Dominando el mantenimiento predictivo a escala: estrategias probadas para el éxito

En el post anterior vimos el auge del PdM y por qué tantos fallan. Aquí exploramos cómo aplicamos lo aprendido a lo que hacemos hoy.

La combinación de más de 30 años en aeroespacial y 150 personas-año de I+D exclusiva en PdM nos ha enseñado mucho sobre despliegue de tecnologías predictivas en diversos sectores. Seguimos aprendiendo con cada sector y nivel de madurez del cliente. Ante todo, hemos aprendido que hacer PdM bien no es fácil.

Importante: no solo importa saber cómo hacer PdM bien, sino por qué importa. El verdadero valor del PdM cuesta explicarlo, incluso con ROI significativo. Implementar una estrategia PdM afecta a toda la empresa, de la dirección a la planta. Se necesita confianza en su éxito antes de una transformación de esa escala.

Puntos clave que las organizaciones deben tener en cuenta al iniciar su viaje PdM:

El PdM no es un caso típico de Data Science

Cuanto más hablamos con clientes sobre fracasos previos, más cierto estamos de que el PdM no puede tratarse como un problema típico de Big Data. El contexto rico que requieren las soluciones Big Data escasea en PdM. Muchos modos de fallo son sutiles, dificultando que algoritmos ML establecidos predigan patrones discernibles.

No es irrazonable esperar 90%+ de precisión en Data Science típico. Esperar lo mismo en PdM revela incomprensión fundamental. Datos curados en laboratorio dan esos resultados para máquinas y fallos específicos, pero no reflejan la realidad: cada máquina y fallo es único, sensores dan datos de distinta calidad, el entorno de planta es dinámico y falta contexto crucial.

Hay que hacer preguntas duras a quien haga afirmaciones genéricas o promesas de precisión en PdM.

Conozca a su audiencia

Nuestra experiencia enseña que los equipos de mantenimiento ocupados tienen muy poco tiempo al inicio de turno para identificar qué máquinas necesitan atención. No quieren perderlo estudiando gráficos y datos brutos.

El diseño de software simple e intuitivo es esencial, dando a los profesionales el insight que necesitan en un dashboard fácil de leer, ahorrando tiempo valioso. Pero muchos dashboards son genéricos y no consideran flujos de trabajo, preferencias y experiencia únicos del usuario. El conocimiento de estos profesionales es invaluable; aprovecharlo es crucial para el éxito del PdM.

Los productos de Senseye están diseñados con esto en mente. Buscamos simplicidad, integrando analítica con UI clara. En lugar de múltiples gráficos, la información se presenta como lista ordenada por el Attention Engine, algoritmo propietario que usa datos de máquina, mantenimiento y operador para priorizar máquinas que necesitan atención.

Sepa en qué etapa está el usuario en su viaje

Hemos aprendido que diferentes empresas —y áreas dentro de una misma— están en distintas etapas de su viaje PdM. Una puede hacer solo monitorización periódica basada en rutas; otra ya combina monitorización automatizada robusta con PdM para predicciones precisas de salud y tiempo hasta fallo.

Son extremos de una escala; la mayoría está entre ambos, con madurez de datos y preparación cultural creciendo con mayor comprensión directiva y buy-in de TI. Es importante saber dónde está la empresa, pues cada nivel necesita distinto paquete de soporte y despliegue.

Años de experiencia nos enseñaron qué funciona y qué no. En el próximo post veremos cómo todo esto hace de Senseye PdM el producto líder. Mientras, encuentre más detalles en nuestro white paper «Senseye in Depth: Why is Predictive Maintenance so hard?».