Por Qué los Datos son la Piedra Angular de la Ingeniería de Fiabilidad

En el mundo actual impulsado por tecnología, los datos son el eje central de decisiones estratégicas. La disciplina que aprovecha este potencial —la ciencia de datos— permite a las empresas recopilar, escrutar y aplicar información para elecciones más inteligentes y basadas en evidencia.

Pronósticos recientes proyectan el volumen global de datos a alcanzar 163 zettabytes para 2025 —una cantidad equivalente a un trillón de gigabytes por zettabyte. Este crecimiento asombroso fuerza a las organizaciones a confrontar desafíos críticos en almacenamiento, calidad y gobernanza.

Este artículo explora por qué los datos confiables sustentan estudios de fiabilidad rigurosos. La fiabilidad, en su núcleo, es la probabilidad de que equipos, sistemas o instalaciones funcionen sin falla sobre un intervalo especificado bajo condiciones operativas definidas. Consecuentemente, datos históricos de falla precisos y su análisis adecuado son indispensables para cualquier evaluación de fiabilidad creíble.

Beneficios del Análisis de Datos

El análisis de fiabilidad empodera a gerentes e ingenieros para tomar decisiones técnicas y financieras informadas. Al analizar datos, pueden refinar diseños de proyecto, reducir costes, predecir vidas útiles de componentes, investigar fallas, establecer períodos de garantía apropiados, programar inspecciones efectivas e identificar indicadores clave de rendimiento (KPIs). Los datos precisos son la base de un estudio de fiabilidad comprehensivo.

La recopilación y filtrado de datos son responsabilidades centrales de cualquier ingeniero de fiabilidad. Implica recopilar y evaluar sistemáticamente información sobre variables de interés para responder preguntas de investigación específicas, probar hipótesis y soportar resultados accionables.

La recopilación de datos precisa y honesta es el denominador común que unifica todos los esfuerzos de investigación, asegurando que cada estudio parta de una base confiable.

Una variedad de herramientas y técnicas pueden procesar datos para mejorar su precisión y fiabilidad —como eliminación de outliers, que previene resultados sesgados en cálculos de fiabilidad.

Estableciendo Datos Robustos

En cualquier instalación operativa, datos confiables —cubriendo logs de mantenimiento, registros de fallas, ventanas operativas y más— forman la base para estudios de ingeniería de fiabilidad. Desafortunadamente, muchas empresas carecen de los sistemas, procesos o cultura requeridos para recopilación y gestión de datos efectiva.

Una base de datos robusta debe capturar y almacenar todos los puntos de datos significativos. Una base de datos que recolecta solo un subconjunto de datos esenciales puede entregar una vista incompleta, potencialmente engañosa de operaciones y salud de activos.

Usar herramientas validadas —métodos que garanticen recopilación de datos confiable— puede mejorar prácticas. Por ejemplo, una compañía finlandesa reportó que aproximadamente uno de cada seis reportes de mantenimiento cerrados (17.2 %) omitió un modo de falla, y ninguno registró detalles de repuestos. Tales brechas indican una base de datos estrecha que falla en capturar ubicaciones e impactos críticos de falla.

El reporte de datos oportuno también es crucial. Departamentos de mantenimiento que reportan semanal o mensualmente son más propensos a perder información crítica que aquellos con un sistema dinámico que consolida datos en tiempo real.

Una mejor práctica es definir criterios de datos de alta calidad dentro del sistema de recopilación y almacenamiento, automatizando tanto como sea posible para asegurar consistencia y buscabilidad. Confiar en campos de texto abierto vuelve la analítica una tarea manual; deberían reservarse para detalle suplementario, no puntos de datos primarios.

En su lugar, el sistema debería tener celdas dedicadas para cada variable significativa, empleando menús desplegables donde sea factible para estandarizar descripciones y reportes. Consistencia a través de la base de datos es esencial para estudios de fiabilidad a gran escala.

Determinar los reportes y análisis requeridos primero dicta qué campos de datos incluir. Para estudios de fiabilidad, la base de datos debería capturar detalles de mantenimiento en repuestos, modos de falla, horas-hombre, hallazgos de inspecciones mayores, componentes dañados y actividades rutinarias. Desplegables estructurados en estos campos habilitan al software para calcular MTBF, disponibilidad y otros KPIs de fiabilidad automáticamente.

Factores de Calidad de Datos

Herramientas y Tecnología

Un amplio array de herramientas soporta objetivos de calidad de datos, desde deduplicación e integración de datos hasta migración y analítica. Estas herramientas ayudan a descubrir tendencias y patrones combinando y categorizando datos crudos.

Muchas soluciones modernas son mobile-enabled, reduciendo errores humanos y de sistema durante captura de datos. Adoptar tales tecnologías puede mejorar marcadamente la calidad de datos.

Personas y Procesos

Cada empleado —desde equipos de mantenimiento a ingenieros y ejecutivos— debe entender el rol de los datos dentro de la organización. Esto incluye claridad sobre qué datos se recopilan, con qué frecuencia y para qué propósitos. Entrenamiento y procesos claros son esenciales para mantener recopilación y almacenamiento de datos confiables y consistentes.

Cultura Organizacional

El soporte gerencial y una cultura data-driven son pivotes para la calidad. KPIs que monitorean integridad de datos deberían reportarse a liderazgo. Al lanzar nuevos proyectos o iniciativas, las organizaciones a menudo necesitan ajustar procesos, roles, estructuras y tecnología para capturar datos relevantes.

La mejora continua impulsa el éxito; la cantidad y calidad de datos alimentan este motor. Entrenamiento continuo refuerza la importancia de los datos, cultivando una cultura que valora información precisa.

Impacto de los Datos en la Fiabilidad

Considere un caso de estudio donde una instalación apuntaba a impulsar producción de petróleo instalando un nuevo paquete de separación gas-petróleo (GOSP) con unidades de estabilización de crudo. El GOSP comprendía trampas de separación, manejo de crudo húmedo, separador agua-aceite, compresión de gas, sistema de antorcha, bombas de transferencia y unidades de estabilización.

Un estudio de fiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad (RAM) predijo la disponibilidad de producción de la nueva instalación y la comparó contra objetivos. El estudio identificó cuellos de botella de throughput, recomendó mejoras, verificó filosofías operativas y delineó acciones remediales o cambios de diseño.

Los datos crudos de mantenimiento —recopilados vía entrevistas con tripulaciones existentes— exhibieron varios problemas. Por ejemplo, sugería que cada 10 meses un compresor estaría fuera de servicio por 30 días debido a fallas de sello mecánico, implicando 10 % de tiempo de inactividad atribuible a sellos. Esta suposición es inexacta para una instalación empleando tecnología más nueva y lecciones aprendidas de plantas más antiguas.

Del mismo modo, los datos implicaban un intervalo de mantenimiento de 30 días cada cuatro años por picaduras en eje. Materiales mejorados en el nuevo diseño eliminan este problema.

Adicionalmente, el tiempo medio de reparación (MTTR) para vibración se listaba como 60 días, mientras que nuevos compresores —gracias a gestión mejorada de repuestos— logran un MTTR de solo cuatro días.

Estas suposiciones desalineadas demuestran cómo datos derivados de activos envejecidos pueden guiar mal decisiones para instalaciones modernas.

Tabla 1. Datos de campo crudos recopilados para el estudio RAM

La Tabla 2 presenta el mismo dataset tras filtrado por ingenieros de fiabilidad. Removieron problemas de mantenimiento que podían corregirse automáticamente mediante instrumentación, luego categorizaron los datos por estrategias de mantenimiento y operacionales para aislar problemas relacionados con diseño como cuellos de botella y restricciones de capacidad.

Los datos corregidos pueden aplicarse a la nueva instalación para guiar optimización de diseño. Por ejemplo, modos de falla de compresor de gas ahora muestran un MTBF de ocho años (sellos secos) y un MTTR de tres días. Suposiciones de corrosión para compresores de eje fueron eliminadas al usar materiales mejorados.

Tabla 2. Datos filtrados recopilados para el estudio RAM

Figura 1. Resultados de disponibilidad y capacidad del estudio RAM

Figura 2. La relación entre datos de entrada, diseño y resultados de simulación

La calidad de los datos de entrada determina la precisión de cualquier modelo de fiabilidad —"basura entra, basura sale". Un modelo RAM construido sobre datos limpios y bien estructurados habilita optimización y cálculo preciso de KPIs.

En estudios de fiabilidad enfocados, ingenieros analizan datos operacionales para identificar ítems "bad-actor" —componentes con altos costes de mantenimiento y tasas de falla. Recomendaciones derivadas de datos incompletos o sesgados arriesgan pasar por alto los problemas reales, desperdiciando recursos en prioridades equivocadas.

Por tanto, sistemas eficientes de recopilación de datos que definan claramente tipos y cantidades de datos requeridos son esenciales para toma de decisiones informada en planificación de mantenimiento, gestión de repuestos, presupuestación y resolución de problemas técnicos.

Tres Pasos Clave para Mejorar Calidad de Datos

1. Despliegue la Plataforma de Base de Datos Correcta

La solución elegida debería forzar la completación obligatoria de todos los campos requeridos antes de que una notificación de mantenimiento u orden de trabajo se cierre. Esto elimina atajos que comprometen consistencia de datos.

2. Integre Funciones Existentes en una Solución Unificada

Una sola plataforma que consolide funciones de fiabilidad reduce el número de sistemas dispares. Por ejemplo, integrar rastreo de repuestos con notificaciones de mantenimiento asegura que cada movimiento de repuesto esté vinculado a una orden de trabajo específica.

3. Implemente un Programa de Aseguramiento de Calidad de Datos

Auditorías regulares de calidad de datos a través de la organización son esenciales. Un enfoque práctico es muestrear aleatoriamente el 5 % de notificaciones de mantenimiento y órdenes de trabajo en cada instalación, evaluar integridad de datos y usar hallazgos para refinar procesos y uso del sistema.

Los Datos son la Piedra Angular

El historial comprehensivo de mantenimiento y reparación de activos debe ser capturado, almacenado y analizado con precisión. El personal de primera línea —equipos de mantenimiento y personal de operaciones— debe reconocer su rol crítico en asegurar calidad de datos.

Los datos son la base de la toma de decisiones informada, y la calidad de datos está en el corazón de cada estudio de fiabilidad. Datos de alta calidad empoderan abogacía confiada, investigación rigurosa, planificación estratégica y reporte de gestión transparente.

Sobre los Autores

Khalid A. Al‑Jabr es un especialista en ingeniería de fiabilidad en Saudi Aramco con más de 18 años de experiencia industrial enfocada en fiabilidad de equipos. Posee Ph.D., es ingeniero colegiado y certificado en gestión de ingeniería y análisis de datos.

Qadeer Ahmed es un ingeniero de fiabilidad consultor en Saudi Aramco con 18 años de experiencia. Ingeniero colegiado, posee Ph.D., es Profesional Certificado en Mantenimiento y Fiabilidad (CMRP) y Six Sigma Black Belt.

Dahham Al‑Anazi es un líder de ingeniería de fiabilidad en los servicios de consultoría de Saudi Aramco. Tiene más de 25 años de experiencia técnica y posee doctorado en ingeniería mecánica.