Estrategias para gestionar el rendimiento de los activos

Crear un mundo que no se derrumbe ofrece a las industrias de procesos una oportunidad de 20 mil millones de dólares. La reducción del tiempo de inactividad no planificado y el aumento de la utilización de activos representan las mayores oportunidades de mejora financiera en las operaciones de producción. Albert Einstein podría haber estado aludiendo a la fabricación inteligente cuando dijo:"Si tuviera una hora para resolver un problema y mi vida dependiera de ello, usaría los primeros 55 minutos para determinar la pregunta adecuada, por una vez que sepa la pregunta, podría resolver el problema en menos de cinco minutos ".

La evolución del mantenimiento

Durante las últimas cinco décadas, el mantenimiento como práctica ha evolucionado para servir mejor a la fabricación en las áreas de confiabilidad y disponibilidad, con marcos cada vez más complejos. Sin embargo, el cambio es inminente. Los enfoques actuales, como el mantenimiento de ejecución hasta fallar, basado en el calendario, basado en el uso, basado en la condición y centrado en la confiabilidad (RCM), se ven desafiados por la falta de ciencia detrás de la inspección y el servicio de las máquinas. Las metodologías de mantenimiento actuales se centran en el desgaste como la causa principal de la falla, pero el 80 por ciento de la degradación y falla en los equipos mecánicos se debe al proceso.

La realidad actual de la industria es que, para maximizar la rentabilidad, los procesos tienden a operarse lo más cerca posible de los límites clave. Sin embargo, las desviaciones del proceso pueden colocar un activo en un punto operativo indeseable donde se producirán daños o desgaste excesivo. Para tomar decisiones de mantenimiento precisas y basadas en hechos, se necesita una mejor comprensión del impacto del proceso en el activo. Se requiere una nueva generación de capacidades analíticas para proporcionar conocimientos más profundos sobre el activo, el proceso y la interacción entre ellos. Los operadores necesitan soluciones predictivas para alertarlos sobre problemas inminentes, y el software debe poder guiarlos lejos de problemas con orientación prescriptiva. Los conocimientos de esta naturaleza requieren una gran experiencia en el modelado de procesos junto con capacidades de aprendizaje automático de big data que puedan extraer y analizar datos de los sistemas de diseño, producción y mantenimiento.

Gestión del rendimiento de activos de próxima generación

La próxima generación de gestión del rendimiento de activos ofrece la capacidad de maximizar el tiempo de actividad con datos procesables y predecir y eliminar con precisión la causa raíz de todas las fallas. Representa el futuro de la fabricación con análisis avanzados que pueden predecir problemas y prescribir acciones del operador. El análisis y la ciencia de datos avanzados permiten la estrategia de confiabilidad, que incluye el aprendizaje automático. Para agregar valor a los activos industriales intensivos en capital, el aprendizaje automático debe interpretar y administrar datos de eventos de mantenimiento y sensores complejos y problemáticos. Eventualmente, puede determinar las condiciones operativas y los patrones que pueden tener un impacto adverso en el activo al capturar los patrones de la operación del proceso y fusionarlos con la información de fallas.

Un sistema de éxito

Si bien el análisis predictivo puede reducir el tiempo de inactividad, una interrupción rara vez ocurre de forma aislada. En cambio, decenas de problemas de confiabilidad, procesos y activos ocurren simultáneamente. Esto presenta un problema sistémico para RCM, un enfoque de mantenimiento actual que realiza evaluaciones estáticas al retrasar el proceso de toma de decisiones. Se requiere una evaluación dinámica, ya que las nuevas advertencias deben evaluarse junto con otras condiciones activas para priorizar y asignar recursos. Sin embargo, dado que no todo se puede abordar de una vez, se necesita un sistema de éxito para abordar los problemas y priorizarlos según el nivel de riesgo que representan. Con un software avanzado, cada nueva alarma puede activar un nuevo cálculo de los perfiles de riesgo para garantizar que se utilice la evaluación financiera y de probabilidad de riesgo más actual en las evaluaciones de confiabilidad.

Por supuesto, para tener un éxito total, las empresas deben adoptar un enfoque holístico de implementación, que incluye los siguientes pasos:

• Comunicar las metas claramente para ayudar en la resolución efectiva de problemas
• Adopte un mundo basado en datos
• Diferenciar entre indicadores adelantados y rezagados, así como también cómo responder en consecuencia
• Emplee la combinación adecuada de personas, tecnología, estrategia y solución, junto con el uso de casos de uso relevantes
• Invierta tiempo para dominar la tecnología
• Alinear el programa de análisis adoptado con los objetivos comerciales
• Implemente el software y el hardware adecuados para resolver problemas
• Ejecute bien y con un gran sentido de urgencia.

Con la excelencia operativa y la rentabilidad en juego, es un imperativo empresarial desarrollar una estrategia de rendimiento de activos eficaz. El fracaso no es una opción con la tecnología que ayuda a crear un mundo que no se derrumbe.