Guía rápida del mantenimiento predictivo 4.0

Hemos escrito esta guía para cualquiera que esté planeando implantar un programa de mantenimiento predictivo. Tanto si se dedica al mantenimiento como a las operaciones, la innovación o la gestión, puede utilizar las herramientas aquí expuestas desde cualquier ángulo.

Usted ya sabe por qué quiere implantar un programa de mantenimiento predictivo: lo más habitual es que sea para aumentar el tiempo de actividad, reducir costes y riesgos y prolongar la vida útil de los activos. Pero saber por qué no le ayuda a saber cómo. Ahí es donde entra esta guía. Está diseñada para guiarle por los pasos concretos desde la idea hasta la implantación. Seguirá teniendo que hacer usted mismo el trabajo pesado, desde recopilar las cifras hasta hablar con los proveedores y persuadir a los colegas reticentes, pero esperamos que las hojas de trabajo de esta guía le ayuden a hacer todo eso, rápido y bien. Te apoyamos. Antes de pasar a las hojas de trabajo, veamos algunas definiciones y principios que le servirán de guía.

Datos + análisis + previsión = predicción

Recopilando periódicamente datos sobre el estado de las máquinas, puede identificar patrones que le ayuden a predecir futuros fallos, con la antelación suficiente para evitarlos. Esto es lo que entendemos por predicción. Esta estrategia existe desde hace mucho tiempo, al menos desde 1939, cuando el primer artículo de investigación sugirió utilizar las vibraciones de las máquinas para avisar con antelación de los fallos. El mantenimiento predictivo (PdM) suele contraponerse al mantenimiento reactivo o correctivo y al mantenimiento preventivo, que se basa en un calendario. El mantenimiento predictivo es en gran medida sinónimo de mantenimiento basado en la condiciónTambién puede ser prescriptivo, es decir, incluir acciones recomendadas en las alertas del sistema.

IA + IIoT = 4,0

A medida que la tecnología nos proporciona mejores herramientas, aumenta nuestra capacidad para alcanzar el objetivo final. Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) y el internet industrial de las cosas (IIoT) nos permiten ahora analizar cantidades masivas de datos casi en tiempo real, lo que hace posible encontrar antes los fallos en desarrollo, automatizar el análisis de la causa raíz y aplicar la técnica a escala. Eso es lo que lo convierte en el mantenimiento predictivo 4.0.

Empieza poco a poco.

El mantenimiento predictivo 4.0 en toda regla afecta a toda la empresa y a su cultura. Es un gran cambio. Y como en todos los grandes cambios, tiene sentido empezar poco a poco e ir escalando a medida que se consigue el éxito. Empezar poco a poco permite trabajar en los detalles mientras están a un nivel manejable, y expone los lugares donde su organización necesitará añadir habilidades o cambiar su cultura para que el mantenimiento predictivo funcione. También ayuda a convencer a los críticos de su empresa para que prueben el mantenimiento predictivo, reduciendo tanto la barrera para empezar como la pérdida percibida de tiempo, esfuerzo y dinero si no funciona. Dicho esto, no empiece demasiado poco a poco. Se necesita cierta masa crítica para ver beneficios reales.

Sea concreto.

La única forma de saber si el mantenimiento predictivo 4.0 (o cualquier otro proyecto) ayuda a su empresa es tener objetivos claramente formulados y datos concretos que le digan si los ha alcanzado o no. En cada paso de su viaje hacia el mantenimiento predictivo 4.0, pregúntese qué quiere lograr y cómo medirá si lo ha conseguido. Los objetivos concretos respaldados por pruebas fehacientes de los resultados son también la mejor manera de convertir a los críticos que inicialmente se resistieron a su proyecto piloto en defensores de su ampliación.

Haz los deberes.

Guías como ésta pueden ayudarle a organizar sus ideas, pero ninguna guía, por exhaustiva que sea, puede elegir el sistema de mantenimiento predictivo adecuado para su configuración específica. Prepárese para dedicar tiempo a escuchar a sus colegas, a investigar tecnologías y proveedores, e incluso a revisar pasos anteriores del proceso para afinar sus opciones a medida que vaya aprendiendo más.

Hazlo en equipo.

La mejor manera de acabar con un gran proyecto es hacerlo solo. A nadie le gusta que le digan que otro ha decidido lo que es mejor para él, sin molestarse en pedirle su opinión. Además, su empresa tiene una mina de oro de información valiosa almacenada en esos archivos biológicos llamados cerebros. Los colegas y departamentos a los que se consulta en la fase de planificación de un proyecto de mantenimiento predictivo no sólo son más propensos a apoyarlo, sino que sus aportaciones también le ayudarán a elaborar mejores objetivos y formas de evaluarlos.

No importa lo fabuloso que sepas mantenimiento predictivo 4.0 para tu empresa, no puedes hacerlo tú solo. En este paso, hará una lista de todas las personas a las que tiene que encantar la idea de este proyecto, o al menos pensar que podría llegar a encantarles, y lo que hará falta para convencerles. A continuación, a medida que avanza por los pasos siguientes, utilizará esta información para ayudar a enfocar, informar y cuantificar su proyecto piloto de mantenimiento predictivo para darle la mayor probabilidad de éxito.

Consejo 1: Enumere sólo a las personas imprescindibles y sólo a su conductor #1.

Tendrás que demostrar cómo el proyecto de mantenimiento predictivo abordará de forma tangible cada uno de los factores que enumeras, lo que puede explotar rápidamente. La mayoría de las veces, si puedes demostrar a alguien que tu idea ayudará a solucionar su mayor problema, se subirá a bordo. Y una vez entusiasmados, ayudarán a convencer a sus compañeros de equipo.

Consejo 2: Haga que esos conductores sean específicos.

Los objetivos comunes como "mejorar la eficiencia" y "reducir los costes" pueden ser correctos, pero son demasiado genéricos para ayudarle en este caso. Pregúntate qué problema concreto quiere resolver cada una de las personas de tu lista.

Consejo 3: No olvide el lado humano. 

Es más difícil de cuantificar que el tiempo y el dinero, pero igual de importante. ¿Alguien teme ser sustituido por la tecnología? ¿Son históricamente lentos al cambio? ¿Existen hostilidades interpersonales o entre equipos que, por poco relacionadas que estén, se interpondrán en el camino? No se enfrentará a estos problemas de frente, pero necesita saber en qué lienzo está trabajando cuando pinte el cuadro del mantenimiento predictivo para cada colega.

Lectura recomendada: Argumentos empresariales a favor del mantenimiento predictivo (pdf)

Lo más probable es que ya tuviera en mente máquinas específicas cuando cogió por primera vez esta guía. No hay nada malo en ello, pero puede que no sean los activos que mejor le ayudarán a demostrar el valor del mantenimiento predictivo 4.0 al resto de la empresa. En este paso, combinará datos concretos sobre los malos actores de su empresa con los impulsores de valor del paso 1 para seleccionar un grupo de máquinas para su piloto.

Consejo 1: Elija entre 15 y 50 activos.

Se necesitan suficientes máquinas en el piloto para ver resultados, pero no tantas como para que resulte difícil de justificar, implantar o evaluar. Una vez que se haya demostrado su valor, puede ampliarlo e incluir más equipos (y de más tipos).

Consejo 2: Utilizar la experiencia interna.

Sus técnicos de mantenimiento y operarios de máquinas saben de primera mano qué equipos son más propensos a fallar y tardan más en repararse. Si su empresa ha realizado un análisis de criticidad antes, utilízalo para informarte sobre tus elecciones. (Si no, consulte este artículo recomendado para ayudarte a empezar).

Consejo 3: Exija datos anteriores.

Lo necesitará cuando llegue el momento de evaluar sus resultados. Elija activos con un historial de al menos 6 meses para las métricas que puedan responder a los generadores de valor del paso 1. Hemos incluido algunos ejemplos en la siguiente hoja de cálculo para que pueda empezar.

Al igual que en el paso 2, es posible que ya tenga en mente algunos fallos específicos. En este paso, verá si encajan bien con los generadores de valor del paso 1 y qué otros fallos merece la pena incluir o dejar fuera.

Consejo 1: Utilice datos para tomar su decisión.

En el paso 2 seleccionó los activos críticos para los que dispone de al menos 6 meses de datos de GMAO. Utilícelos para identificar los fallos cuya eliminación tendría el mayor impacto en los generadores de valor que enumeró en el paso 1.

Consejo 2: Elija algo para todos.

En el paso 6, evaluará los resultados del proyecto en relación con los factores que enumeró en el paso 1. Asegúrese de que tiene material para convencer a todos los que figuran en esa lista. Asegúrate de que tienes argumentos para convencer a todos los de la lista.

Consejo 3: Elige todo lo que necesites, pero no más. 

El mantenimiento predictivo 4.0 depende de datos de alta calidad procedentes de una señal física como la vibración, la corriente o la temperatura. Estas señales llevan información diferente, lo que significa que no hay una talla única. monitoreo de la condición tecnología. Cuantos menos modos de fallo deba detectar su proyecto de mantenimiento predictivo, más posibilidades tendrá de que el sistema que elija en el paso 4 funcione a la perfección.

Lectura recomendada: Guía comparativa de monitorización de estado (descarga pdf)

Ahora que sabe qué máquinas y averías quiere supervisar, es el momento de buscar un proveedor. Aquí comparará proveedores tanto en función de sus requisitos de alto nivel como de los aspectos financieros.

Consejo 1: La calidad de su mantenimiento predictivo depende de sus datos. 

A menos que disponga de datos de alta calidad procedentes de los sensores existentes, tendrá que elegir un proveedor cuya oferta incluya hardware (en lugar de una plataforma que analice sus datos existentes). Muchos fabricantes de equipos originales están empezando a incluir sensores de alta calidad en sus equipos (como los sensores de corriente y tensión integrados en los variadores de frecuencia), por lo que es posible que sus máquinas más nuevas ya estén equipadas.

Consejo 2: No olvide a sus proveedores actuales.

Si ya utiliza una plataforma digital industrial como EcoStruxure de Schneider o Maximo de IBM, es posible que tenga acceso a tecnología de supervisión del estado integrado en ese sistema.

Utilice la primera hoja de cálculo (paso 4a) para delimitar el campo.

Comparar proveedores en función de sus requisitos generales le permitirá reducir rápidamente la lista, antes de dedicar tiempo a profundizar en los detalles de sus ofertas. Deberías poder encontrar la mayor parte de esta información en el sitio web del proveedor.

Utilice la segunda hoja de trabajo (paso 4b) para elaborar su lista de candidatos preseleccionados.

La segunda hoja de trabajo es una evaluación detallada del valor que puede utilizar para cuantificar en detalle a los proveedores. Los puntos aquí recogidos le servirán de valiosa información para sus conversaciones con ellos.

Modos de fallo

Ahora que ya ha visto de cerca varios sistemas de monitorización de estado, es el momento de volver a revisar las hojas de trabajo anteriores. Quizá haya un modo de fallo que incluyó en el paso 3 y que el sistema elegido no gestiona bien. Podría elegir a un segundo proveedor para que se encargara de ese problema, pero eso haría que su piloto fuera más complejo y costoso. En su lugar, vea si hay un modo de fallo diferente que pueda utilizar para sustituir a ese, o tal vez ni siquiera lo necesite, porque los modos de fallo restantes ya cubren todos los impulsores de valor del paso 1.

Lo que hay que tener 

Del mismo modo, es posible que se haya dado cuenta de que el sistema que ha elegido es excelente en algo que no había incluido antes, porque estaba simplificando las cosas. Ahora es el momento de añadir esos aspectos positivos en los que brilla el sistema elegido. (Eso sí, asegúrese de que los nuevos elementos sean también SMART: específicos, medibles, alcanzables, relevantes y de duración determinada).

Activos

También es posible que, después de conocer los sistemas que existen, hayas decidido que hay un conjunto mejor de activos que podrías elegir para tu piloto. Lo bueno de este proceso es que no es demasiado tarde para volver a empezar. No se ha gastado dinero, pero se ha aprendido mucho, y con sólo unas horas más de esfuerzo, su plan de mantenimiento predictivo será 10 veces mejor.

Ya ha hecho todo el trabajo previo y ahora está listo para empezar. Trabajará en estrecha colaboración con su proveedor para instalar y poner en marcha el nuevo sistema. Puede que le sorprenda, pero una vez que el sistema esté en marcha le espera un escollo. En resumen, esta nueva iniciativa para ayudar a su empresa a trabajar de forma más inteligente puede parecer que empeora las cosas antes de mejorarlas. Su tarea ahora es llevar a su empresa a través de este viaje, cuando la visión a corto plazo dice que el proyecto está haciendo las cosas más difíciles, pero recuerde que conducirá a grandes victorias a largo plazo.

Consejo 1: Recuerde a sus interlocutores que todo va por buen camino.

En el paso 1, ha enumerado a las personas cuya aprobación ha sido crucial para introducir el mantenimiento predictivo 4.0 en su empresa. Recuérdeles que ahora mismo está recopilando datos y que es demasiado pronto para juzgar cómo afectará el nuevo sistema al tiempo de actividad, el esfuerzo y el coste una vez que forme parte de su estrategia de mantenimiento.

Consejo 2: Utilice los datos recibidos para aumentar la confianza.

No olvide informar a las partes interesadas de los beneficios inmediatos, como cuando el sistema evita un fallo que habría pasado desapercibido sin él. No es mala idea enviar actualizaciones periódicas sobre el rendimiento del sistema. Especialmente si el mantenimiento predictivo 4.0 está cambiando todo el enfoque de mantenimiento de su empresa, utilice resultados concretos para reforzar el mensaje de que los cambios desconocidos ahora (que pueden parecer más esfuerzo, en lugar de menos) conducirán a grandes ganancias en eficiencia más adelante.

Han pasado entre seis y doce meses. Como ha configurado bien su proyecto de mantenimiento predictivo, ahora tiene pruebas contundentes y cuantificadas de que funciona. Ha superado el valle de "peor antes que mejor" y todos los que tienen que dar su visto bueno para ampliar el proyecto pueden ver en blanco y negro que este proyecto está ayudando a resolver sus problemas más acuciantes.

Si las hojas de trabajo de esta guía le han resultado útiles, vuelva a utilizarlas para ampliar sus esfuerzos de mantenimiento predictivo 4.0 con nuevos activos, modos de fallo y sistemas que mejor se adapten a ellos.