El mantenimiento existe para que no haya mantenimiento. A primera vista, parece contradictorio, pero si profundizamos un poco, esta afirmación tiene sentido. El campo del mantenimiento está evolucionando hacia un enfoque donde los profesionales de esta área deben estar preparados para evitar problemas en lugar de simplemente solucionarlos.
Para alcanzar las metas, las empresas están adoptando los principios de la Industria 4.0, utilizando dispositivos conectados, sensores, la nube y otras herramientas del Internet de las Cosas (IoT). Esto permite la recolección instantánea de una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, además de la aplicación del análisis de Big Data para predecir las necesidades de mantenimiento.
Sin embargo, la aplicación del mantenimiento predictivo debe estar bien planificada para que la organización pueda obtener todos los resultados esperados. En este artículo, descubrirás seis estrategias para una implementación eficaz del mantenimiento predictivo. ¡Sigue leyendo!
¿Cuándo es necesario el Mantenimiento Predictivo?
El mantenimiento predictivo suele ser necesario cuando las empresas buscan mejorar la eficiencia, reducir costos y minimizar el tiempo de inactividad. Es una estrategia valiosa para anticiparse a las fallas y maximizar el tiempo de operación, lo cual, como ya sabemos, es crucial para el éxito del negocio.
Es importante destacar que la aplicación del mantenimiento predictivo puede implicar costos significativos, ya que es necesario invertir en algunos equipos tecnológicos para la extracción y el tratamiento de los datos.
Por lo tanto, los costos pueden compensarse con los beneficios a largo plazo. Aunque los costos iniciales sean elevados, muchas empresas lo consideran una inversión estratégica. En muchos casos, la maximización de la eficiencia y la reducción de costos justifican los gastos iniciales para su implementación.
Ventajas de la implementación del mantenimiento predictivo
La implementación del mantenimiento predictivo ofrece varias ventajas para las empresas en comparación con enfoques más tradicionales, como el mantenimiento preventivo o correctivo. Algunas de las ventajas más importantes son:
- Reducción del tiempo de inactividad;
- Aumento de la vida útil de los equipos;
- Reducción de los costos de mantenimiento;
- Impacto ambiental reducido;
- Mejora de las condiciones de trabajo, entre otras.
Principales desafíos para la implementación del mantenimiento predictivo
Si bien la implementación de un sistema de Mantenimiento Predictivo 4.0 trae beneficios, también presenta desafíos. Entre estos desafíos, los principales incluyen:
- Identificación de los datos necesarios para la colecta;
- Adquisición de los conjuntos de datos;
- Aplicación de ciencia de datos avanzada;
- Integración con sistemas de gestión;
- Complejidad tecnológica;
- Mantenimiento de los sensores;
- Capacitación de los colaboradores, entre otros.
Estrategias para la implementación del mantenimiento predictivo
Para enfrentar los desafíos de la implementación del mantenimiento predictivo, a continuación, mencionamos seis estrategias que facilitan el proceso de implementación del sistema. Estas son:
1. Planificación Inicial
Antes de iniciar la implementación, la gestión debe evaluar su madurez en mantenimiento y definir metas para los próximos cinco años que agreguen valor al negocio y estén alineadas con la estrategia general.
El liderazgo de la empresa también debe estar comprometido con el enfoque. Esto no solo involucra a los profesionales de mantenimiento, sino también a los líderes corporativos. Identificar los equipos críticos, evaluar los costos actuales de mantenimiento y definir metas específicas que el mantenimiento predictivo debe alcanzar también debe incluirse en la planificación inicial.
2. Creación de Proyectos Piloto Iniciales
La selección de los activos adecuados para un piloto es crucial para establecer una prueba de concepto y demostrar el valor comercial. Se deben formar equipos multifuncionales, proporcionándoles recursos y libertad para explorar enfoques alternativos. Al obtener resultados positivos, es posible ganar la adhesión de más profesionales y asegurar financiación para la implementación a mayor escala.
3. Definición de los Recursos Necesarios
Para alcanzar los objetivos del sistema, las lecciones aprendidas de los proyectos piloto son fundamentales para mapear con precisión los recursos necesarios. Se deben desarrollar estrategias para mejorar procesos y adoptar nuevas tecnologías. Uno de los mayores desafíos puede ser encontrar a los profesionales adecuados para implementar el Mantenimiento Predictivo 4.0.
En este momento, es hora de seleccionar las tecnologías de monitoreo y los sensores más adecuados para los equipos y procesos específicos de la organización. Este análisis debe realizarse minuciosamente, considerando factores como la precisión de los sensores, la capacidad de integración con sistemas de gestión y la escalabilidad.
4. Ciencia de Datos Sólida
El éxito del Mantenimiento Predictivo 4.0 depende de habilidades y conocimientos. Entender conjuntos de datos complejos requiere no solo algoritmos apropiados, sino también métodos para extraer información útil después del análisis. Es crucial crear un entorno colaborativo donde los científicos de datos y los ingenieros puedan trabajar juntos para asegurar el éxito de la solución.
5. Integración en la Era 4.0
La implementación completa requiere que el monitoreo se expanda a todos los activos de la organización, asegurando que las decisiones se basen en datos. Además, la infraestructura de soporte debe desarrollarse continuamente, abarcando la gestión de datos históricos y actuales, análisis de datos e IoT.
Asegura una integración eficiente con los sistemas existentes, como los sistemas de gestión de activos o de mantenimiento. Esto posicionará a la organización en la Era 4.0 y permitirá seguir su progreso.
6. Enfoque Ecosistémico
A medida que la solución predictiva madura, es recomendable colaborar con proveedores, centros de investigación y socios externos para mantenerse al día con los avances. Desarrollar interfaces y modelos de compartición de beneficios con los socios puede generar aún más valor para el sistema y para la organización.
Si es necesario, trabaja con socios y proveedores confiables que tengan experiencia en la implementación de soluciones de mantenimiento predictivo. Esto puede incluir consultorías especializadas, empresas de tecnología o proveedores de equipos.
Conclusión
Con la gran competitividad del mercado, las organizaciones están buscando maneras de reducir el tiempo en que sus equipos están inactivos, disminuir los costos de mano de obra y aumentar la vida útil de sus activos.
Al adoptar un enfoque más estratégico y considerar los puntos mencionados en este artículo, la gestión del mantenimiento puede mejorar significativamente las posibilidades de una implementación exitosa del mantenimiento predictivo.
Por lo tanto, busca sistemas de gestión que permitan una integración completa y que cuenten con las herramientas necesarias para procesar los datos recolectados y maximizar todos tus resultados.
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