Los tiempos de inactividad imprevistos cuestan a los fabricantes más de $50 mil millones al año. Para evitar formar parte de esa estadística, las organizaciones deben adoptar una estrategia de mantenimiento de equipos proactiva, basada en una sólida gestión del mantenimiento de equipos basada en IA.
Cuando se ejecuta con eficacia, esta estrategia no sólo ahorra dinero, sino que también aumenta la fiabilidad de la producción. Prolonga la vida útil de los equipos, mejora la disponibilidad de las máquinas y reduce significativamente el riesgo de fallos inesperados. Todo ello es posible gracias a una visión completa y contextual de los activos, desde el diseño hasta el desmantelamiento.
¿Qué es la gestión del mantenimiento de equipos?
La gestión del mantenimiento de equipos es el proceso de planificación, programación, realización y seguimiento de las actividades de mantenimiento para garantizar que la maquinaria funcione de forma eficiente y fiable. Esto incluye el mantenimiento preventivo, predictivo y correctivo, todo ello optimizado cuando se basa en datos completos y fiables.
El enfoque proactivo, alimentado por datos exhaustivos sobre el ciclo de vida de los activos, es fundamental para mantener altos estándares operativos. Los objetivos principales son prolongar la vida útil de la maquinaria, reducir el tiempo de inactividad y minimizar los costes de reparación, aprovechando los conocimientos extraídos de todo su historial operativo e incluso de la intención de su diseño. El mantenimiento periódico de los equipos, basado en los datos de su ciclo de vida, aumenta la eficiencia y la seguridad de las instalaciones. Garantiza que los procesos de producción se desarrollen con fluidez y fiabilidad. Además, un mantenimiento eficaz ayuda a los fabricantes a cumplir la normativa de seguridad, al tiempo que mejora la rentabilidad de la inversión en costosos equipos de fabricación gracias a un rendimiento y una longevidad optimizados.
Hoy en día, los enfoques proactivos de mantenimiento -apoyados en datos completos sobre el ciclo de vida de los activos- son esenciales para mantener la excelencia operativa.
Los datos del ciclo de vida permiten a las instalaciones
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Prolongar la vida útil de la maquinaria
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Minimizar el tiempo de inactividad y los costes de reparación
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Mejorar la seguridad y el cumplimiento de la normativa
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Maximizar el rendimiento de las inversiones de capital
Al utilizar los datos para tomar decisiones informadas sobre el mantenimiento, los fabricantes garantizan un funcionamiento más fluido y la fiabilidad de los equipos a largo plazo.
Los retos de la gestión tradicional del mantenimiento
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Datos fragmentados e incoherentes procedentes de múltiples sistemas
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Escasa visibilidad del estado y el historial de los activos
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Programas de mantenimiento ineficaces que provocan tiempos de inactividad
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Procesos de documentación manuales y propensos a errores
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Dificultad para hacer un seguimiento de las piezas, los cambios en la lista de materiales y los datos de los proveedores.
Tipos de mantenimiento de equipos
Una gestión eficaz del mantenimiento de los equipos garantiza el buen funcionamiento de los activos, reduce el tiempo de inactividad y amplía el valor del ciclo de vida. Las estrategias de mantenimiento varían en función de la criticidad del activo, el coste y las necesidades operativas. Estos son los principales tipos de mantenimiento de equipos:
1. Mantenimiento preventivo (MP)
Actividades de mantenimiento programadas a intervalos regulares para prevenir el fallo de los equipos antes de que se produzca. Implica inspecciones, lubricación, ajustes y sustitución de piezas en función del tiempo o de los umbrales de uso.
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Objetivo: Minimice las averías inesperadas mediante un mantenimiento rutinario.
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Ejemplos: Cambio de filtros cada 3 meses, lubricación programada cada 500 horas de funcionamiento.
2. Mantenimiento predictivo (PdM)
Utiliza datos, sensores y análisis en tiempo real para predecir cuándo es probable que fallen los equipos, lo que permite realizar el mantenimiento justo antes de que se produzca un fallo.
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Objetivo: Realice el mantenimiento en función del estado real del equipo, evitando trabajos innecesarios.
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Herramientas: Análisis de vibraciones, imágenes térmicas, análisis de aceite, datos de sensores IoT.
3. Mantenimiento correctivo (MC)
Se realiza después de un fallo o avería para restablecer el funcionamiento del equipo.
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Objetivo: Repare o sustituya rápidamente las piezas rotas para minimizar el tiempo de inactividad.
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Inconvenientes: No está previsto y puede acarrear costes más elevados si los fallos son graves.
4. Mantenimiento basado en el estado (CBM)
Enfoque híbrido que supervisa continuamente determinados parámetros o condiciones de los equipos y activa el mantenimiento cuando se alcanzan determinados umbrales.
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Objetivo: Mantener los activos sólo cuando sea necesario, en función de las condiciones medibles.
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Por ejemplo: Sustituir un rodamiento sólo cuando la temperatura o las vibraciones superen los límites de seguridad.
5. Mantenimiento proactivo
Se centra en identificar y eliminar las causas profundas de los fallos de los equipos mediante mejoras del diseño, formación de los operarios y controles medioambientales.
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Objetivo: Reduzca la probabilidad de fracasos abordando los problemas subyacentes en lugar de los síntomas.
6. Mantenimiento hasta el fallo
Permite que los equipos funcionen hasta que fallan; es adecuado para activos no críticos o fácilmente sustituibles.
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Objetivo: Evite costes de mantenimiento cuando el impacto del tiempo de inactividad sea mínimo.
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Riesgo: Puede provocar paradas inesperadas de la producción si no se gestiona adecuadamente.
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Tipo de mantenimiento |
Cuándo utilizar |
Beneficio clave |
Típico Acérquese a |
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Preventivo |
Mantenimiento regular programado |
Reduce los fallos inesperados |
Tareas programadas en función del tiempo/uso |
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Predictivo |
Equipos críticos con sensores |
Minimizar el tiempo de inactividad y los costes |
Alertas de mantenimiento basadas en datos |
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Correctivo |
Después del fallo |
Restauración rápida |
Reparaciones reactivas |
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Basado en condiciones |
Equipos con indicadores de salud medibles |
Mantenimiento selectivo |
Umbrales de control |
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Proactivo |
Escenarios de fallo de alto impacto |
Eliminación de las causas profundas |
Mejora continua |
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Run-to-Failure |
Activos no críticos |
Ahorro de costes |
Funcionar hasta el fallo |
Industrias que confían en una sólida gestión del mantenimiento de sus equipos
El mantenimiento de equipos desempeña un papel vital en todos los sectores, ya que garantiza la eficacia operativa, el cumplimiento de las normas y la longevidad de los activos.
Fabricación: Tanto en la fabricación discreta como en la fabricación por procesos, el tiempo de actividad de los equipos es fundamental. Los sistemas de mantenimiento ayudan a agilizar los flujos de trabajo, reducir el tiempo de inactividad y garantizar el cumplimiento de la normativa.
Sanidad: Los hospitales y centros sanitarios gestionan complejas redes de equipos médicos cuyo mantenimiento periódico garantiza la seguridad de los pacientes y el cumplimiento de la normativa.
Servicios públicos y energía: Los proveedores de servicios públicos supervisan las infraestructuras críticas y confían en los programas de mantenimiento para garantizar un servicio ininterrumpido y el cumplimiento de la normativa en constante evolución.
Minería: Con equipos pesados que funcionan en condiciones extremas, las operaciones mineras dependen del mantenimiento preventivo para evitar fallos costosos y mejorar la seguridad.
Comida y bebida: Las estrictas normas de higiene y seguridad exigen equipos fiables en la producción de alimentos. Los programas de mantenimiento garantizan un funcionamiento sin problemas y el cumplimiento de la normativa.
Farmacéutica: Las empresas farmacéuticas siguen estrictas normas de la FDA, que exigen un seguimiento detallado del mantenimiento de los equipos para garantizar la integridad del producto y la preparación para las auditorías.
Venta al por menor: Los minoristas utilizan sistemas de mantenimiento para gestionar los equipos y las instalaciones de las tiendas, lo que favorece la coherencia operativa y mejora la experiencia del cliente.
Telecom: Los proveedores de telecomunicaciones dependen del tiempo de actividad de los equipos para la fiabilidad de la red. Las herramientas de mantenimiento garantizan la conservación de la infraestructura y minimizan las interrupciones.
El papel fundamental de la gestión de datos MRO en el mantenimiento moderno
En la GEM moderna, los datos no son sólo un subproducto, sino un activo fundamental. La recopilación, gestión y análisis eficaces de los datos relacionados con el mantenimiento son esenciales para:
Toma de decisiones informada: Los datos precisos sobre el historial de activos, patrones de fallos, tiempos de reparación y costes permiten a los gestores tomar mejores decisiones sobre estrategias de mantenimiento, asignación de recursos e inversiones de capital.
Programación optimizada: Los datos históricos y las tendencias de rendimiento ayudan a perfeccionar los programas de PM y a predecir los puntos óptimos de intervención para la PdM, evitando un mantenimiento excesivo o insuficiente.
Eficiencia mejorada: El acceso a procedimientos correctos, información sobre piezas e historial de activos permite a los técnicos realizar las reparaciones con mayor rapidez y eficacia, aumentando el "tiempo de llave inglesa".
Análisis de la causa raíz: Los datos detallados de los fallos permiten realizar un análisis exhaustivo de la causa raíz, lo que ayuda a eliminar los problemas recurrentes en lugar de limitarse a tratar los síntomas.
Control de costes: El seguimiento de la mano de obra de mantenimiento, los materiales y los costes de los contratistas en relación con activos y órdenes de trabajo específicos proporciona visibilidad sobre dónde se gasta el dinero e identifica oportunidades de ahorro.
Mejora continua: Al medir los KPI y analizar las tendencias, los departamentos de mantenimiento pueden perfeccionar continuamente sus procesos y mejorar el rendimiento general de los equipos. A sistema de información centralizado o un sistema moderno de gestión informatizada del mantenimiento (GMAO)/gestión de activos empresariales (GAE) es crucial para gestionar estos datos con eficacia y crear una "única fuente de verdad" para la información sobre mantenimiento.
Pasos estratégicos para implantar una gestión eficaz del mantenimiento de los equipos
Un enfoque estructurado es clave para desarrollar con éxito un programa de GEM basado en datos:
Fase 1: Establecer la base y la estrategia de los datos de mantenimiento
Paso 1: Definir la jerarquía y la criticidad de los activos, y consolidar los datos de los activos. Desarrollar una jerarquía de activos clara. Identifique los activos críticos en función de su impacto en la producción, la seguridad y los costes. Consolidar toda la información existente sobre activos en un sistema centralizado (por ejemplo, CMMS/EAM).
Paso 2: Digitalizar los documentos clave de mantenimiento e integrar la información. Utilice herramientas como IDP cuando resulte beneficioso digitalizar los documentos esenciales de mantenimiento (manuales, procedimientos, registros históricos) e integrar esta información en los registros de activos dentro de su sistema de mantenimiento.
Paso 3: Desarrollar estrategias de mantenimiento e indicadores clave de rendimiento adecuados. En función de la criticidad de los activos y de los datos disponibles, definir las estrategias de mantenimiento más adecuadas (PM, PdM, etc.) para las distintas clases de activos. Establezca KPI claros y medibles para hacer un seguimiento del rendimiento.
Fase 2: Planificación y ejecución con información precisa
Paso 4: Implantar procesos sólidos de planificación y programación de órdenes de trabajo. Garantizar que todos los trabajos de mantenimiento se planifiquen, programen y asignen a través de un sistema formal de órdenes de trabajo. Utilizar información precisa de los activos y listas de materiales de servicio para una planificación eficiente de piezas y recursos.
Paso 5: Equipar a los técnicos con la información y las herramientas necesarias para la ejecución. Proporcione a los equipos de mantenimiento un acceso sencillo (por ejemplo, a través de dispositivos móviles) a las órdenes de trabajo, el historial de activos, los procedimientos normalizados de trabajo, las directrices de seguridad y las listas de materiales para garantizar que las tareas se realizan de forma correcta y segura.
Fase 3: Captura de datos, análisis y mejora continua del mantenimiento
Paso 6: Imponer la captura coherente de datos para todas las actividades de mantenimiento. Formar a los técnicos y establecer procesos para garantizar que todos los datos relevantes de la ejecución del mantenimiento (mano de obra, piezas, códigos de avería, acciones correctivas, etc.) se capturan con precisión en el sistema de órdenes de trabajo.
Paso 7: Analizar periódicamente los datos de mantenimiento y el rendimiento para una mejora continua. Utilice las funciones de generación de informes y análisis de su software de mantenimiento para realizar un seguimiento de los KPI, analizar tendencias, identificar las causas de los fallos y encontrar oportunidades para optimizar las estrategias de mantenimiento, los calendarios y la asignación de recursos.
Impacto cuantificable: Datos y cálculos en la gestión del mantenimiento de equipos
Un mantenimiento eficaz de los equipos, respaldado por una sólida gestión de los datos del ciclo de vida, aporta importantes beneficios económicos:
El verdadero coste del tiempo de inactividad: Las paradas imprevistas pueden costar caro a los fabricantes industriales $50.000 millones anualesalgunas estimaciones sitúan el coste medio en $125.000 por hora para una empresa industrial típica.
Ejemplo de cálculo (pérdida de ingresos): Tiempo de inactividad (4 h) × Ritmo de producción (100 unidades/h) × Ingresos/unidad ($50) = $20.000 Pérdida de ingresos.
Mantenimiento preventivo frente a mantenimiento reactivo: El caso financiero: El mantenimiento reactivo puede costar 4 a 5 veces más que la PM. Un programa PM bien aplicado puede suponer un ahorro de 1.000 millones de euros. 12% a 18% sobre los enfoques reactivos y reducir las averías en 70-75%.
Ejemplo de cálculo (PM ROI): Si un programa PM que cuesta $50K evita $150K en costes reactivos y ahorra $80K en tiempo de inactividad, el ROI es de 360%. (
[($150K + $80K) - $50K] / $50K × 100).
Las ventajas avanzadas del mantenimiento predictivo (PdM): PdM puede reducir los costes generales de mantenimiento 5-10% en comparación con el PM basado en el tiempo, aumentan el tiempo de actividad de los equipos hasta un 20%y reducir los tiempos de inactividad imprevistos hasta un 50%.
Optimización de la gestión de inventarios MRO: Los costes de mantenimiento de existencias suelen ser 20-30% de valor de inventario al año. Reducir el inventario medio de MRO en $200.000 con un coste de transporte de 25% ahorra $50.000 anuales. Unos datos eficaces sobre el ciclo de vida también pueden reducir las existencias obsoletas de MRR mediante 5-15%.
Indicadores clave de rendimiento (KPI) y su vínculo financiero:
Eficacia global de los equipos (OEE)
La OEE mide la productividad de la fabricación. Es una métrica compuesta de disponibilidad, rendimiento y calidad.
Fórmula: OEE = Disponibilidad x Rendimiento x Calidad
Disponibilidad: (Tiempo de ejecución / Tiempo de producción previsto)
Rendimiento: (duración ideal del ciclo x recuento total) / tiempo de funcionamiento)
Calidad: (recuento bueno / recuento total)
Punto de datos: La OEE de clase mundial se cita a menudo como 85% o superior. La OEE media en muchas plantas está más cerca de 60-70%.
Cálculo: Impacto financiero de la mejora de la OEE
La mejora de la OEE puede traducirse directamente en un aumento de la capacidad de producción sin inversión de capital.
Ejemplo: Una planta produce 1.000 unidades/hora, cada unidad tiene un margen de beneficio de $5. La OEE actual es de 70%.
Producción potencial a 100% OEE = 1.000 unidades/hora
Producción real a 70% OEE = 700 unidades/hora
Si la OEE mejora hasta 75% (un aumento de 5 puntos porcentuales):
Nueva producción = 750 unidades/hora
Aumento de la producción = 50 unidades/hora
Beneficio adicional por hora = 50 unidades * $5/unidad = $250/hora
Beneficio adicional anual (suponiendo 2.000 horas de funcionamiento/año) = $250/hora * 2.000 horas = $500.000.
Optimización del inventario de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO)
Un exceso de existencias inmoviliza el capital, mientras que un déficit provoca tiempos de inactividad prolongados a la espera de piezas.
Punto de datos: A menudo, las empresas pueden reducir sus existencias de MRR en 10-30% mediante una mejor gestión de los datos, listas de materiales precisas y la previsión de la demanda, sin que ello afecte a los niveles de servicio. Los costes de mantenimiento del inventario suelen representar entre 20 y 30% del valor del inventario al año.
Cálculo: Ahorro por reducción de existencias
Valor de la reducción del inventario de MRR x Porcentaje anual del coste de mantenimiento del inventario = Ahorro anual
Ejemplo: Una empresa reduce el inventario de MRO de $5 millones a $4 millones (una reducción de $1 millón) con un coste de transporte de 25%: $1.000.000 * 0,25 = $250.000 de ahorro anual en costes de transporte.
Cálculo: Ahorro por reducción de las roturas de stock (evitación de tiempos de inactividad)
Esto es más difícil de cuantificar directamente, pero implica estimar el coste del tiempo de inactividad evitado por tener la pieza correcta en el momento adecuado.
Ejemplo: Si disponer de una pieza de recambio crítica (que cuesta $500) evita 4 horas de inactividad (que cuestan $10.000/hora), el ahorro neto es de ($40.000 - $500) = $39.500 para ese único caso.
Reducción del tiempo medio de reparación (MTTR)
El tiempo medio que se tarda en reparar un equipo averiado.
Punto de datos: El acceso a información precisa (manuales, procedimientos, listas de piezas de las sBOM) y una mejor planificación pueden reducir el MTTR en 15-30%.
Cálculo: Impacto de la reducción del MTTR en la disponibilidad (y, por tanto, en la OEE y el coste del tiempo de inactividad)
(MTTR antiguo - MTTR nuevo) x Número de reparaciones al año = Tiempo total de reparación ahorrado
Este ahorro de tiempo se traduce directamente en una reducción de los costes de inactividad.
Ejemplo: MTTR antiguo = 6 horas, MTTR nuevo = 4 horas. Número de reparaciones críticas = 50/año.
Tiempo ahorrado por reparación = 2 horas
Tiempo total de reparación ahorrado = 2 horas/reparación * 50 reparaciones = 100 horas
Si el coste del tiempo de inactividad es de $10.000/hora, el ahorro = 100 horas * $10.000/hora = $1.000.000.
Técnico "Tiempo de llaves inglesas
Proporción de tiempo que un técnico dedica directamente a trabajar en los equipos frente a los desplazamientos, la búsqueda de piezas, la obtención de instrucciones o las tareas administrativas.
Dato: El tiempo medio de llave inglesa en el sector puede ser de 25-35%. El mejor de su clase puede alcanzar los 50-60%.
Cálculo: Valor del aumento del tiempo de llave inglesa
Un mayor tiempo de llave inglesa significa que se puede realizar más trabajo de mantenimiento con el mismo número de técnicos, o la misma cantidad de trabajo con menos técnicos/menos horas extraordinarias.
Ejemplo: Un equipo de 10 técnicos trabaja 2.000 horas/año cada uno (20.000 horas totales). El coste de la mano de obra es de $50/hora. El tiempo de llave actual es de 30% (6.000 horas productivas).
Si el tiempo de llave inglesa aumenta a 40% (8.000 horas productivas), son 2.000 horas productivas adicionales.
Valor de las horas productivas adicionales = 2.000 horas * $50/hora = $100.000. Esto podría significar más PM completados, reducir aún más las averías o acomodar más trabajo sin contratar.
Coste de la mala calidad (CoPQ) en relación con el mantenimiento
Los fallos debidos a un mantenimiento deficiente de los equipos pueden provocar desechos, reprocesamientos y defectos.
Punto de datos: La CoPQ puede representar entre el 5 y el 30% de los ingresos de una empresa (varía mucho según el sector). Una parte suele atribuirse al estado de los equipos.
Cálculo: Ahorro por reducción de defectos gracias a un mejor mantenimiento
Reducción de la tasa de defectos (atribuible al mantenimiento) x Coste por defecto x Volumen de producción = Ahorro anual
Ejemplo: Si un mejor mantenimiento reduce la tasa de defectos en 0,5%, el coste por defecto (rechazo/reelaboración) es de $100, y la producción anual es de 100.000 unidades: 0,005 * $100/defecto * 100.000 unidades = $50.000 de ahorro anual.
Costes de mantenimiento en porcentaje del valor de reposición de los activos (%RAV): Un punto de referencia común, con %RAV de clase mundial a menudo entre 2% y 5%. Calculado como:
(Coste total anual de mantenimiento / Valor de sustitución de los activos) × 100.
5 mejores prácticas para el mantenimiento de equipos basado en datos
El mantenimiento eficaz de los equipos depende de la eficiencia, la coherencia y las herramientas adecuadas. Seguir un programa de mantenimiento regular, llevar registros detallados, utilizar piezas de calidad y asegurarse de que el personal está bien formado contribuyen a mejorar el rendimiento y a reducir el número de averías. La adopción de un software de mantenimiento moderno, como el GMAO, puede agilizar aún más las tareas, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la fiabilidad general de los equipos.
Crear un registro maestro de equipos (MER)
Incluya marca, modelo, ubicación, especificaciones OEM y criticidad del activo. Utilice AI para:
Autoclasificación de equipos.
Validación de los datos con arreglo a normas mundiales.
Aprovechar la IA para la selección de estrategias de mantenimiento
La IA puede sugerir estrategias basadas en:
MTBF (tiempo medio entre fallos).
Análisis de la criticidad.
Gastos históricos por categoría de activos.
Digitalizar y automatizar los programas de mantenimiento
Utilizar plataformas informáticas para:
Activar órdenes de trabajo a través de los datos de los sensores.
Integre calendarios, umbrales de uso y gestión de inventarios.
La integración de Verdantis con ERP/CMMS garantiza que toda la lógica de programación se alimente con datos enriquecidos y validados.
Aplicar la gobernanza de datos en todo el ciclo de vida de los activos
Establecer reglas de negocio como:
Atributo obligatorio de cumplimentación.
Convenciones de denominación.
Comprobación de duplicados antes de la creación del material.
Con Verdantis Integrity™, las políticas de gobernanza se aplican en tiempo real en sistemas como SAP, Oracle y Maximo.
Formar a los técnicos mediante datos estructurados
Cuando los manuales de los equipos se digitalizan, etiquetan y vinculan a los registros de activos, la formación se agiliza. Los gráficos de conocimiento basados en IA pueden relacionar síntomas con causas probables y sugerir procedimientos normalizados de trabajo.
Lista de comprobación de la gestión del mantenimiento de los equipos (con IA)
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Zona |
Acciones mejoradas con IA |
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Inspección visual |
Visión por ordenador para detectar anomalías (fugas, corrosión, etc.) |
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Lubricación |
Los sensores inteligentes alertan de los ciclos de lubricación |
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Calibración |
Eventos autoprogramados activados por la deriva del sensor |
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Niveles de fluidos |
Sensores IoT con cuadros de mando en tiempo real |
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Sistemas eléctricos |
Reconocimiento de patrones para la predicción de fallos |
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Filtros, correas |
Seguimiento por RFID/código de barras de los ciclos de sustitución |
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Mantenimiento de registros |
Registros inmutables basados en blockchain |
El imperativo técnico: Por qué es importante la GEM
Minimizar los tiempos de inactividad no programados
Tecnologías como las plataformas GMAO (sistemas informatizados de gestión del mantenimiento) y EAM (gestión de activos empresariales) son tan eficaces como los datos de activos subyacentes. La falta de números de pieza, las descripciones incoherentes o las convenciones de nomenclatura heredadas pueden retrasar las solicitudes de servicio y provocar desajustes en el inventario. Una solución MDM basada en IA garantiza que:
Los activos se identifican y clasifican de forma unívoca.
La lista de materiales está limpia y validada.
Las piezas de recambio no se duplican en varios códigos.
Prolongar la vida útil de los equipos mediante la coherencia de los datos
Estrategias de mantenimiento como predictivo y mantenimiento proactivo dependen en gran medida de las métricas históricas de rendimiento. Sin datos armonizados, el análisis de tendencias está sesgado. Los modelos de datos enriquecidos con IA de plataformas como Verdantis limpian y normalizan los datos heredados, lo que permite mejorar el análisis del ciclo de vida y la planificación de sustituciones.
Mejorar el cumplimiento de las normas de seguridad
Los equipos mal documentados o los registros de materiales ambiguos pueden provocar fallos de seguridad. Cuando los metadatos de los equipos incluyen voltaje, valores nominales de presión o tipos de lubricación incorrectos, aumenta el riesgo de error humano. Mediante la clasificación, la normalización y el enriquecimiento de atributos, Verdantis garantiza metadatos completos y fiables para todos los activos críticos de mantenimiento.
Reducción de costes mediante la optimización del inventario
Las ineficiencias relacionadas con el inventario -como el exceso de existencias de repuestos o los retrasos debidos a la falta de disponibilidad de piezas críticas- pueden mitigarse mediante la normalización de los datos. Una clasificación UNSPSC o eCl@ss precisa permite el análisis de gastos, la racionalización de proveedores y la optimización de las existencias intermedias.
Ejemplos de mantenimiento de equipos: Ilustración del éxito basado en datos
Planta de fabricación (máquinas CNC): Al integrar los datos operativos y las listas de materiales en una plataforma de datos del ciclo de vida, una planta optimizó los programas de mantenimiento preventivo de sus máquinas CNC. El análisis de los datos históricos de fallos vinculados a lotes de componentes específicos (identificados mediante el seguimiento del ciclo de vida de las listas de materiales) les permitió sustituir proactivamente las piezas susceptibles, reduciendo los fallos inesperados en 30% y mejorando la calidad de las piezas.
Proveedor de energía (transformadores): Una empresa de servicios públicos aprovechó los datos del ciclo de vida (especificaciones de diseño, historial de carga operativa, registros de mantenimiento, informes de inspección capturados por IDP) para crear modelos predictivos de averías de transformadores. El resultado fue una mejora de 25% en la predicción de averías, lo que permitió realizar reparaciones proactivas y evitar costosas interrupciones generalizadas.
Alimentación y bebidas (líneas de envasado): Utilizando listas de materiales actualizadas e historiales de mantenimiento precisos, un procesador de alimentos identificó un problema recurrente con un modelo específico de selladora en varias líneas. El análisis de datos en su plataforma de ciclo de vida identificó una incompatibilidad de materiales originada por una actualización de diseño. Al abordar esta causa raíz, se mejoró la OEE en 8% en esas líneas.
Impacto en el mundo real (ejemplo genérico): Una gran instalación industrial, al implantar una nueva solución de lubricación (una mejora específica del mantenimiento identificada a través del análisis de datos), redujo significativamente los costes de mantenimiento y los tiempos de inactividad. El resultado fue un descenso del 60% en los cambios de rodamientos, lo que supuso un ahorro anual de cientos de miles de dólares y evitó pérdidas millonarias de producción por las paradas evitadas. La gestión eficaz de los datos es clave para identificar y ampliar este tipo de mejoras.
Verdantis: Dominar los datos de los equipos a lo largo del ciclo de vida para optimizar el mantenimiento
Verdantis permite a las organizaciones tomar el control de los datos de sus activos a lo largo de todo su ciclo de vida. Al proporcionar una plataforma sólida para la agregación, contextualización y análisis de datos, Verdantis garantiza que las actividades de mantenimiento no se realicen de forma aislada, sino que se basen y contribuyan a una comprensión holística del rendimiento, el coste y el riesgo de los activos, desde su diseño hasta su eliminación.
Claves Plataforma de gestión de datos del ciclo de vida de Verdantis mejora el mantenimiento de los equipos:
Vista integrada de datos de órdenes de trabajo e inteligencia de ejecución: Mientras que la ejecución del mantenimiento puede producirse en sistemas especializados (CMMS/EAM), Verdantis proporciona una vista maestra, integrando los datos de la orden de trabajo (tareas, mano de obra, piezas consumidas, códigos de avería) con el registro completo del ciclo de vida del activo.
Aspectos técnicos: Agrega datos de diversas fuentes y los vincula a configuraciones específicas de activos, revisiones de diseño, historial operativo y listas de materiales. Esto permite realizar sofisticados análisis de tendencias, roll-ups de costes y evaluaciones comparativas de rendimiento que van más allá de las capacidades típicas de los GMAO.
Impacto: Permite identificar fallos recurrentes relacionados con el diseño o correlacionar los costes de mantenimiento con los perfiles operativos. Por ejemplo, al analizar los datos agregados de las órdenes de trabajo de toda una flota en Verdantis, una empresa identificó que los activos de un lote de fabricación concreto incurrían en 30% costes de mantenimiento más elevados para un componente específico, lo que condujo a una revisión de la calidad del proveedor.
Gestión integral de la información sobre activos (registro digital de activos): Verdantis sirve como eje central para toda la información crítica de los activos: el registro digital definitivo de los activos. Esto incluye datos de diseño, especificaciones de ingeniería, configuraciones as-built vs. as-maintained, trazabilidad de materiales, parámetros operativos, procedimientos de seguridad e historial de mantenimiento completo.
Aspectos técnicos: El control de versiones, la gestión de cambios, la vinculación a documentos relacionados (archivos CAD, manuales, certificados) y una sólida gobernanza de los datos son fundamentales.
Impacto: Garantiza que los equipos de mantenimiento trabajen siempre con información precisa y actualizada, reduciendo errores y mejorando la seguridad. Por ejemplo, disponer de la versión correcta de la configuración de un activo en Verdantis antes de una revisión importante puede evitar el pedido de repuestos críticos incorrectos, con el consiguiente ahorro de tiempo y dinero.
Estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo basadas en datos Mediante el análisis de los datos del ciclo de vida VerdantisLas organizaciones pueden desarrollar programas de PM altamente optimizados y modelos de PdM más precisos. Los datos de diseño (vida útil prevista de los componentes), fabricación (métricas de calidad) y operaciones (factores de estrés, lecturas de sensores) pueden afinar las predicciones de mantenimiento.
Impacto: Pasar de un mantenimiento preventivo basado en el tiempo a un mantenimiento centrado en la condición y la fiabilidad, basado en un conjunto de datos más rico. Una empresa de servicios públicos que utiliza Verdantis pudo analizar datos históricos de fallos correlacionados con condiciones operativas específicas en toda su flota de transformadores, lo que dio lugar a un modelo predictivo que mejoró el tiempo de detección de fallos en 40%.
Gestión integral del inventario MRO y de los datos de la lista de materiales (BOM) Verdantis garantiza que los datos de la lista de materiales (desde las listas de materiales de ingeniería hasta las listas de materiales de servicio) y del inventario MRO sean precisos, coherentes y estén vinculados al registro de activos durante todo su ciclo de vida.
Aspectos técnicos: Gestiona la evolución de las listas de materiales, las vincula a instancias y configuraciones específicas de los activos, y proporciona visibilidad de las piezas de repuesto críticas, la intercambiabilidad y la obsolescencia mediante la integración con los sistemas ERP/inventario.
Impacto: Reduce el riesgo de utilizar piezas incorrectas, optimiza los niveles de inventario MRO en función de las necesidades reales del ciclo de vida de los activos y acelera la planificación de las reparaciones. Conocer la lista de materiales precisa de un activo gestionado en Verdantis puede reducir el tiempo de identificación de piezas durante las reparaciones de emergencia en más de 50%.
Ejemplo de cálculo: Si se pide una pieza incorrecta debido a información obsoleta de la lista de materiales, lo que lleva a 8 horas de tiempo de inactividad adicional para un activo crítico valorado en $20.000/hora, el coste es de $160.000. Los datos centralizados y precisos de la lista de materiales en Verdantis ayudan a prevenir este tipo de incidentes.
Análisis e informes avanzados sobre el rendimiento del ciclo de vida Verdantis ofrece potentes herramientas de análisis para obtener información del amplio conjunto de datos que gestiona. Esto incluye el tiempo medio entre fallos (MTBF), el tiempo medio de reparación (MTTR) correlacionado con factores del ciclo de vida, el coste total de propiedad y las tendencias de fiabilidad de los activos.
Impacto: Apoya la toma de decisiones estratégicas para la inversión, renovación o retirada de activos, basándose en datos exhaustivos sobre costes y rendimiento del ciclo de vida.
Aprovechamiento del tratamiento inteligente de documentos (PID) para los registros de mantenimiento: Los departamentos de mantenimiento suelen lidiar con grandes cantidades de información encerrada en documentos diversos, a menudo no estructurados, como manuales en PDF, órdenes de trabajo históricas escaneadas, facturas de proveedores de piezas, informes de inspección e imágenes.
Aspectos técnicos: IDP utiliza tecnologías de IA como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para extraer, interpretar y estructurar automáticamente campos de datos clave (por ejemplo, números de pieza de facturas, números de serie de formularios escaneados, códigos de avería de notas de técnicos, mediciones de hojas de inspección) a partir de estos formatos variados. Estos datos estructurados pueden introducirse automáticamente en los sistemas de gestión del mantenimiento.
Impacto: IDP reduce drásticamente la introducción manual de datos, minimiza los errores humanos y permite buscar y utilizar información valiosa de documentos antes inaccesibles. Esto enriquece el historial de activos, mejora la calidad de los datos para el análisis, acelera el procesamiento de facturas de piezas MRO y ayuda a digitalizar los conocimientos de mantenimiento heredados. Por ejemplo, el procesamiento automático de las listas de comprobación de las inspecciones realizadas por los técnicos puede reducir el tiempo de introducción de datos en hasta 80% y garantizar que los datos de conformidad se capturan con precisión.
Conclusión
La gestión eficaz del mantenimiento de los equipos es un factor crítico del éxito operativo. Al ir más allá de los enfoques reactivos y adoptar estrategias basadas en datos, procesos estandarizados y sistemas de información modernos, las organizaciones pueden mejorar significativamente la fiabilidad de los equipos, reducir los costes operativos, mejorar la seguridad y aumentar la productividad general. El compromiso de recopilar datos precisos, analizar el rendimiento y fomentar una cultura de mejora continua garantizará que la función de mantenimiento aporte el máximo valor a la empresa.
Lo que la gente pregunta
¿Cuáles son los componentes básicos de un sistema de gestión del mantenimiento de equipos?
Los componentes básicos incluyen la gestión de activos (registro, historial), la gestión de órdenes de trabajo, la programación del mantenimiento preventivo, la gestión de inventarios MRO, la gestión de recursos (mano de obra), la elaboración de informes/análisis y, a menudo, capacidades móviles.
¿Cuánto debe invertir una organización en el mantenimiento de sus equipos?
Esto varía, pero un punto de referencia común es 2-5% del Valor de Reemplazo de Activos (RAV) anualmente. La inversión debe guiarse por la consecución de los objetivos de fiabilidad y la optimización del coste total de propiedad, en lugar de limitarse a minimizar el gasto inicial en mantenimiento.
¿Cómo mejorar la productividad de los técnicos de mantenimiento?
Proporcionando órdenes de trabajo claras, fácil acceso a información precisa (manuales, historial, piezas a través de sBOM), herramientas adecuadas, programación eficiente, minimizando los tiempos de desplazamiento/espera y formación continua.
¿Cuál es la diferencia entre una GMAO y un sistema EAM?
Un GMAO (sistema informatizado de gestión del mantenimiento) se centra principalmente en las operaciones de mantenimiento: órdenes de trabajo, mantenimiento preventivo e inventario de MRR. Un sistema EAM (Enterprise Asset Management, Gestión de Activos Empresariales) tiene un alcance más amplio, y a menudo abarca todo el ciclo de vida de los activos, desde la adquisición/instalación hasta el funcionamiento, el mantenimiento y la eliminación, incluyendo el seguimiento financiero, la adquisición de MRO y, a veces, aspectos como la gestión de proyectos o módulos HSE (Health, Safety, Environment, Salud, Seguridad, Medio Ambiente). Los EAM modernos cuentan con sólidas capacidades de gestión de datos, fundamentales para una EMM avanzada.
