Desbloquear el éxito del CMMS: Cómo los datos de máquina impulsan la eficiencia del mantenimiento

Para fabricantes discretos, las máquinas son el alma de la producción. Si el equipo se mantiene adecuadamente, entonces producción eficiente, menores costes, entrega a tiempo y mayor satisfacción del cliente pueden lograrse todos.

Las empresas han continuado confiando en promedios amplios y expectativas para desarrollar calendarios de mantenimiento. Por ejemplo, mantener equipos cada 30 días o cada 100 piezas basado en promedios históricos (o basado en recomendaciones del OEM).

Complejidades como utilización de equipos, fallos de piezas, desgaste de herramientas, vibración y otras condiciones de equipos no han sido históricamente tenidas en cuenta al desplegar mantenimiento.

Con una operación conectada, hay una forma de asegurar que datos de rendimiento y salud de equipos influyan en la actividad de mantenimiento. Esto asegura que las actividades de mantenimiento solo tengan lugar cuando sea necesario, reduciendo la probabilidad de sobremantenimiento costoso, mientras se evitan fallos de equipos.

¿Cómo? Capturando datos de máquina en tiempo real e históricos para habilitar un programa de mantenimiento más efectivo.

Al capturar, estandarizar y contextualizar autónomamente datos de máquina en tiempo real, los programas de mantenimiento pueden diseñarse para mantener equipos óptimamente. A continuación, exploramos cómo MachineMetrics, una plataforma de datos de máquina, puede añadir valor significativo a su Sistema Computarizado de Gestión de Mantenimiento (CMMS) y programa de mantenimiento en general.

Cómo los datos de máquina optimizan el mantenimiento

El valor de los Sistemas Computarizados de Gestión de Mantenimiento se mejora significativamente por el volumen y calidad de los datos recopilados de máquinas. Históricamente, esto se ha hecho por técnicos de mantenimiento monitorizando equipos manualmente, documentando fallos y ejecutando órdenes de trabajo de mantenimiento.

El problema es que los datos recopilados manualmente no solo son un uso increíblemente desperdiciador de tiempo para operadores y equipos de mantenimiento sino que resultan en datos tardíos, inexactos y difíciles de actuar.

Entra MachineMetrics, una plataforma para recopilar autónomamente datos de máquina, estandarizarlos en todas las marcas y modelos de equipos, añadirles contexto y entregarlos inmediatamente a usuarios de primera línea vía notificación y visualizaciones, o a sistemas de gestión, como un CMMS.

Ahora, datos precisos en tiempo real sobre rendimiento y condiciones de máquinas pueden usarse para desplegar mantenimiento eficientemente, o incluso desarrollar modelos para predecir cuándo ocurrirán fallos.

Exploremos el valor de los datos de máquina para su programa de mantenimiento:

Transformación de estrategias de mantenimiento

Cuando los datos de máquina se procesan usando la plataforma MachineMetrics, genera insights que permiten al CMMS lograr rendimiento óptimo. Los horarios de mantenimiento pueden basarse entonces en datos en tiempo real y desgaste y condiciones reales de la máquina.

Esto significa que las estrategias para la salud de máquinas pueden diseñarse para ser proactivas y predictivas en lugar de basadas en calendario o reactivas. Estos datos de salud de máquinas también incluyen datos de diagnóstico e insights que permiten a gerentes y técnicos responder antes de que una pieza falle. Esto reduce el tiempo de inactividad y elimina el riesgo de mayor daño a la máquina.

• Escuela Antigua: Reactivo/Correctivo o Basado en Calendario
• Escuela Nueva: Proactivo o Basado en Condición
• Escuela Futura: Predictivo o Prescriptivo

Gestión de recursos

Los gerentes de mantenimiento son conscientes de las muchas variables asociadas con supervisar su programa, desde su personal interno, hasta la cantidad de mano de obra y turnos requeridos, hasta piezas y fluidos necesarios para realizar mantenimiento rutinario, hasta la calidad y vida útil del equipo.

Afortunadamente, tienen sistemas CMMS para ayudar a gestionar todas estas piezas, asegurando que los recursos a su disposición puedan usarse lo más eficazmente posible. Pero, a menudo confían en registros de mantenimiento recopilados manualmente y sugerencias del OEM para ejecutar el programa, en lugar de datos de producción reales. Al empujar datos de máquina a un CMMS, se pueden tomar mejores decisiones.

¿Qué datos pueden usarse en el CMMS? Trabajos, eventos de inactividad, cuentas de piezas, OEE, diagnósticos de máquina, condiciones ambientales, etc.

¿Cómo ayuda esto a CMMS y gerentes de mantenimiento a asignar recursos eficazmente?

• Desarrollar mejor comprensión del personal necesario para soportar la instalación
• Construir horarios que soporten mantenimiento esperado
• Predecir costes asociados con mantenimiento rutinario como costes de piezas y fluidos
• Gestionar el ciclo de vida de equipos para justificar inversión de capital

Gestión de órdenes de trabajo

Los equipos de mantenimiento pueden moverse inmediatamente de un enfoque basado en calendario a mantenimiento basado en condición con datos de máquina.

Los flujos de trabajo de MachineMetrics permiten a las empresas ver su mantenimiento general holísticamente. Esto significa tener una vista completa de condiciones y salud para tomar las decisiones correctas con el uso de insights.

A continuación, algunas de las características clave que impactan directamente cómo se ejecuta el mantenimiento y cómo MachineMetrics puede usarse en tándem con un CMMS, o como solución de mantenimiento independiente:

• Automatización: Cuando un evento de máquina como una alarma, inactividad o umbral de condición se cumple, un flujo de trabajo automatizado puede crear instantáneamente una solicitud de trabajo u orden de trabajo en el CMMS. [Video desde aquí]
• Notificaciones y Alertas: Use un CMMS o no, los datos de máquina pueden usarse para alertar automáticamente a la persona correcta cuando ocurre una condición dada, como inactividad de máquina. Por ejemplo, un email o texto podría enviarse a un gerente de mantenimiento.
• APIs e Integraciones: MachineMetrics tiene integraciones nativas con varios CMMS, como MaintainX, Fiix y Upkeep, y con sistemas no de mantenimiento como ERP y MES.
• Datos de Máquina en Tiempo Real: MachineMetrics captura datos completos de máquina en tiempo real - como alarmas, condiciones y cuentas de ciclos - que indican cuándo una máquina pronto requerirá mantenimiento. Cuando un fallo es inminente, la persona correcta puede ser notificada inmediatamente.

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Reportes y Análisis

Los sistemas CMMS tienen funcionalidad de reporte, permitiendo a gerentes profundizar y entender mejor el rendimiento de planta, equipos y personal. Esto puede permitir análisis profundo, como cuánto tiempo toma al equipo resolver un fallo, y qué órdenes de trabajo están pendientes.

Pero tan personalizadas y sofisticadas como estas herramientas puedan parecer, es improbable que proporcionen datos altamente precisos, lo que puede llevar a suposiciones defectuosas y mala toma de decisiones.

Con el núcleo del mantenimiento siendo "mantener máquinas funcionando", es esencial que los sistemas CMMS tengan un conjunto de datos robusto proporcionado por el equipo mismo. Solo datos directos del equipo pueden contar la historia completa sobre utilización de máquina, inactividad, MTBF, OEE, etc. Esto ayudará a los equipos de mantenimiento a establecer referencias y priorizar las mayores oportunidades.

Use MachineMetrics para recopilar y analizar condiciones de máquina en tiempo real y crear automáticamente órdenes de trabajo en su CMMS para automatizar actividades de mantenimiento.

Pasos en mantenimiento basado en datos

En la era del internet industrial e IoT, las estrategias de mantenimiento están madurando rápido. Están entregando mayor valor, ofreciendo una ruta adicional a optimización de procesos y proporcionando mayor eficiencia. Aquí hay algunos pasos para lograr un programa de mantenimiento basado en datos.

1. Recopilación de datos

La recopilación de datos es el impulsor para soluciones de mantenimiento industrial habilitadas por IoT. Muchas soluciones fragmentadas requieren un parcheo de dispositivos, software y hardware de conectividad. MachineMetrics es la única solución que funciona en entornos industriales duros y con cualquier OEM y generación de equipos. Con dispositivos MachineMetrics, la instalación de dispositivos de captura de datos es rápida e intuitiva - funciona fuera de la caja. Además, es extensible, permitiendo que los datos sean usados por otros sistemas, como CMMS, vía integraciones nativas y APIs.

2. Detección

Detectar rendimiento y salud de máquinas es crítico para el éxito. MachineMetrics permite la conexión de sensores tanto digitales como analógicos. Puede capturar datos PLC y estandarizarlos para incluir mediciones de sensores, alarmas, velocidad, carga, tasa de avance y más. Y como los dispositivos MachineMetrics procesan datos en el edge vía EtherNet, Wi-Fi o incluso celular, la detección es extremadamente fiable. Los datos en tiempo real devueltos de la plataforma de analíticas proporcionan a los usuarios la capacidad para acción rápida cuando las condiciones de máquina lo requieren.

3. Predicciones

Las necesidades de cada empresa manufacturera son diferentes. Mientras la monitorización de condición y mantenimiento predictivo usan predicciones basadas en analíticas avanzadas impulsadas por IA y aprendizaje automático, el santo grial de programas de mantenimiento basados en datos es el mantenimiento prescriptivo. El valor de escenarios basados en datos históricos de máquina, monitorización de condiciones en tiempo real y análisis profundo de variables como vida de aceite, vibración y datos de alta frecuencia no puede ser sobreestimado. Estas predicciones altamente precisas, relevantes y accionables distinguen a la plataforma MachineMetrics del resto.

4. Administración de salud

El mantenimiento basado en datos no se trata solo de estar al tanto de problemas mecánicos. Se trata de mantener la salud de toda la fábrica o planta. Las mismas analíticas avanzadas que impulsan las predicciones y gestionan la detección ofrecen visualización profunda de salud de máquina por turno, hora y tipo de producto. Esto empodera al personal de mantenimiento y gerentes por igual para afinar su estrategia de mantenimiento aún más y mantener la salud antes de que ocurran problemas y fallos.

Menos es más cuando se trata de mantenimiento basado en datos

Las empresas han gastado tradicionalmente incontables dólares en estrategias de mantenimiento a lo largo de los años. Antes de que el poder de los big data hiciera posible otro camino, estos dólares venían en altos costes de piezas, inactividad innecesaria y otras variables.

Los datos desbloquean un enfoque más simple, más adaptable al mantenimiento. Con mantenimiento basado en datos, los gerentes de mantenimiento tienen datos e insights en tiempo real en sus manos. Pueden hacer lo requerido con confianza sin exceso ni escasez. El menor coste de retención de piezas, mayor vida de herramienta y reemplazo más preciso en un momento óptimo significan mayor productividad, menor coste y mayor eficiencia.

El resultado es mantenimiento impulsado por megabytes y no miles de millones de dólares. Significa un personal formado para usar datos para entender las máquinas de una fábrica de una forma no posible antes. Y significa usar datos para ejecutar mantenimiento de fabricación en lugar de usar mantenimiento para generar datos.

Mejorar el rendimiento con mantenimiento basado en datos

Empresas usando una plataforma de datos de máquina como MachineMetrics pueden mejorar eficiencia, bajar costes y desbloquear capacidad oculta. Incluso pueden usar el mismo sistema para mejorar su salud general de máquina y construir un programa de mantenimiento basado en datos.

MachineMetrics puede ayudarle a aprovechar datos precisos para añadir valor significativo a un CMMS, o simplemente gestionar mantenimiento más efectivamente. Al aprovechar datos en tiempo real e insights accionables sobre condiciones de máquinas, las empresas pueden llevar su rendimiento de mantenimiento a un nivel que nunca ha alcanzado.

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