De Mantenimiento Programado a Predictivo: Hoja de Ruta Paso a Paso para la Transformación

¿Cómo pasan las organizaciones manufactureras e industriales de mantenimiento tradicional programado a mantenimiento proactivo predictivo? ¿Cuáles son los primeros pasos para iniciar esta transformación? ¿Cuáles son las distintas etapas en el viaje, desde el caso de negocio inicial y diseño, hasta preparación de datos, adopción cultural y escalado?

En este vídeo, Alexander Hill y Rob Russell de Senseye se unen a Peter Gagg de MCP Consulting Group para explorar cómo el mantenimiento predictivo no es simplemente un reto técnico con solución tecnológica, sino un viaje continuo que involucra adquisición de conocimiento, aceptación cultural y colaboración cada vez mayor entre humanos y sistemas inteligentes.

Transcripción

Alexander Hill, Senseye: Rediseñar un proceso de mantenimiento es difícil, nunca abogaríamos por desechar sus prácticas de mantenimiento existentes y saltar directo a PdM. Hay un dicho: el sobre-mantenimiento siempre es más barato que el fallo, y es correcto.

Se necesita un equilibrio entre su mantenimiento programado y su mantenimiento predictivo. Luego, gradualmente, a medida que confía más en su sistema de mantenimiento, puede reducir algunas medidas preventivas que son caras pero se sabe que ayudan.

Tiene que ejecutar este cambio cultural de mantenimiento bastante despacio, mientras construye confianza en el sistema y en los resultados de negocio de ahorrar dinero y aumentar eficiencia.

Rob Russell, Senseye: El mantenimiento se considera construido en capas de madurez: reactivo, planificado, preventivo y proactivo. Un cambio que realmente creo que tiene que ocurrir es no considerar estos como etapas por las que pasar, sino seleccionar el tipo de enfoque de mantenimiento adecuado para el activo adecuado.

Peter Gagg, MCP Consulting Group: El mantenimiento predictivo no es la solución a todos los problemas en una organización. Tiene que usarse en los lugares correctos en el momento correcto.

El uso de herramientas de monitorización de condición para reemplazar tareas de mantenimiento planificado con tareas de mantenimiento predictivo es importante. Sin embargo, para llegar a esa posición – donde sabe qué equipos se beneficiarán del PdM – necesita aplicar técnicas como FMECA (Análisis de Modos de Fallo, Efectos y Criticidad) y RCM (Mantenimiento Centrado en Fiabilidad) para determinar la combinación correcta de tareas de mantenimiento: si es predictivo, preventivo, run-to-failure, o incluso diseñar para eliminar fallos que ocurren.

Rob Russell: Realmente pensamos en esto en términos de diseñar, desplegar, operar y luego refinar. Los pasos iniciales en diseño se refieren a esa selección de activos pero también a tener una apreciación de los diversos modos de fallo que tiene que capturar. Eso informa las decisiones sobre el tipo correcto de datos e información que necesita.

Toda esa información pasa a la fase de despliegue, donde trabaja con ingenieros de control y equipos TI para implementar esa captura de datos y habilitar su streaming a la nube.

Alexander Hill: Podemos entonces empezar a alimentar esos datos a Senseye, es un proceso automatizado, tomará esos datos y aprenderá de ellos y empezará a construir un estado estable de cómo se ven estas máquinas y activos y podemos predecir contra eso.

Rob Russell: El uso de IA es fundamental para lo que hacemos. Nos permite hacer analítica a gran escala y detectar cosas en los datos que podrían ser demasiado sutiles para que un humano las detecte. Lo realmente clave e importante es que se haga de forma centrada en el humano, que entregue la información de forma accesible para los usuarios finales y pueda convertirse en parte de sus procesos de trabajo diarios.