Cómo la optimización del mantenimiento mejora la seguridad y la fiabilidad

Tradicionalmente, la mayoría de las organizaciones consideraban el mantenimiento como un coste necesario de la gestión de activos. Hoy en día, las nuevas tecnologías y herramientas, como las plataformas del sistemas de gestión de mantenimiento asistido por ordenador (GMAO), los sensores de Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA), permiten recopilar datos más rápido. También admiten mayores volúmenes de datos que nunca y permiten un análisis de datos más rápido. Este cambio ha convertido la estrategia de mantenimiento en un diferenciador potencial para las empresas dispuestas a invertir tiempo y recursos en la optimización del mantenimiento.

Las estrategias modernas de optimización del mantenimiento varían, pero normalmente combinan aspectos del mantenimiento preventivo, el mantenimiento predictivo, el mantenimiento basado en el estado (CBM), el mantenimiento correctivo y el mantenimiento reactivo.

En lugar de tratar cada tarea de mantenimiento de la misma manera, la optimización eficaz del mantenimiento ayuda a los equipos de mantenimiento a considerar factores como la criticidad de los activos, la tasa de fallos, el estado de funcionamiento y el rendimiento histórico al planificar las actividades de mantenimiento.

La optimización del mantenimiento también ayuda a las organizaciones a hacer que sus procesos y condiciones operativas sean más seguros al permitir a los equipos identificar qué activos y modos de fallo representan el mayor riesgo. El CBM en tiempo real puede ayudar a los equipos a detectar problemas con antelación y tomar medidas correctivas antes de que provoquen fallos peligrosos en los equipos.

La optimización del mantenimiento y el mantenimiento centrado en la fiabilidad (RCM) son conceptos estrechamente relacionados. La gente suele utilizar los términos indistintamente, pero son prácticas complementarias.

El RCM es una metodología estructurada para determinar qué mantenimiento se requiere para asegurar que un activo continúe funcionando. También suele incorporar el análisis de modos de fallos y efectos (AMFE), un marco estructurado para identificar posibles fallos en un diseño, proceso de fabricación o producto.

Aunque la optimización del mantenimiento a menudo incluye RCM, aplica otras técnicas analíticas para determinar los intervalos de mantenimiento correctos, la asignación de recursos y los costes.

Aunque no existe un proceso universal para la optimización del mantenimiento, las organizaciones suelen seguir estos siete pasos y adaptarlos a sus necesidades.

El primer paso para optimizar los procesos de mantenimiento es comprender qué activos son más importantes para una organización. Este proceso se conoce como evaluación de la criticidad de los activos.

Durante las pruebas de criticidad de activos, los equipos de mantenimiento identifican activos cuyo fallo puede alterar la actividad principal, poner en peligro la seguridad de los trabajadores o amenazar normas medioambientales o regulatorias. Estos activos se designan como “activos críticos” y reciben la máxima prioridad en la jerarquía de activos de la organización.  

A continuación, las organizaciones analizan cómo es más probable que fallen los activos etiquetados como “críticos” y qué sucede cuando esto ocurre. Este paso suele implicar RCM y AMFE para ayudar a los equipos de mantenimiento a identificar posibles modos de fallo.

Los registros históricos de órdenes de trabajo y los datos de mantenimiento proporcionan más pruebas de los fallos recurrentes y ayudan a los equipos a identificar los patrones. El objetivo de este paso es obtener una comprensión más profunda de la relación entre el estado de los activos, la tasa de fallos, las consecuencias y la intervención.

A continuación, las organizaciones revisan las estrategias de mantenimiento que utilizan actualmente e identifican lagunas y áreas de mejora.

Por ejemplo, el mantenimiento preventivo se adapta a algunos activos, mientras que el predictivo o CBM es más eficaz para otros. Algunos activos de bajo riesgo son incluso adecuados para el mantenimiento reactivo planificado o las estrategias de ejecución hasta el fallo para reducir costes.

Los datos de mantenimiento fiables son críticos para la optimización del mantenimiento.

La mayoría de las organizaciones modernas confían en un sistema de gestión de mantenimiento asistido por ordenador (GMAO) para recopilar datos sobre las órdenes de trabajo, la mano de obra, las piezas de repuesto, los fallos de los equipos y las tareas de mantenimiento completadas. Los sistemas de sensores IoT pueden proporcionar datos valiosos sobre temperatura, vibración, presión, características eléctricas y otros indicadores del estado del equipo. Con el tiempo, esta información puede refinar los programas de mantenimiento e identificar oportunidades para un mantenimiento proactivo.

Cuando una organización crea una jerarquía de activos y recopila suficientes datos de mantenimiento, puede evaluar si sus intervalos y tareas de mantenimiento existentes son apropiados o necesitan refinamiento.

Algunas organizaciones utilizan técnicas avanzadas para determinar los intervalos de mantenimiento óptimos y la asignación de recursos, como la investigación de operaciones, la programación lineal, la programación cuadrática y otros modelos de optimización. Otros no requieren este nivel de sofisticación y se basan en un análisis sencillo del historial de órdenes de trabajo para tomar su decisión.

En este paso, los equipos de mantenimiento implementan los nuevos programas de mantenimiento e instrucciones de trabajo del Paso 5.

Las operaciones modernas de mantenimiento suelen depender de un GMAO para generar órdenes de trabajo recurrentes, asignar tareas de mantenimiento y documentar el trabajo finalizado. Durante esta etapa, los técnicos de mantenimiento también deben recibir la formación, instrucción o herramientas necesarias para implementar los nuevos procesos de manera efectiva.

Trate la optimización del mantenimiento como un proceso continuo y realice un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como el tiempo medio entre fallos (MTBF) y el tiempo de inactividad no planificado. 

Las condiciones operativas y ambientales pueden cambiar con el tiempo, introduciendo nuevos patrones y requisitos de producción que afectan el rendimiento del equipo. Las organizaciones deben revisar periódicamente los datos de los activos y ajustar las estrategias de mantenimiento en función de las nuevas pruebas.

La optimización del mantenimiento tiene muchos beneficios. Estos son algunos de los más comunes:

• Condiciones de trabajo más seguras: la optimización del mantenimiento ayuda a crear condiciones de trabajo más seguras para los técnicos y operadores de máquinas al evitar el deterioro y reducir la probabilidad de fallos catastróficos del equipo. El deterioro de los equipos puede crear peligros que van desde fallos mecánicos y fallos eléctricos hasta fugas, incendios y liberaciones de energía incontroladas. La optimización de mantenimiento ayuda a los equipos a identificar pronto los modos de fallo críticos y a priorizar las actividades de mantenimiento para abordarlos.
• Mayor fiabilidad de los equipos: la optimización del mantenimiento mejora la fiabilidad de los equipos al permitir al personal dirigir las intervenciones a los modos de fallo que se consideren más críticos para los procesos empresariales. Un programa de mantenimiento optimizado aplica los principios de ingeniería de fiabilidad para identificar qué actividades de mantenimiento reducirán la probabilidad o las consecuencias de los fallos y centra los esfuerzos de mantenimiento en consecuencia.
• Reducción del tiempo de inactividad no planificado: el tiempo de inactividad no planificado es costoso. Según un informe reciente de MaxGrip, cuesta a los fabricantes industriales 50 000 millones de dólares anuales, con un coste por hora medio de aproximadamente 260 000 dólares. La optimización del mantenimiento utiliza mantenimiento predictivo y CBM para reducir el tiempo de inactividad proporcionando avisos tempranos de equipos deteriorados, dando así a los equipos de mantenimiento la oportunidad de intervenir antes de fallos.  
• Menores costes de mantenimiento: la optimización del mantenimiento reduce los costes al centrar los recursos en los activos y actividades que aportan más valor. Por ejemplo, puede ayudar a los equipos de mantenimiento a identificar equipos que pueden operar de forma segura hasta el fallo y aplicar mantenimiento predictivo o basado en condiciones para abordar los problemas antes de que provoquen una avería.
• Uso más eficiente de los recursos: la optimización del mantenimiento ayuda a los equipos a asignar recursos en función del coste, el riesgo y la prioridad empresarial, para que puedan dedicar más tiempo a los activos críticos (en lugar de a los equipos de bajo riesgo). El uso más eficiente de los recursos mejora tanto el tiempo de actividad como la eficiencia operativa sin necesidad de contratar a más trabajadores.

La optimización del mantenimiento abarca muchos sectores, aunque los objetivos y técnicas específicos varían según el caso de uso. Estos son varios casos de uso comunes:

• Fabricación: los fabricantes confían en la optimización del mantenimiento para minimizar las interrupciones en la actividad principal y mejorar la fiabilidad del equipo de producción. Los sensores IoT monitorizan la vibración, la temperatura y otros indicadores de los cambios en las condiciones de funcionamiento, mientras que un GMAO puede vincular los datos de mantenimiento con las órdenes de trabajo y la planificación. Los fabricantes suelen utilizar RCM y AMFE para identificar activos de producción críticos y aplicar mantenimiento predictivo o preventivo para reducir la probabilidad de fallo del equipo.
• Energía y suministros: las empresas de energía y suministros dependen de activos críticos grandes y a menudo caros cuyo fallo puede afectar a la seguridad de los trabajadores y a la continuidad del servicio. La optimización del mantenimiento crítico ayuda a los operadores a priorizar el mantenimiento de turbinas, transformadores, bombas, subestaciones y otras infraestructuras críticas en función del estado y las consecuencias de los fallos.
• Transporte: las aerolíneas, los operadores ferroviarios y los gestores de flotas deben equilibrar la fiabilidad, la seguridad y los costes para mantener las redes de transporte funcionando sin problemas y evitar interrupciones del servicio. La optimización del mantenimiento utiliza datos históricos de fallos, inspecciones y monitorización de condiciones para determinar cuándo inspeccionar, reparar o reemplazar componentes. En la aviación, por ejemplo, los equipos de mantenimiento utilizan datos de fiabilidad y AMFE para identificar modos de fallo significativos al optimizar los intervalos de mantenimiento preventivo.
• Sanidad: los hospitales y otras instalaciones sanitarias dependen de la disponibilidad de equipos médicos avanzados y sistemas de construcción, incluidos sistemas de imágenes, ventiladores, equipos de esterilización, ascensores y sistemas de energía de emergencia. La optimización del mantenimiento ayuda a las instalaciones sanitarias modernas a priorizar activos críticos para un mantenimiento proactivo y a aplicar estrategias menos intensivas y reactivas a equipos menos críticos.
• Petróleo y gas: las instalaciones de petróleo y gas dependen de complejas redes de bombas, compresores, oleoductos, válvulas, sistemas eléctricos y equipos de procesamiento. Las estrategias de optimización del mantenimiento para instalaciones de petróleo y gas combinan RCM, monitorización de condiciones, datos de inspección y registros GMAO para identificar y priorizar los activos que requieren intervención proactiva. Este enfoque ayuda a reducir la probabilidad de fallos en los equipos, mejorar la seguridad y el cumplimiento y minimizar el riesgo medioambiental.