¿Por qué su planta necesita un software de mantenimiento predictivo?

Carlos E. Torres

CEO, Power-MI

event12 Mayo, 2023

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En un panorama industrial cada vez más competitivo, las plantas industriales deben centrarse en mejorar la eficiencia, reducir las paradas y optimizar la gestión de activos. Un aspecto crítico para lograr estos objetivos es implementar un software de mantenimiento predictivo. Como responsable de la toma de decisiones en el departamento de mantenimiento, es vital comprender la importancia de esta tecnología y su potencial para mejorar la operación de su planta. Además, gestionar eficazmente a los analistas es crucial para garantizar la implementación y gestión exitosas de las estrategias de mantenimiento predictivo.

Este artículo profundizará en el papel del software de mantenimiento predictivo en el aumento de la confiabilidad de las plantas industriales, explorando los diversos tipos disponibles, su integración con el software de mantenimiento (CMMS o GMAO) y los beneficios de adoptar esta tecnología de vanguardia.

Comprender qué es un software de mantenimiento predictivo

El software de mantenimiento predictivo es una herramienta diseñada para ayudar a los equipos de mantenimiento en plantas industriales a monitorear, gestionar y mejorar la condición de sus equipos y maquinaria. Mediante las técnicas de vanguardia de análisis de datos y prácticas eficientes de gestión, este software tiene como objetivo minimizar los fallos inesperados, prolongar la vida útil de los equipos y mejorar la eficiencia operativa en general.

El software de mantenimiento predictivo agiliza todo el proceso de mantenimiento desde la programación y planificación hasta la ejecución, seguimiento y cálculo de ahorros. Ayuda a los equipos de mantenimiento a priorizar tareas, asignar recursos de manera eficiente y realizar un seguimiento del progreso de las actividades de mantenimiento. Al ofrecer una plataforma centralizada para gestionar todos los aspectos del mantenimiento predictivo, este software permite una mejor comunicación y colaboración entre el personal de mantenimiento, los analistas y otros actores involucrados, lo que conduce a una toma de decisiones más informada y a una estrategia de mantenimiento más efectiva.

El software de mantenimiento predictivo es una herramienta poderosa que integra el análisis de datos y la gestión del mantenimiento con el objetivo de optimizar todo el proceso. Al identificar de manera proactiva posibles fallas en los equipos y agilizar las actividades de mantenimiento, este software desempeña un papel crítico en mejorar la confiabilidad y la eficiencia de las plantas industriales en diversos sectores.

Tipos de software de mantenimiento predictivo

Hay dos tipos básicos de software de mantenimiento predictivo: de gestión y de análisis. Estos dos tipos cumplen propósitos distintos y trabajan en conjunto para crear una estrategia de mantenimiento organizacional integral y eficaz. En esta sección, discutiremos las características y funciones de ambos tipos de software de mantenimiento predictivo.

Software de mantenimiento predictivo enfocado a la gestión

El software de mantenimiento predictivo enfocado a la gestión está diseñado para ayudar a las organizaciones a diseñar, planificar y gestionar sus planes de mantenimiento predictivo. Este software agiliza varios aspectos del proceso de mantenimiento, mejorando la eficiencia y garantizando que las actividades de mantenimiento se ejecuten de forma eficaz.

Algunas características clave del software de mantenimiento predictivo para la gestión incluyen:

• Herramientas de generación de informes que permiten a los departamentos de mantenimiento crear informes para diversas tecnologías predictivas en un formato unificado y sobre un catálogo de fallos. Esto agiliza el proceso de elaboración de informes y garantiza la coherencia entre las distintas tecnologías.
• Generación y seguimiento de órdenes de trabajo que facilitan la exportación al CMMS o GMAO y garantizan que el trabajo se complete según lo programado. Esta característica ayuda a mantener organizadas las tareas de mantenimiento y asegura una asignación eficaz de los recursos.
• Historial de estado de los activos proporciona una visión general completa del estado del equipo a lo largo del tiempo, incluyendo informes anteriores, órdenes de trabajo y eventos de mantenimiento. Esta información permite a los analistas realizar diagnósticos informados basados en datos históricos.
• Planificación de rutas de inspección permite a las organizaciones crear y gestionar rutas eficientes para realizar inspecciones de equipos, optimizando el uso de los recursos de mantenimiento y reduciendo el tiempo de paradas.
• Calendarios de analistas ayudan a las organizaciones a gestionar los horarios y la disponibilidad de los analistas de mantenimiento, asegurando que su experiencia se utilice de manera eficaz y contribuyendo a una mejor planificación general del mantenimiento.
• Registros y estadísticas de fallos ofrecen información valiosa sobre los fallos más frecuentes por tipo de activo, sección de la planta o intervalo de tiempo. Esto permite un análisis holístico y la identificación de las causas ocultas de los fallos, mejorando en última instancia el rendimiento general de la planta.
• Herramientas de análisis de causas raíz apoyan el mantenimiento proactivo mediante la identificación de las causas subyacentes de los fallos de equipos y proporcionando recomendaciones para abordarlas. Esta función promueve una estrategia de mantenimiento más eficaz y eficiente al abordar las causas raíz de los problemas de los equipos.

Software de mantenimiento predictivo enfocado al análisis de datos

El software de mantenimiento predictivo enfocado al análisis gestiona los datos recogidos de dispositivos portátiles o sensores instalados en maquinaria y equipos. Estos datos incluyen diversos parámetros como temperatura, vibración, presión y otros indicadores relevantes que ayudan a determinar la salud y el rendimiento de los activos.

El software permite el análisis de datos de dos maneras: mediante analistas especializados o mediante algoritmos de aprendizaje automático. En el caso de los analistas especializados, el software proporciona una plataforma para organizar y visualizar los datos, lo que permite a estos expertos identificar patrones, tendencias y anomalías que pueden indicar fallos potenciales o áreas de mejora.

Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar automáticamente los datos, generando diagnósticos y predicciones sobre la condición de los equipos y fallos potenciales. Estos algoritmos aprenden continuamente y se adaptan a las condiciones cambiantes del equipo, garantizando que el software se mantenga actualizado y preciso en sus evaluaciones.

Algunas características clave del software de mantenimiento predictivo para el análisis incluyen:

• Herramientas de visualización de datos, como gráficos y tablas que ayudan a los analistas a interpretar más fácilmente los datos recopilados.
• Sistemas de alerta personalizables que avisan a los equipos de mantenimiento de posibles problemas, permitiéndoles tomar medidas correctivas antes de que se produzca un fallo.
• Integración con otras fuentes de datos, como los datos de producción, para proporcionar una comprensión más completa de la condición de los equipos.

Diseño, gestión y optimización del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es un proceso dinámico que requiere ajustes continuos en función del estado del parque de activos y de los resultados obtenidos durante la monitorización de la condición. Se trata de un enfoque proactivo, basado en datos, que permite a los equipos de mantenimiento anticipar y abordar posibles fallos de los equipos antes de que se conviertan en críticos.

Diseño de un plan de mantenimiento predictivo

El diseño inicial de un plan de mantenimiento predictivo requiere una organización estratégica de las máquinas basada en la taxonomía adecuada, el análisis de criticidad y el análisis de modos de fallo. Una vez clasificados, se pueden asignar tecnologías predictivas y frecuencias de inspección a cada activo. El software debe proporcionar la capacidad de clasificar y analizar sus activos de forma eficaz, formando la base de su estrategia de mantenimiento predictivo.

Planificación de rutas y asignación de analistas

Una vez formulado el plan, el equipo de mantenimiento predictivo debe crear rutas de inspección. Este paso de planificación estratégica es crucial, ya que optimiza el uso de los recursos y garantiza una cobertura completa de todos los activos. Las rutas deben asignarse a analistas en función de su experiencia en tecnologías predictivas específicas y de la disponibilidad de colectores de datos y activos. El software debe facilitar esta asignación, produciendo un plan de calendario claro y manejable para cada analista.

Ejecución del mantenimiento predictivo y gestión de datos

Durante la fase de ejecución del mantenimiento predictivo, la gestión de datos y el análisis de la información son fundamentales. Los analistas deben utilizar el software de análisis incluido, que normalmente se suministra con el instrumento respectivo, como un colector de datos de vibraciones, una cámara termográfica o un dispositivo de ultrasonidos, para analizar los datos recopilados. Una vez realizado el diagnóstico, la información debe estructurarse y registrarse en el software de mantenimiento predictivo. Esto garantiza que el estado del activo, los fallos identificados y las recomendaciones se capturen como datos estructurados, allanando el camino para optimizar las rutas, las frecuencias de inspección y la toma de decisiones.

Gestión de las órdenes de trabajo

Las recomendaciones formuladas en los informes son esencialmente órdenes de trabajo o avisos de mantenimiento. Estas órdenes de trabajo deben exportarse al CMMS o GMAO para su planificación y ejecución. Este es un aspecto crucial del mantenimiento predictivo que garantiza que todos los problemas identificados se aborden de manera oportuna y eficiente.

Verificación de la ejecución de órdenes de trabajo y cálculo de ahorros

Una vez ejecutada una orden de trabajo, los analistas de mantenimiento predictivo deben verificar si se han desaparecido todos los signos y síntomas del fallo potencial. Si el fallo potencial desaparece, el software debe permitir el registro del caso y el cálculo de ahorros respectivo. La capacidad de cuantificar los ahorros del mantenimiento predictivo es una característica clave de un software de mantenimiento predictivo eficaz.

Análisis de fallos e identificación de patrones

Una vez registrados todos los fallos potenciales identificados durante la monitorización del estado, el software debe permitir a los departamentos de mantenimiento realizar estadísticas de fallos. Esto les permite identificar los fallos más comunes por tipo de activo, sección de la planta, tecnología predictiva o incluso por el analista. La detección de patrones de fallos o fallos repetitivos conduce a acciones de mantenimiento proactivo.

Transición al mantenimiento proactivo

Por último, un software de mantenimiento predictivo debe proporcionar herramientas para el análisis de causa raíz. Esta capacidad permite a los usuarios pasar del mantenimiento predictivo al proactivo identificando y abordando las causas raíz de los fallos de los equipos. Esto no sólo evita que se repitan los problemas, sino que también contribuye a la optimización y eficiencia general de las operaciones de mantenimiento.

Integración del software de mantenimiento predictivo con el CMMS

Dada la importancia de la gestión de las órdenes de trabajo -desde la creación del informe de análisis predictivo, pasando por su ejecución en el CMMS o GMAO, hasta la verificación de la ejecución de la orden de trabajo y el cálculo de los ahorros- está claro que existe una necesidad crítica de integrar el software de mantenimiento predictivo con el CMMS o GMAO. Esta integración facilita la comunicación fluida entre los dos sistemas, agilizando el flujo de trabajo y mejorando la eficacia.

API: Interconectando plataformas

La forma más común de conectar plataformas de software hoy en día es a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), concretamente API RESTful. Una API es un conjunto de reglas y protocolos que permite a una aplicación de software comunicarse e interactuar con otra. Es como un intermediario que entrega tu solicitud al proveedor al que se la pides y luego te devuelve la respuesta.

Las API RESTful se han hecho populares por su sencillez, escalabilidad y facilidad de integración. Estas API utilizan protocolos HTTP y se basan en un conjunto de principios conocidos como Transferencia de Estado Representacional (REST). Permiten que diferentes sistemas de software intercambien datos a través de Internet de forma estandarizada, lo que las hace ideales para integrar un software de mantenimiento predictivo con una GMAO.

Analizar y transferir datos

El primer paso en la integración de los dos sistemas es identificar qué datos deben transferirse entre ellos. Esto podría incluir información relacionada con órdenes de trabajo y eventos de mantenimiento. Ambos sistemas deben ser analizados a fondo para identificar todos los elementos de datos necesarios para la transferencia.

Diseño de llamadas a la API y conectores

Una vez identificados los elementos de datos necesarios, el siguiente paso es diseñar las llamadas e instrucciones de la API. Este proceso implica determinar las solicitudes que la API realizará para recuperar o enviar datos y las respuestas que recibirá. También hay que desarrollar un conector, que es un fragmento de código que permite la comunicación entre la API y la aplicación de software.

Para integrar con éxito el software de mantenimiento predictivo con la GMAO utilizando una API, necesitará:

• Un Endpoint: Esta es la URL específica donde su API puede acceder a los recursos que necesita de otra plataforma de software.
• Métodos HTTP: Estas son las acciones que realizará la API. Los métodos más comunes son GET (recuperar datos), POST (enviar datos), PUT (actualizar datos) y DELETE (eliminar datos).
• Formato de los datos: Es la estructura en la que se enviarán o recibirán los datos. El formato más común es JSON (JavaScript Object Notation), que es fácil de leer y escribir.
• Autenticación: Es el proceso de verificar la identidad del usuario o sistema que intenta acceder a los datos. Es fundamental garantizar que sólo los usuarios o sistemas autorizados puedan acceder a los datos.

Entonces, ¿por qué optar por un software de mantenimiento predictivo?

El cambio hacia una estrategia de mantenimiento predictivo es cada vez más esencial en las plantas industriales. Entonces surge la pregunta: ¿por qué debería considerar el software de mantenimiento predictivo? La respuesta depende de su configuración actual de mantenimiento.

Para aquellos que no disponen de un CMMS o GMAO, la implantación de un software de mantenimiento predictivo es un primer paso inteligente. Permite una gestión eficaz de las inspecciones de maquinaria, formando una base sólida para las operaciones de mantenimiento. Una vez establecido, puede intentar integrar un CMMS, estableciendo un sistema de gestión del mantenimiento cohesivo y racionalizado.

Para aquellos que ya emplean un CMMS o GMAO, el software de mantenimiento predictivo sirve como complemento vital, llenando las lagunas dejadas por las funciones estándar del CMMS. Mejora sus operaciones de mantenimiento proporcionando funcionalidades como informes estructurados con un catálogo de fallos, análisis estadístico de fallos, cálculo de ahorros de mantenimiento predictivo, planificación de rutas de inspección e historial del estado de los activos. Además, el software de mantenimiento predictivo ofrece la flexibilidad de proveer acceso a empresas de servicios externas, una característica a menudo restringida por los CMMS.

Por último, para aquellos que no cuentan con una estrategia de mantenimiento predictivo, la implantación de un software de mantenimiento predictivo puede ser el catalizador del cambio. Permite diseñar un plan de mantenimiento predictivo a partir de simples inspecciones visuales. El hecho de visitar regularmente los activos para realizar una lista de comprobación de las inspecciones es un paso inicial muy valioso hacia la implantación de un programa completo de mantenimiento predictivo.

En conclusión, el software de mantenimiento predictivo es una herramienta poderosa, independientemente de dónde se encuentre en su viaje de mantenimiento. Tanto si acaba de empezar, como si ya dispone de un CMMS o quiere mejorar sus prácticas de mantenimiento predictivo, el software de mantenimiento predictivo puede proporcionarle la estructura, la información y la optimización necesarias para mejorar la fiabilidad y el rendimiento de su planta industrial.