Mantenimiento de Planta Desmitificado: Mejores Prácticas para Industrias Modernas

Observamos cómo es el mantenimiento de planta en una era post-digital, e identificamos cinco pasos clave para lograr mejores prácticas.

El mantenimiento de planta se lleva a cabo en cualquier industria centrada en equipos, e involucra monitoreo de condición de activos, reparaciones, y programación de futuras evaluaciones y reparaciones.

Típicamente, la práctica mira variables clave de operación de un activo, como flujo de producto; temperatura; vibración; y presión, así como interdependencias entre estas, con miras a mejorar efectividad.

El alcance de las estrategias de mantenimiento varía sustancialmente dependiendo de la escala, industria y complejidad del entorno de trabajo, así como parámetros de seguridad y consideraciones.

Sin embargo, todas las estrategias de mantenimiento comparten un objetivo común, que es minimizar costos y averías de equipos, reducir riesgo, y aumentar eficiencia de producción. Las organizaciones no pueden permitirse sufrir pérdida de producción, y costos operativos asociados y daño reputacional, como resultado de mantenimiento de equipos inefectivo.

Aprovechando la complejidad

El desafío en desplegar la estrategia correcta, es que la maquinaria de planta moderna es compleja, a menudo abarcando las últimas características de automatización y robótica.

Mientras que por un lado esto trae beneficios de productividad sin precedentes, la sofisticación de tales máquinas significa que se ha vuelto casi imposible para que sean mantenidas efectivamente solo por personal.

A menudo, los equipos requieren habilidades muy especializadas, formación y experiencia para asegurar rendimiento óptimo. Esto inevitablemente requiere inversión en talento, pero en un momento donde las habilidades escasean, y los costos laborales aumentan, esto solo añade a la complejidad del asunto.

La buena noticia es que los avances en digital han traído nuevas capacidades en la forma en que los activos de planta pueden ser mantenidos.

Sensores, plataformas cloud dedicadas, IA y el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), están todos convergiendo para aumentar conectividad de activos y sistemas. Crucialmente, esto permite a usuarios de negocio no especializados gestionar equipos de todos los tipos, y repuestos necesarios, a través de todo el entorno de trabajo.

Aquí están nuestros cinco pasos clave para capitalizar estos avances y establecer una estrategia moderna de mantenimiento de planta:

El mantenimiento de planta es dinámico, no estático

Aunque es bastante fácil diseñar un programa de mantenimiento eficiente basado en conocimiento preexistente del entorno, la gestión práctica efectiva de un programa puede ser un desafío. Asegúrate que las estrategias de mantenimiento abarquen un enfoque dinámico, cumplido por datos en tiempo real, y sustentado por principios de mejora continua.

Reactivo; Preventivo; Predictivo?

Hasta hace relativamente poco, el enfoque más común en la mayoría de organizaciones era una combinación de mantenimiento reactivo (que en las instalaciones de producción rápidas de hoy, típicamente aborda problemas demasiado tarde resultando en fallos y eficiencia de producción comprometida) y preventivo.

Aunque un enfoque preventivo podría parecer suficiente, ya que implica mantener rutinariamente los activos, no tiene en cuenta la necesidad y estado de condición. Por lo tanto, típicamente ve cantidades excesivas de dinero gastadas en repuestos innecesariamente.

El mantenimiento predictivo aborda las deficiencias de este enfoque combinado, permitiendo a gerentes de planta tomar acción antes de que el equipo falle. Esto mitiga riesgo de inactividad y asegura altos niveles de eficiencia operacional consistente y calidad de producto.

En establecer la correcta estrategia de mantenimiento de planta, es importante entender dónde estás actualmente e identificar brechas que necesitan ser abordadas.

Aprovecha lo digital

Lo digital es clave para obtener lo máximo del rendimiento de tu equipo. El aprendizaje automático en particular está trayendo un nivel de predicción y precisión al mantenimiento predictivo que simplemente no era posible antes.

Para lograr los mejores resultados, depende en gran medida de la recopilación y análisis de datos, con la velocidad a la que esos datos pueden ser recopilados y analizados, un factor crítico. El truco está en construir la combinación correcta de computación y aprendizaje automático para coincidir con las necesidades específicas de una empresa o industria.

Plataformas de terceros como Senseye PdM entregan capacidades de mantenimiento predictivo basadas en cloud, infusionadas con aprendizaje automático, a escala, enfocadas en entregar insights avanzados de mantenimiento predictivo.

A través de monitorear todos los activos para mayor visibilidad y precisión, las órdenes de trabajo pueden ser priorizadas y el stock puede ser asignado de manera más oportuna y dirigida.

Talento primero

Aunque lo digital es clave, las personas son por supuesto el componente más crucial de una estrategia de mantenimiento de planta. A nivel operacional, la mayoría de entornos de trabajo aseguran que chequeos visuales en equipos se realicen para complementar monitoreo virtual con el fin de asegurar la imagen más completa.

El mantenimiento predictivo puede apoyar la seguridad al minimizar la necesidad de tantas personas en la planta de producción como podrían haber sido desplegadas previamente, reduciendo así riesgo. Pero estratégicamente, es importante aprovechar el mantenimiento predictivo para permitir que habilidades y experiencia apropiadas sean desplegadas donde una necesidad dicta, en lugar de tomar un enfoque generalizado en toda la planta.

Más allá de la producción

Además de entregar mantenimiento de planta más dirigido, rentable y efectivo, el mantenimiento predictivo puede reducir costos de inventario sustancialmente. Ciertos repuestos pueden ser caros de mantener en stock, y pueden tomar tiempo en conseguirse.

A través de establecer patrones e insights que crean una imagen completa de qué repuestos son más probable que estén en demanda en un período dado, el stock puede reducirse para cumplir precisamente lo que se necesita.

¿Un modelo para todos?

No hay un modelo de gestión de activos que sirva para todos. Sin embargo, cualquier organización que use información anecdótica para gestionar activos complejos de alta tecnología, está arguably en tiempo prestado.

Adoptar capacidades de mantenimiento predictivo que faciliten visibilidad completa del rendimiento de activos a través de la organización, y gestionen tanto mantenimiento planificado como predictivo según sea apropiado, es crucial para todas las plantas.

La complejidad sin precedentes de equipos y sistemas, combinada con escasez de habilidades y costos crecientes, significan que trabajar de forma más inteligente se ha convertido en un prerrequisito en lugar de una ambición.

De la misma manera que la revolución industrial introdujo maquinaria que transformó la forma en que vivimos nuestras vidas, la revolución digital está acelerando y empujando los límites de lo que es posible cuando se trata de mantenimiento óptimo de planta.

¿Es Senseye PdM adecuado para mí?

¿Quieres saber más sobre cómo Senseye PdM puede mejorar tu estrategia de mantenimiento de planta? Reserva una reunión con nosotros hoy.