Mantenimiento Predictivo Explicado: Cómo Minimizar el Tiempo de Inactividad y Maximizar el Rendimiento de los Activos

Para cada uno de sus activos y equipos, existe un punto óptimo donde se realiza el mantenimiento suficiente para evitar tiempos de inactividad no planificados, pero no tanto como para incurrir en los riesgos del sobremantenimiento.

El mantenimiento predictivo le ayuda a encontrar ese punto y a mantenerse en el objetivo.

El mejor lugar para comenzar es con algunas definiciones básicas y luego avanzar desde allí.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Una forma de pensar en esta estrategia de mantenimiento es como el resultado de una combinación de avances tanto en hardware como en software. Lo que lo hace posible son sensores más baratos y fiables, y algoritmos más rápidos y precisos.

En el nivel más básico, el mantenimiento predictivo consiste en añadir sensores a sus activos y equipos para obtener un flujo constante de datos en tiempo real, que luego se combina con una gran cantidad de datos históricos sobre mantenimiento, reparaciones e inventario MRO asociado. Una vez que tiene todos los datos juntos, los introduce en un software especializado que le indica qué tareas de mantenimiento necesita realizar y cuándo debe realizarlas.

¿Cuáles son las diferencias entre otras estrategias de mantenimiento y el mantenimiento predictivo?

Un título alternativo para esta sección podría ser: "¿Pero no es todo el mantenimiento en cierto modo 'predictivo' de todos modos?". Y la respuesta es: sí, más o menos.

Para entender por qué, ayuda pensar en el clima.

Mantenimiento predictivo vs. preventivo

Con el mantenimiento preventivo, está prediciendo el futuro, pero lo hace principalmente utilizando promedios fiables. Así, sabe que una de sus bombas funciona unos 10.000 ciclos antes de necesitar inspeccionar las juntas en busca de grietas y reemplazar el lubricante. Nunca estará cien por ciento seguro de cuándo podría dejar de funcionar sin mantenimiento, pero tiene una idea aproximada, por lo que puede programar sus PM justo antes de ese momento, añadiendo un margen de seguridad.

Sería aproximadamente lo mismo que predecir el clima en Alaska a mediados de enero. No sabe exactamente cuánto frío hará, pero incluso sin mirar por la ventana, se pone chaqueta y botas. Es invierno en Alaska. En promedio, hace mucho frío.

Mantenimiento predictivo vs. basado en condición

Con el mantenimiento basado en condición, sigue prediciendo el futuro, pero ahora trabaja con datos tanto históricos como en tiempo real. Si tiene un sensor en esa bomba para saber exactamente cuánto vibra, puede usar eso para decidir si necesita mantenimiento o no. En el pasado, siempre estuvo bien en la frecuencia X. Pero también sabe que subió a la frecuencia Y antes de la última vez que falló. Combinando lo que sabe del pasado con lo que sabe ahora, puede predecir si la bomba está bien o se desliza hacia un fallo.

Volviendo a la analogía del clima, ahora mira por la ventana para entender mejor las condiciones actuales. ¿Cielo despejado? ¿Esas nubes a lo lejos? Parece nublado, y la última vez que ocurrió, llovió. No está lloviendo ahora, pero sabe que debe llevar paraguas.

Con el mantenimiento predictivo, mira el futuro de la misma manera que los expertos pronostican el clima. No solo piensan en las temperaturas promedio de una estación dada. Y no solo miran por la ventana.

En su lugar, introducen una gran cantidad de información histórica y lecturas actuales en un software de modelado complejo que produce predicciones precisas. Y con la combinación adecuada de lecturas de temperatura e imágenes de satélite, es como tener una bola de cristal: los pronósticos a siete días tienen un 80% de precisión en promedio. Para pronósticos a cinco días, la precisión aumenta al 90%.

¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?

Otra forma de hacer esta pregunta es: "¿Cuáles serían las ventajas de tener superpoderes y poder ver el futuro?".

Es una larga lista de ventajas obvias, pero también hay mucha superposición con todas las demás estrategias de mantenimiento. Al igual que todas las demás, el mantenimiento predictivo le ayuda a evitar costosos y frustrantes tiempos de inactividad no planificados al ayudarle primero a encontrar y solucionar pequeños problemas antes de que tengan la oportunidad de convertirse en grandes problemas. Es una forma de mantener todos sus activos y equipos lo más arriba posible en la Curva P-F, donde tiene mucho tiempo para planificar y programar todo.

Y con todo ese tiempo extra, puede asegurarse de tener el inventario MRO y los equipos adecuados para hacer todo correctamente. También puede programar el trabajo para cuando el activo o equipo ya esté programado para estar fuera de línea.

Pero a diferencia de las otras estrategias de mantenimiento, con el predictivo, puede preocuparse menos por el sobremantenimiento. Y sí, debe preocuparse por pasarse con el mantenimiento.

El primer problema del sobremantenimiento es que es un desperdicio general de su tiempo y del talento de sus técnicos. El equipo de mantenimiento está haciendo trabajo que no necesita, perdiendo su tiempo y su inventario. Si el equipo cambia una correa de ventilador demasiado pronto, pierde todo el valor que aún quedaba en la correa.

Pero está haciendo más que solo tirar valor. También está introduciendo riesgo. Cada vez que el equipo realiza trabajo de mantenimiento, corre el riesgo de hacerlo mal. Muchas veces, los riesgos son pequeños, pero siempre están ahí.

Volvamos al ejemplo de la correa del ventilador. ¿Cuánto del activo o equipo dejan expuestos los técnicos cuando cambian la correa? ¿Qué pasa si dejan caer una herramienta, dañando otra parte? O, ¿qué pasa si no cierran todo correctamente, dejando las tripas vulnerables al polvo y los escombros?

El mantenimiento predictivo le ayuda a programar la cantidad justa de mantenimiento, para detectar problemas temprano mientras evita la pérdida de valor y el riesgo añadido.

¿Cuáles son las desventajas del mantenimiento predictivo?

La gran desventaja es que cuesta mucho más que otras estrategias de mantenimiento, tanto para configurar todo como para ejecutarlo.

Necesita invertir en sensores, software y sofisticación. Necesita los sensores para recopilar los datos, el software para procesar los números y las personas con la formación adecuada para entender y aprovechar los informes.

Pero esos costos tienen mucho sentido cuando los ve en términos de retorno de inversión. A corto plazo, la estrategia de mantenimiento más barata de configurar y ejecutar es simplemente no hacer nada. Pero a largo plazo, también es la más cara.

El mantenimiento predictivo puede ser lo opuesto. Cuesta más configurarlo y ejecutarlo, pero si lo está utilizando en los activos y equipos adecuados, a largo plazo, ahorra tiempo, dinero y frustración.

La idea de tener que adaptarlo a los activos y equipos adecuados es una buena transición a la siguiente desventaja, que es que solo tiene sentido para un subconjunto específico de sus activos. De hecho, debido a los costos asociados, solo puede usarlo en activos que sean tanto críticos como tengan modos de fallo que pueda predecir de forma rentable. Para todo lo demás, no tiene sentido.

¿Cuál es el futuro del mantenimiento predictivo?

Todas las cosas que entran en el mantenimiento predictivo están destinadas a volverse más generalizadas y baratas como parte de las tendencias generales sujetas a la Ley de Moore, que establece que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años mientras que el costo de las computadoras se reduce a la mitad.

Aproximadamente cada dos años, obtiene aproximadamente el doble de poder de procesamiento a la mitad del costo.

Pero eso no significa que el mantenimiento predictivo vaya a tener sentido eventualmente para todos y para cada activo. Algunos activos y equipos siempre serán más baratos de mantener con mantenimiento reactivo, a demanda o preventivo. Es lo mismo que el futuro de los coches voladores. No importa cuán baratos o fáciles se vuelvan eventualmente, para algunos lugares, siempre será más fácil simplemente caminar.

Próximos pasos

Si está buscando pasar de la gestión de órdenes de trabajo basada en papel o hojas de cálculo, su próximo mejor paso es implementar una solución CMMS confiable basada en la nube.

Pero si el mantenimiento predictivo es una opción mejor, está Archibus de iOFFICE + SpaceIQ.

Resumen

El mantenimiento predictivo ayuda al equipo de mantenimiento a realizar suficiente trabajo en activos y equipos para maximizar el tiempo de actividad sin aumentar los costos y riesgos asociados al sobremantenimiento. La estrategia de mantenimiento depende de una combinación de datos históricos, flujos de datos en tiempo real y software sofisticado para predecir con precisión los fallos con suficiente antelación, dando al equipo el tiempo que necesita para programar recursos y traer las piezas y materiales necesarios. Aunque comparte muchas de las ventajas estándar de las otras estrategias populares, el mantenimiento predictivo ayuda a los líderes y técnicos a hacer solo el trabajo necesario, evitando tanto el desperdicio como el riesgo de daño accidental que puede ocurrir durante las inspecciones y tareas de mantenimiento regulares. El principal desafío es adaptar la estrategia a los activos correctos. Debido a los costos asociados, tanto de inicio como continuos, solo puede ver un ROI al aplicar la estrategia a activos que sean tanto críticos como tengan modos de fallo que pueda predecir de forma rentable. Eso significa que, aunque la Ley de Moore predice que los precios de los sensores y el software deberían seguir bajando, el mantenimiento predictivo solo tiene sentido para un subconjunto limitado de activos.