione al 100%.

Desde la perspectiva de la gestión interna del mantenimiento, el mantenimiento predictivo para street machines hace posible repararlas en la primera visita de los técnicos, ya que sabemos desde el primer momento cuál es el fallo a afrontar.

Por otra parte, al contrario que con el mantenimiento preventivo, solamente se visitarán las que lo requieran, ahorrando desplazamientos y tiempos improductivos para los profesionales.

Para finalizar, las soluciones de mantenimiento predictivo para street machines aportan información contextual que también puede explotarse para beneficio del negocio. Por ejemplo, facilita saber qué equipos y/o productos son los que tienen más y menos demanda, pudiendo tomar decisiones estratégicas más acertadas.

Datision - Mantenimiento predictivo en street machines

Pasos para implementar mantenimiento predictivo en street machines

1.- Decidir qué equipos monitorizar

No tienes por qué realizar una gran inversión para aplicar mantenimiento predictivo a todas tus street machines. Una opción muy valiosa es escoger aquellos equipos que se verán más beneficiados con ello. Así podrás ajustar tu presupuesto para que se equilibre con las necesidades de tu negocio.

Para hacer esta selección se pueden sopesar muchos factores, todos ellos ligados a la rentabilidad. Por ejemplo, puedes dar prioridad a aquellas máquinas que generan más ingresos, las que tengan un mayor historial de averías, las más antiguas, las que suponen traslados más largos para los técnicos, etc.

2.- Saber a qué datos estar atentos

Las soluciones de mantenimiento predictivo para street machines hacen uso de los datos que genera el propio equipo, incluso sin la necesidad de tener que instalar sensores específicos para ello.

Esta información se presenta en grandes cantidades y de diversas maneras. La clave está en encontrar las relaciones de estos datos con los fallos de los equipos, siendo muchas de ellas no evidentes.

Hablamos de datos variables como son número de ciclos, temperatura, presión, monedas con las que se paga, averías previas… que se combinan con otros de carácter discreto, como la ubicación de la street machine o el tipo de establecimiento en el que se encuentra.

3.- Monitorización y gestión

Con estos datos trabajan los algoritmos de inteligencia artificial de la solución. Como resultado de esto, se presenta el riesgo de rotura de cada componente y/o del equipo completo y se da a conocer la información sobre su estado actual.

Con todo ello, es mucho más fácil planificar las tareas de reparación, optimizando así los recursos del negocio, tanto los materiales, como los humanos, aumentando la operatividad de los equipos y la productividad de los técnicos.

Además, puedes disponer de una solución responsive para que puedas analizarlo todo desde cualquier dispositivo, en cualquier momento y desde cualquier lugar.

4.- ¿Dar el paso hacia un mantenimiento prescriptivo?

Hasta aquí, la solución de mantenimiento predictivo para street machines nos alerta sobre qué equipos tienen más probabilidades de sufrir un fallo. Con todo el valor que esto aporta, aún puedes dar un paso más allá.

Para ello, hay que hablar del mantenimiento prescriptivo. Con él, el sistema tiene la capacidad de generar conocimiento propio e indicarnos qué acciones realizar en función de las condiciones operativas.

Como ves, existe un salto cualitativo notable cuando se dispone de la inteligencia artificial y del mantenimiento predictivo para la vigilancia de las street machines. Darlo está a tu alcance, y desde Datision queremos darte el impulso que necesitas para ello. ¿Comenzamos? 

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