Pasos para optimizar las operaciones comerciales y el mantenimiento con análisis predictivo

El análisis predictivo es importante para el negocio. Como ayuda a monitorear los activos comerciales y le permite predecir fallas y evitar el tiempo de inactividad inesperado del activo. Es muy útil para el departamento de mantenimiento. El análisis predictivo también juega un papel crucial en el aumento del retorno de la inversión (ROI).

¿Qué es el análisis predictivo?

Como su nombre indica, es útil para predecir eventos para el futuro. Para este propósito, se utilizan datos históricos para que se puedan generar conocimientos futuros. Por lo tanto, el análisis predictivo lo ayuda a mantenerse a la vanguardia.

En palabras simples, puede tomar decisiones mejor informadas con análisis predictivos. Los datos históricos y actuales se utilizan para encontrar el patrón que puede ayudar a identificar una tendencia que puede ser útil en el crecimiento del negocio.

El análisis predictivo se utiliza para la minería de datos, utiliza técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para hacer predicciones futuras.

Según el informe, "el mercado mundial de análisis predictivo se valoró en aproximadamente 3490 millones de dólares estadounidenses en 2016 y se espera que alcance aproximadamente 10 950 millones de dólares estadounidenses en 2022, con un crecimiento compuesto anual de alrededor del 21 % entre 2016 y 2022".

¿Cómo puede ayudar el análisis predictivo en el mantenimiento y el negocio?

El análisis predictivo puede ayudar en el mantenimiento y el negocio de varias maneras:

1. Predicción de fallas de activos

La falla repentina de los activos mata la productividad empresarial, especialmente cuando los activos son muy esenciales para los negocios. Especialmente aquellas empresas que se dedican a la fabricación, logística, etc.

Como sabemos, las organizaciones basadas en la fabricación tienen máquinas que funcionan continuamente durante largas horas y si el rendimiento de la máquina disminuye, afectará el trabajo de producción. Comienza una reacción en cadena de eventos de falla.

Comienza con la falla de los activos, luego el trabajo de producción sufre y la entrega no se realiza a tiempo. Pocos eventos como estos pueden resultar en la pérdida de clientes. Nadie quiere perder un cliente debido a una falla en la máquina.

El análisis predictivo es muy útil para evitar averías inesperadas. Cuando utilice análisis predictivos en su negocio, notará una disminución del tiempo de inactividad de los activos.

2. Reducción del tiempo de mantenimiento

Con análisis profundos e informes CMMS, el mantenimiento se vuelve simple y la reparación se puede realizar de manera proactiva. Los técnicos están en una mejor posición para saber cuáles son las actividades que deben realizarse en el mantenimiento.

Es útil para los técnicos, ya que no tienen que buscar el problema. Por lo tanto, ahorra tiempo a los técnicos y también reduce el tiempo de mantenimiento.

3. Costo de mantenimiento decreciente

Como le dijimos anteriormente, el análisis predictivo ayuda a evitar la falla de los activos. La falla repentina de los activos es más costosa que el mantenimiento regular. La falla repentina de los activos interrumpe las operaciones diarias que impactan la productividad de toda la organización.

Por ejemplo, si la máquina se detiene repentinamente, se ralentiza el proceso de fabricación y se produce un retraso en el envío, y también se produce la decepción del cliente.

Por lo tanto, una organización necesita utilizar análisis predictivos específicamente cuando la reducción del costo de mantenimiento es una de sus principales preocupaciones. El costo de mantenimiento es una de las razones por las que se utilizan datos y análisis predictivo.

El mantenimiento puede ser muy costoso, especialmente en caso de avería de los activos, ya que puede consumir mucho tiempo y también se requiere inventario.

Análisis Predictivo en Mantenimiento

Cuando comprende que una falla en un equipo está en sus primeras etapas. Es vital predecir el resultado probable para garantizar que se tome la decisión correcta sobre "cómo proceder".

En la actualidad, se cree comúnmente que el resultado de cada falla incipiente está establecido y, por lo tanto, predeterminado si se permite que progrese a una falla funcional. En la práctica, sin embargo, para cualquier caso particular de falla, hay una variedad de posibles consecuencias de esa falla y estas pueden cambiar con el tiempo.

Por ejemplo, la alta temperatura de los rodamientos de las ruedas de un tren podría provocar fácilmente el colapso y el posible descarrilamiento durante las temporadas de los rodamientos, con el consiguiente daño a la rueda y la vía, o podría provocar el colapso por desgaste.

En este espacio, se está haciendo mucho menos trabajo. Se está trabajando más para desarrollar métodos más sofisticados para evaluar si se produce una falla de los activos. Sin embargo, se está trabajando menos para desarrollar métodos más sofisticados para determinar si falla el equipo. Puede mejorar los posibles resultados comerciales.

¿Cómo ayuda el análisis predictivo a las operaciones comerciales?

El análisis predictivo ayuda a las operaciones comerciales de muchas maneras:

Ayuda a la organización a mejorar las operaciones comerciales, ya que puede ayudar a predecir el uso del inventario. El análisis predictivo es útil para que las organizaciones predigan cuándo las ventas de su negocio son bajas o altas para industrias como viajes, hotelería, etc.

Cuando las ventas son bajas, el marketing se puede hacer de manera de aumentar las ventas. El análisis predictivo ayuda a las organizaciones a funcionar de manera efectiva. También pueden ayudar a determinar la respuesta del cliente.

El análisis predictivo es útil para los negocios al predecir las trampas y cuando tiene datos detallados, puede usar los datos para superar o evitar esas trampas. La analítica es la clave para el crecimiento del negocio.

En general, el análisis predictivo puede mejorar la eficiencia de las máquinas y la productividad de una organización. Como lo hace más proactivo y predice el historial de datos y le permite prepararse para posibles resultados.

Conclusión

Sabemos que la analítica es muy importante para el negocio. Varias empresas necesitan análisis y actualizaciones en tiempo real para mejorar la eficiencia del negocio. Como gerentes, pueden cambiar la prioridad de la orden de trabajo cuando llega un trabajo de mantenimiento con alta prioridad.

El software de mantenimiento predictivo ayuda a las organizaciones, ya que proporciona análisis que son útiles en el proceso de toma de decisiones comerciales.

El análisis predictivo puede mostrar el posible evento futuro, lo que puede ser muy útil, especialmente en el mantenimiento, ya que puede desempeñar un papel crucial en el ahorro de gastos de mantenimiento o en la prevención de fallas en los activos.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo pueden ayudar los análisis predictivos a los bancos y las finanzas? ‍

Puede ayudar a evitar el fraude, ya que puede ayudar a detectar y reducir el fraude. Los bancos que emiten tarjetas de crédito pueden detectar áreas que tienen mala reputación para pagar facturas de crédito para que pueda evitar esas áreas.

2. ¿Qué grandes marcas utilizan el análisis predictivo? ‍

Grandes marcas como Netflix, Amazon y todas las organizaciones de marketing digital utilizan análisis predictivos. Casi todas las empresas utilizan análisis para el desarrollo empresarial y para llegar a sus clientes.

3. ¿Para qué industrias puede ser útil el análisis predictivo? ‍

El análisis predictivo puede ser útil para industrias como
1. Industria del petróleo y el gas
2. Industria gubernamental
3. Industria manufacturera
4. Industria minorista
5. Industria de la salud
6. Industria de viajes y hotelería
7. Industria de TI