Garantizar un mantenimiento predictivo exitoso | Sentido

¿Cuáles son las trampas que provocan el fracaso de los proyectos de mantenimiento predictivo y cómo se evitan? ¿Cómo se asegura de que los equipos adquieran la experiencia en monitoreo de condiciones y las "mejores prácticas" adecuadas para el mantenimiento predictivo como parte de proyectos de transformación digital más amplios?

En esta película, Peter Gagg de MCP Consulting Group se une a Alexander Hill y Rob Russell, de Senseye, para hablar sobre lo que debe implementarse desde el principio para dar a las iniciativas de mantenimiento predictivo el las mejores posibilidades posibles de éxito, y cómo los fabricantes y otras organizaciones industriales pueden construir sobre estos peldaños iniciales para continuar impulsando mejoras sostenidas.

Transcripción

Alexander Hill, Senseye:Las principales causas del fracaso de los proyectos de PdM se dividen en dos categorías principales:tecnología y cultura.

Por el lado de la tecnología, puede ser que los datos simplemente no estén disponibles:el proyecto puede comenzar lleno de entusiasmo, pero descubre que los datos que puede obtener de estas máquinas simplemente no son adecuados para propósitos de monitoreo de condición. Hay cosas que se pueden hacer al respecto, los sensores se pueden adaptar, se pueden realizar más trabajos de análisis de datos para obtener datos de mejor calidad.

El otro lado de las cosas es cultural. Con demasiada frecuencia, el mantenimiento predictivo se considera un proyecto de innovación agradable e interesante. Pero este es el mantenimiento del mundo real, tiene consecuencias reales para las máquinas y los humanos, por lo que el caso comercial debe ser muy claro.

Rob Russell, Senseye:Debe haber una atracción directa de los usuarios finales y esa atracción debe ser creada por equipos centrales que expliquen los beneficios de estas soluciones. Es muy importante que cuente con la participación de alto nivel en el proceso, pero también que haya recursos dedicados que estén incentivados para impulsar la actividad de mantenimiento predictivo.

Peter Gagg, MCP Consulting Group:Si no obtiene la aceptación, no logrará que las nuevas técnicas sean sostenibles. Para tener esa sustentabilidad, realmente debe demostrar que se pueden obtener algunos beneficios muy significativos, ya sea reduciendo el tiempo de inactividad, haciendo que el tiempo del ingeniero sea más efectivo o simplificando su vida.

Tienes que reconocer que durante esa parte inicial del viaje, cometerás errores y ocurrirán fallas. Tienes que aprender de eso. Ningún sistema va a ser infalible desde las primeras etapas. Tienes que tener ese proceso de aprendizaje repetido.

Alexander Hill:¿Existe un objetivo estratégico para implementar el mantenimiento predictivo? Si se trata solo de un proyecto científico, es probable que no obtenga la exposición, la aceptación y la interacción completas que necesita. Debe poner esto en manos de mantenimiento:las personas cuyas vidas diarias mejorarán con él. Si está en un laboratorio de I+D, es mucho más difícil hacerlo.

Rob Russell:Definitivamente debe haber un plan de cómo tomar estas nuevas tecnologías y ponerlas en esos entornos operativos. Debe reconocerse que, mientras eso sucede, habrá períodos de ineficiencia a medida que las personas se familiaricen con la nueva tecnología.

Peter Gagg:Sigue volviendo a capacitar a las personas, verificar que estén siguiendo los procedimientos o procesos correctos y tener algunos KPI o métricas para demostrar que obtiene beneficios de las nuevas técnicas que se han introducido. Asegúrese de haber monetizado el programa de mantenimiento predictivo para que se convierta en un generador de ganancias y no en un costo.

Alexander Hill:Cuando hemos probado el valor (por lo general, podemos hacerlo en dos meses), entonces se trata de encontrar dónde más podemos expandirnos, ¿están disponibles los datos, existe la necesidad? Entonces es tan simple como ingresar los datos, encenderlos y asegurarnos de que podamos ponerlos en manos de más personas.