Cómo construir un caso de negocio para el mantenimiento predictivo en la fabricación

El mantenimiento predictivo es cada vez más importante para las empresas que quieren mejorar su eficiencia operativa y reducir costes. Mediante el uso de análisis de datos para anticiparse a los fallos de los equipos, las organizaciones pueden optimizar los programas de mantenimiento y minimizar los tiempos de inactividad inesperados. 

Este blog abordará los factores que impulsan el valor del mantenimiento predictivo, esbozará metodologías para calcular su rentabilidad y ofrecerá ideas prácticas para una implantación eficaz.

Qué es el mantenimiento predictivo y sus ventajas

El mantenimiento predictivo utiliza tecnologías avanzadas para predecir cuándo pueden producirse averías en los equipos. A diferencia del mantenimiento reactivo tradicional, que aborda los problemas solo después de que surjan, o del mantenimiento preventivo, que se basa en revisiones programadas, el mantenimiento predictivo identifica proactivamente los problemas potenciales antes de que provoquen averías.

Los avances tecnológicos clave que permiten el mantenimiento predictivo incluyen el Internet de las Cosas (IoT) y el análisis de datos. Estas tecnologías facilitan la supervisión y el análisis de los equipos en tiempo real, lo que permite a las empresas actuar a partir de los datos recopilados a lo largo del tiempo.

Por qué las organizaciones deben invertir en mantenimiento predictivo

4 razones por las que las organizaciones deberían considerar el mantenimiento predictivo:

• Reducción del tiempo de inactividad: El mantenimiento predictivo permite intervenir a tiempo, minimizando los tiempos de inactividad imprevistos. Por ejemplo, un fabricante de acero aplicó el mantenimiento predictivo a sus bombas centrífugas críticas, lo que se tradujo en una reducción de 30% del tiempo de inactividad en un año.
• Menores costes de mantenimiento: Al anticiparse a los fallos, las empresas pueden optimizar los programas de mantenimiento y reducir la frecuencia de inspecciones innecesarias. El mismo fabricante de acero comunicó un ahorro de 50.000 euros anuales al reducir las actividades de mantenimiento innecesarias.
• Prolongación de la vida útil de los activos: La supervisión periódica y la intervención temprana ayudan a mantener los equipos en mejores condiciones, prolongando su vida operativa. En un caso, por ejemplo, el mantenimiento predictivo prolongó la vida útil de una maquinaria envejecida una media de 20%.
• Mejora de la eficacia operativa: La mejora del rendimiento de los activos aumenta la productividad y reduce el consumo de energía. Una planta de fabricación que adoptó técnicas de mantenimiento predictivo experimentó un aumento de 15% en su eficiencia global.

Retos comunes en la estimación de los beneficios del mantenimiento predictivo

Aunque las ventajas del mantenimiento predictivo son evidentes, cuantificarlas puede plantear dificultades. Las organizaciones suelen encontrar incertidumbres a la hora de predecir los fallos de los activos y el rendimiento de las tecnologías predictivas.

Muchos sistemas de mantenimiento predictivo no pueden predecir perfectamente los fallos debido a factores como la complejidad de los activos y la variación de las condiciones operativas. Indicadores clave de resultados para el mantenimiento predictivo, como la sensibilidad (tasa de verdaderos positivos) y la especificidad (tasa de verdaderos negativos), son importantes para evaluar la precisión del sistema.

Por ejemplo, un sistema de mantenimiento predictivo con una sensibilidad de 90% significa que identifica correctamente 90% de los fallos potenciales, mientras que una especificidad de 85% indica que se identifican correctamente 85% de los no fallos. Las organizaciones deben centrarse en la diferencia de precisión entre los métodos actuales y las nuevas tecnologías de mantenimiento predictivo a la hora de calcular los beneficios potenciales.

Cómo evaluar el caso de negocio del mantenimiento predictivo

Para calcular eficazmente el argumento comercial a favor del mantenimiento predictivo, puede seguir un planteamiento estructurado:

Paso 1: Formar un equipo de especialistas

Reúna un equipo que incluya ingenieros de mantenimiento, especialistas en tecnología de mantenimiento predictivo y analistas de casos empresariales. Este esfuerzo de colaboración garantizará una evaluación exhaustiva de los posibles beneficios y costes.

Paso 2: Analizar los modos de fallo y estimar el tiempo medio entre fallos (MTBF)

Identificar los distintos modos de fallo de los activos en cuestión. Utilizar datos históricos y el juicio de expertos para estimar el MTBF de cada modo. 

Por ejemplo, si una bomba centrífuga tiene un MTBF de 10 años por fallo del impulsor y de 8 años por fallo del cojinete, estas cifras serán cruciales para los cálculos.

Paso 3: Analizar las fuentes de valor adicionales del sistema de mantenimiento predictivo

Investigar cómo puede afectar el sistema de mantenimiento predictivo a los costes de inspección, los intervalos de mantenimiento, los costes operativos y la vida útil de los activos. Identifique y cuantifique estas fuentes de valor adicionales, como la reducción del consumo de energía mediante la identificación temprana de ineficiencias.

Paso 4: Realizar un análisis detallado del caso empresarial

Evalúe los costes iniciales y recurrentes asociados a la implantación del mantenimiento predictivo. Utilice rangos para variables inciertas con el fin de mejorar la precisión de sus estimaciones. Por ejemplo, considere las posibles falsas alarmas y sus costes asociados. Si un sistema de mantenimiento predictivo tiene una especificidad de 92%, puede conducir a un mantenimiento innecesario mínimo, apoyando así un caso de negocio positivo.

Principales factores de valor y guía rápida

Las organizaciones deben identificar los principales impulsores de valor para el mantenimiento predictivo.

Entre los principales motores figuran:

• Mejora del tiempo de actividad de los activos
• Reducción de los costes operativos y de mantenimiento
• Mayor eficiencia energética
• Prolongación de la vida útil de los activos

Cuatro pasos para iniciarse en el mantenimiento predictivo 

1. Evaluar las prácticas actuales de mantenimiento: Evaluar las estrategias de mantenimiento existentes e identificar áreas de mejora.
2. Invertir en tecnología: Considere la posibilidad de implantar tecnologías de mantenimiento predictivo que se ajusten a las necesidades de su organización.
3. Forme a su equipo: Asegúrese de que sus equipos de mantenimiento y operaciones están bien formados en el uso de herramientas de mantenimiento predictivo y en la interpretación de datos.
4. Controlar y ajustar: Supervise continuamente el rendimiento de su programa de mantenimiento predictivo y ajústelo según sea necesario para maximizar los beneficios.

Casos prácticos: cambio de las estrategias de mantenimiento en la industria

Los ejemplos muestran cómo la actualización de las estrategias de mantenimiento puede suponer un importante ahorro de costes y una mejora de la eficiencia. En un caso, una bomba centrífuga sufrió una avería inesperada, que podía detener la producción e incurrir en pérdidas de unos 25.000 euros por hora. Gracias a la implantación de un sistema de mantenimiento avanzado, la empresa pudo detectar el problema a tiempo y solucionar el fallo antes de que causara costosos tiempos de inactividad.

En otro caso, una empresa introdujo un sistema predictivo para supervisar 10 bombas. El resultado fue un periodo de amortización inferior a dos años y un aumento significativo de la eficiencia operativa.

Estos ejemplos ponen de relieve cómo las empresas pueden utilizar información basada en datos para optimizar la gestión de activos, permitiendo a los responsables de la toma de decisiones comprender tanto los beneficios potenciales como los retos de actualizar sus estrategias de mantenimiento.

Mejorar la gestión de activos para lograr un mayor impacto

El mantenimiento predictivo es una poderosa estrategia para optimizar la eficiencia operativa y reducir costes. Comprendiendo los factores que impulsan el valor y aplicando metodologías eficaces, las organizaciones pueden construir un sólido argumento empresarial a favor del mantenimiento predictivo.