Mantenimiento predictivo: 5 hacks para su implementación

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Mantenimiento predictivo

¿Sabes en qué beneficia el mantenimiento predictivo a los negocios que rentan equipo profesional? Imagina que rentas equipo médico, como respiradores o monitores de signos vitales, y justo cuando un hospital necesita urgentemente un dispositivo, descubres que este no funciona correctamente. 

Esto no solo puede representar un problema para los pacientes de tus clientes, sino que también puede afectar la credibilidad de tu negocio. ¿La solución? El mantenimiento predictivo de equipos. Ya que situaciones como esta pueden evitarse con una estrategia que te permita anticiparte a las fallas y reducir imprevistos; y eso es precisamente lo que hace este tipo de mantenimiento.

Por lo que si aún no implementas estrategias de mantenimiento predictivo en tu negocio, en este blog te compartimos cinco hacks para hacerlo de manera efectiva:

1. Digitaliza el historial de mantenimiento

Para predecir fallas, necesitas información y datos. Por eso lo primero que deberías hacer es registrar todas tus órdenes de servicio, reparaciones y revisiones técnicas en un sistema digital; en lugar de depender de notas en papel o archivos desorganizados. 

Esto te permitirá identificar patrones y prever cuándo un equipo necesitará atención antes de que falle.

Digitalización y mantenimiento predictivo
Digitalización y mantenimiento predictivo

2. Utiliza sensores y tecnología IoT

¿Sabías que los dispositivos con sensores pueden medir temperatura, vibración y uso del equipo en tiempo real? Incorporar Tecnología IoT (Internet de las Cosas) en tu maquinaria puede alertarte cuando un componente está desgastado o cuando se requiere mantenimiento antes de que ocurra una falla crítica.

Puede que la inversión sea un tema para tu negocio, pero al final los beneficios valen la pena: equipos funcionales todo el año, clientes satisfechos y reducción del 100% de costos por reparaciones que se pudieron prevenir.

3. Implementa un software de gestión de mantenimiento

Ahora bien, automatizar el seguimiento de mantenimiento de equipos también es clave, sobre todo para que no dependas únicamente de revisiones manuales. Para ello necesitarás un software especializado ya que este puede programar mantenimientos, generar reportes y enviar alertas automáticas cuando se acerque el momento de revisar un equipo. 

Y está comprobado que este tipo de herramientas reducen el riesgo de olvidos y garantizan que cada activo reciba la atención necesaria.

4. Analiza datos y ajusta estrategias

El mantenimiento predictivo no se trata solo de reaccionar a alertas; también implica analizar datos históricos para mejorar estrategias. Es decir, tendrás que implementar algo de analítica.

Por eso es importante que revises informes de uso, costos de reparación y tiempos de inactividad para tomar decisiones informadas sobre la compra, renovación o retiro de equipos en mal estado.

Mantenimiento predictivo
Mantenimiento predictivo

5. Capacita a tu equipo sobre el mantenimiento predictivo

Y para finalizar, de nada sirve implementar tecnología si tu equipo no sabe cómo utilizarla. Brinda capacitaciones sobre la importancia del mantenimiento predictivo, el uso de software de mantenimiento y la interpretación de reportes. 

¡Cuanto más familiarizados estén tus empleados con todo este tipo de sistemas, más efectiva será la estrategia!

OLIVER y el mantenimiento predictivo en la renta de equipo

No cabe duda que el mantenimiento predictivo es una estrategia que puede ahorrarte dinero y dolores de cabeza, pero para implementarla, necesitas organización y herramientas adecuadas.

Afortunadamente para ti, OLIVER te ayuda a gestionar el mantenimiento de tu equipo profesional con un sistema que centraliza tus equipos, tus contratos, gestiona las tareas de mantenimiento de tus equipos en campo, lleva un historial de tus clientes, genera reportes de rendimiento en tiempo real y mucho más.

Si buscas optimizar tu negocio de alquiler y reducir imprevistos, prueba OLIVER y lleva tu gestión de mantenimiento al siguiente nivel. 

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