El mantenimiento predictivo (PdM) es una estrategia que ayuda a las empresas a mantener sus equipos en buen estado mediante la estimación de fallas a través de la recopilación y el análisis de datos. Esta estrategia requiere un monitoreo continuo del estado de la maquinaria y mejoras basadas en datos para lograr los mejores resultados. Sin embargo, su implementación presenta desafíos.
Implementar un programa de mantenimiento predictivo en una planta de fabricación puede ayudar a reducir los costos de mantenimiento y el tiempo de inactividad. Sin embargo, para lograrlo, los fabricantes deben considerar cómo poner en práctica esta solución.
En este artículo, analizaremos los desafíos comunes del mantenimiento predictivo a los que pueden enfrentarse las empresas manufactureras antes y después de aplicar esta estrategia.
La implementación del mantenimiento predictivo implica el uso de sensores que monitorean el estado de las máquinas y dispositivos IoT que recopilan datos en tiempo real. Esta información se procesa mediante algoritmos de aprendizaje automático (ML) y modelos de inteligencia artificial (IA) para identificar patrones y anomalías que podrían provocar fallas y retrasos en la producción. Contar con una estrategia de mantenimiento predictivo permite al equipo de mantenimiento analizar las correlaciones entre los estados actuales y anteriores, y predecir posibles fallas.
Sin embargo, antes de llegar a ese punto, las plantas de fabricación deben abordar estos desafíos comunes:
La idea de depender de modelos predictivos puede resultar novedosa para algunas plantas de producción. La aplicación de dichos modelos exige un cambio en la forma en que se gestionan los procesos. Y las personas suelen estar dispuestas al cambio, siempre que formen parte del proceso.
Por ejemplo, los empleados de una planta pueden dar su opinión sobre cómo facilitarles el uso del nuevo software, identificar oportunidades para mejorar la gestión de datos o sentirse responsables de la implementación del programa. De esta forma, aceptarán los cambios con mayor facilidad.
La adopción de la tecnología de mantenimiento predictivo requiere un cambio cultural, que generalmente comienza con un pequeño grupo de entusiastas que son naturalmente receptivos a lo nuevo.
Al implementar un sistema de mantenimiento predictivo, estás apostando a largo plazo. Los beneficios llegan con el tiempo.
Existe la falsa creencia de que la forma más sencilla de reducir los costos de mantenimiento en cualquier planta es optimizar el número de empleados y reducir el número de equipos. Las consecuencias de una gestión de mantenimiento tan superficial pueden ser devastadoras para los costos totales, y los problemas comienzan a aparecer al cabo de uno o dos años debido a activos mal mantenidos.
Los cambios en los costos de mantenimiento están relacionados tanto con la calidad de las actividades como con la producción. Mejorar la fiabilidad de los equipos reducirá los costos, pero la reducción de costos no mejorará la fiabilidad. Los costos de mantenimiento no se pueden reducir rápidamente, ya que mejorar la fiabilidad de los equipos requiere tiempo.
La contratación de nuevos técnicos no es directamente proporcional a la solución de los problemas de mantenimiento.
Por ejemplo, si se producen muchas reparaciones de emergencia, se aplica un mantenimiento reactivo: se repara el equipo después de que se produzca una avería. Sin embargo, este enfoque no reduce el número de reparaciones de emergencia ni el tiempo de inactividad que estas puedan ocasionar.
Por otro lado, la principal ventaja del mantenimiento predictivo es prever este tipo de percances antes de que ocurran y alertar al departamento de mantenimiento sobre ellos.
Sin un sistema de gestión de mantenimiento, los empleados no podrían supervisar grandes cantidades de datos ni analizar tendencias para identificar problemas en los equipos. Sin embargo, la implementación de un programa de mantenimiento predictivo les permitiría saber cuándo programar el mantenimiento basándose en el análisis de datos.
Un técnico tarda una media de 12 minutos en buscar información sobre servicios anteriores en los registros físicos y 4 minutos en documentar una actividad de mantenimiento por escrito. Y estos son solo algunos de los procesos de servicio que se registran en papel.
El uso de un sistema de análisis predictivo automatiza todas estas tareas y ahorra tiempo que los técnicos pueden dedicar al mantenimiento y la reparación propiamente dichos.
La mayoría de las organizaciones creen que migrar a una solución sin papel implicará mayores costos en términos de adquisición de software, hardware y capacitación. Sin embargo, tras la inversión inicial , las empresas suelen recuperar la inversión total en los primeros 18 meses.
Muchos responsables de mantenimiento cometen el error de activar el programa de mantenimiento predictivo de una sola vez, una vez que todo está correctamente conectado, sin tener en cuenta los procesos y procedimientos asociados.
Esto suele generar una avalancha de alarmas y órdenes de trabajo que sobrecargan a los equipos de mantenimiento. Atender numerosas alertas nuevas puede provocar que se pasen por alto fallos críticos. Esto podría tener consecuencias negativas para el éxito del programa debido al descontento del equipo de mantenimiento y su reticencia a utilizarlo.
Este desafío se puede superar estableciendo prioridades en el software de mantenimiento predictivo. De esta forma, el sistema cargará automáticamente las tareas más críticas al principio para que los técnicos puedan abordarlas en el orden de importancia adecuado.
Las organizaciones manufactureras deben tener presente que adoptar una solución de mantenimiento predictivo no es la panacea para la fiabilidad de la producción. Es solo una herramienta, muy útil, pero no puede mejorar la fiabilidad de la planta por sí sola.
Si la productividad de la planta mejora tras un cambio de software, el mérito se debe al efecto sinérgico de la implementación de mejores flujos de trabajo, cambios en el comportamiento de los empleados y datos de software de mayor calidad.
En ocasiones, la adopción del software de mantenimiento se complica, lo que resulta en un bajo uso del sistema. Algunos empleados pueden mostrarse reacios a aceptarlo, y solo es útil cuando todos están de acuerdo y receptivos. Este problema se puede solucionar con una capacitación más detallada, especialmente para el personal de mayor edad, y teniendo paciencia con los técnicos de mantenimiento hasta que aprendan a usarlo correctamente.
Una ventaja clave del mantenimiento predictivo es su capacidad para replicar y escalar el enfoque intuitivo de los profesionales de mantenimiento experimentados. Un técnico cualificado puede identificar ruidos inusuales en las máquinas o lecturas anómalas en los manómetros. La pérdida de conocimiento institucional debido a la jubilación de empleados valiosos pone de manifiesto el papel fundamental de la IA para afrontar este desafío.
Sin embargo, el objetivo de la IA no es reemplazar la experiencia de los ingenieros de mantenimiento, sino reducir la carga de trabajo manual necesaria para un mantenimiento eficaz. Ante la escasez de mano de obra y la creciente demanda de producción, es fundamental optimizar los recursos de los equipos de mantenimiento. Esto les permite centrarse menos en el registro manual de datos y el análisis básico, y más en la resolución de los problemas reales de la planta.
Si su fábrica está a punto de implementar un sistema de mantenimiento predictivo, estos desafíos pueden resultarle útiles para tomar una decisión informada.
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