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Revisión Sistemática de la Literatura sobre Soluciones de Mantenimiento Predictivo para PYMEs de la Última Década

Autores: Hassankhani Dolatabadi, Sepideh; Budinska, Ivana

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Revisión Sistemática de la Literatura sobre Soluciones de Mantenimiento Predictivo para PYMEs de la Última Década


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Pequeñas
Medianas empresas
PYMES
Industria 4.0
Mantenimiento predictivo
Desafíos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 41

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Hoy en día, las pequeñas y medianas empresas (PYMES) juegan un papel importante en la economía de las sociedades. Aunque factores ambientales, como la COVID-19, así como factores no ambientales, como fallos en el equipo, hacen que estas industrias sean más vulnerables, se pueden minimizar al comprender mejor las preocupaciones y amenazas que enfrentan. Solo unas pocas PYMES tienen la capacidad de implementar las tecnologías de fabricación innovadoras de la Industria 4.0. El sistema debe ser altamente adaptable a cualquier equipo, tener bajos costos, evitar la necesidad de realizar integraciones y configuraciones complejas, y tener fiabilidad futura debido al rápido crecimiento de la tecnología. El objetivo de este estudio fue proporcionar una visión general de artículos anteriores (2010-2020), destacando las principales expectativas, requisitos y desafíos para las PYMES en relación con la implementación del mantenimiento predictivo (PdM). Se discuten las soluciones propuestas para cumplir con estas expectativas, requisitos y desafíos. En general, en este estudio, intentamos superar los desafíos y limitaciones del uso de la fabricación inteligente-PdM, en particular, en pequeñas y medianas empresas al resumir las soluciones ofrecidas en diferentes industrias y con diversas condiciones. Además, esta revisión de la literatura permite a los gerentes y partes interesadas de las organizaciones encontrar soluciones de estudios anteriores para una categoría específica, teniendo en cuenta sus expectativas y necesidades. Esto puede ser significativamente útil para las organizaciones pequeñas y medianas para ahorrar tiempo debido a los procesos de mantenimiento que consumen mucho tiempo.

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