¿Qué es el mantenimiento proactivo?

Las organizaciones que implementan estrategias de mantenimiento proactivo suelen combinar aspectos de diferentes filosofías de mantenimiento de activos en un enfoque único que se adapta a sus necesidades.

Las estrategias eficaces de mantenimiento proactivo comienzan con planes de mantenimiento detallados que se basan en datos históricos. A continuación, se priorizan los activos en función de lo crítico que sea su funcionalidad para la actividad principal y de la probabilidad de que su fallo cause un tiempo de inactividad.

Este enfoque moderno y basado en datos ayuda a los equipos a identificar las posibles causas de los fallos de los equipos antes que en el pasado e intervenir antes de que sean necesarias costosas reparaciones de emergencia.

Normalmente, los programas de mantenimiento proactivo dependen de un sistema informatizado de gestión de mantenimiento (CMMS), una solución de software que crea flujos de trabajo digitales, automatiza órdenes de trabajo y aumenta el tiempo de actividad de los activos.

Los programas de mantenimiento proactivo que tienen éxito suelen basarse en cuatro capacidades fundamentales:

• Monitorización de condiciones: la monitorización de condiciones (CM) es un enfoque para el mantenimiento de activos que se basa en datos en tiempo real para evaluar el estado de los activos y realizar un mantenimiento basado en el estado para prevenir averías. Por lo general, la CM implica la recopilación continua de datos de los sensores de IoT que se han colocado en varias partes y componentes de los activos. Estos sensores pueden detectar anomalías en los niveles de presión, temperatura y vibración. CM es una herramienta crítica para identificar los posibles problemas y resolverlos antes de que provoquen un fallo en el equipo.
• Análisis predictivo: el análisis predictivo es la práctica de analizar los datos históricos relacionados con el rendimiento y el estado de los activos. Luego compara esta información con datos en tiempo real recogidos por sensores IoT. Mediante algoritmos de machine learning (ML), las herramientas de mantenimiento predictivo pueden ayudar a los equipos de mantenimiento a detectar tendencias en el rendimiento de los activos que indiquen problemas antes de que se conviertan en catastróficos. El análisis predictivo ayuda a los equipos de mantenimiento a mantener los activos de forma que se reduzcan al mínimo las tareas de mantenimiento innecesarias y, al mismo tiempo, se optimice el rendimiento y se amplíen los ciclos de vida de los activos.
• Análisis de la causa raíz: incluso con las tácticas de mantenimiento proactivo más avanzadas, se producen fallos en los activos. Cuando suceden, el análisis de la causa raíz (RCA) (la práctica de identificar la causa subyacente de la quiebra de un activo en lugar de centrarse en sus síntomas) es fundamental para prevenir futuras interrupciones. Al aislar y resolver la causa raíz de un fallo del equipo, los equipos de mantenimiento pueden evitar que se repita el mismo problema, lo que a menudo se traduce en una mejora continua de sus prácticas generales de mantenimiento.
• Sistema informatizado de gestión de mantenimiento (GMAO): Un GMAO es una plataforma de software que automatiza y mejora las operaciones principales de mantenimiento de una organización. Las herramientas modernas y avanzadas de GMAO ayudan a las organizaciones a aplicar todas las tecnologías de vanguardia a sus programas de mantenimiento de activos de manera integral. Un GMAO sólido puede realizar un seguimiento de la ubicación, el estado y el rendimiento de los activos. Puede automatizar las órdenes de trabajo y gestionar programas de mantenimiento complejos. También realiza un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como el tiempo de funcionamiento y los costes de mantenimiento.

Las organizaciones suelen confiar en cinco tipos básicos de mantenimiento proactivo, mezclando elementos de cada uno hasta encontrar la combinación adecuada para su enfoque de mantenimiento. Eche un vistazo más de cerca a cada uno.

El mantenimiento preventivo es un enfoque de mantenimiento de activos que se centra en prevenir fallas en los equipos mediante el mantenimiento proactivo de los activos antes de que las piezas se degraden o se rompan.

La programación del mantenimiento crítico es fundamental para los programas de mantenimiento proactivo, ya que permite a los equipos de mantenimiento programar las tareas rutinarias de mantenimiento, como la limpieza y la lubricación, de forma más eficaz.

Al establecer un programa de mantenimiento preventivo riguroso que se basa en las perspectivas de CM y el análisis predictivo, los programas de mantenimiento proactivo ayudan a prevenir fallos inesperados de los activos y tiempos de inactividad no planificados.

El mantenimiento predictivo es un tipo de mantenimiento proactivo que se basa en el análisis predictivo y el machine learning. Utiliza los datos recogidos por los sensores IoT para predecir cuándo es probable que fallen los equipos, las piezas o los componentes.

El mantenimiento predictivo es un enfoque de mantenimiento de activos basado en datos, que permite a los técnicos reparar los activos de forma que se eviten fallos catastróficos y tiempos de inactividad.

El mantenimiento basado en la condición (CBM) combina aspectos del mantenimiento preventivo y mantenimiento predictivo mediante la programación de actividades de mantenimiento cuando se superan los umbrales predefinidos para el estado de los activos.

Por ejemplo, un equipo de técnicos que trabaja con CBM monitorizaría varios aspectos de un activo. Configurarían su GMAO para activar una orden de trabajo cuando un sensor IoT alcanzara cierta temperatura, nivel de lubricación o frecuencia de vibración. Este enfoque ayuda a optimizar la asignación de recursos y priorizar las actividades de mantenimiento donde más se necesitan.

El mantenimiento centrado en la fiabilidad (RCM) es un enfoque de mantenimiento que se centra en la fiabilidad general de un activo, integrando tácticas de mantenimiento predictivo y preventivo en su mantenimiento para minimizar la probabilidad de fallo del activo.

Normalmente, el RCM se alinea más estrechamente con las prioridades operativas de la empresa, como la asignación de costes y recursos, que otros enfoques de mantenimiento proactivo. Como resultado, ayuda a los equipos a centrarse en mantener los activos críticos esenciales para la funcionalidad empresarial.

El mantenimiento automatizado, también conocido como mantenimiento habilitado por IoT, es la forma tecnológicamente más avanzada de mantenimiento proactivo. Depende en gran medida de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el ML (machine learning) y el IoT para su funcionalidad principal.

Los enfoques de mantenimiento automatizado aprovechan la integración de datos en tiempo real y la automatización de flujos de trabajo de la IA desde un GMAO centralizado para gestionar múltiples activos sin intervención manual. Aunque todavía es algo nuevo, ya se ha demostrado que los enfoques de mantenimiento automatizado agilizan significativamente los procesos de mantenimiento, establecen prácticas más rentables y aumentan la eficacia operativa.

Las empresas recurren a estrategias de mantenimiento proactivo por varias razones. Por lo general, buscan aprovechar herramientas y tecnologías digitales modernas para aumentar la eficiencia operativa.

Estos son algunos de los beneficios más populares de implementar una estrategia de mantenimiento proactivo eficaz:

• Reducción del tiempo de inactividad: las empresas que aplican un mantenimiento proactivo eficaz pueden detectar los posibles problemas más rápidamente y resolverlos antes de que provoquen una costosa avería. Según un informe reciente, el coste medio por hora del tiempo de inactividad supera los 300 000 dólares para la mayoría de las empresas y puede costar hasta 5 millones de dólares para algunas.¹
• Menores costes de mantenimiento: aunque las estrategias de mantenimiento proactivo requieren una importante inversión inicial en tecnología para ponerse en marcha, ayudan a los equipos de mantenimiento a reducir el coste global de sus actividades de mantenimiento a lo largo del tiempo. Confiar en las últimas tecnologías y técnicas para reparar activos críticos antes de que se rompan ayuda a alargar la vida útil de los activos, mejorar el rendimiento y reducir la probabilidad de tiempo de inactividad.
• Aumento de la fiabilidad: el aumento de la fiabilidad de los equipos es uno de los resultados más importantes de cualquier programa de mantenimiento. Las estrategias de mantenimiento proactivo ayudan a los equipos de mantenimiento a reducir el mal funcionamiento y aumentar la funcionalidad de los activos con el tiempo, haciendo que los activos en los que confía una organización para sus procesos de negocio principales sean más fiables y de alto rendimiento.
• Mayor seguridad: adoptar un enfoque proactivo del mantenimiento no solo mejora el rendimiento y la funcionalidad de los activos, sino que también reduce en gran medida la probabilidad de que los trabajadores sufran lesiones al realizar inspecciones periódicas y tareas de mantenimiento rutinarias. Cuando se incorporan técnicas predictivas y preventivas en los programas de gestión de activos, es menos probable que los activos funcionen mal de una manera que pueda causar una situación peligrosa para los técnicos.
• Flujos de trabajo mejorados: confiar en un GMAO para centralizar los datos de mantenimiento, realizar el mantenimiento planificado y automatizar las órdenes de trabajo ayuda a estandarizar los esfuerzos de mantenimiento y a mejorar los flujos de trabajo generales de los programas de mantenimiento. Evolucionar los procedimientos de mantenimiento de procesos manuales obsoletos a otros racionalizados y automatizados ayuda a aumentar la eficacia administrativa y reduce la probabilidad de errores humanos.
• Toma de decisiones basada en datos: los sensores IoT permiten a las organizaciones obtener visibilidad del rendimiento de los activos en tiempo real y compararlo con los datos históricos. Con un GMAO y una estrategia de mantenimiento proactiva, los responsables de mantenimiento pueden aprovechar las métricas para desarrollar planes de mantenimiento más informados y completos para los activos críticos. También pueden programar las reparaciones para ajustarse a las necesidades del negocio y apoyar la salud general de los activos.
• Mayor vida útil de los activos: las estrategias de mantenimiento proactivo ayudan a prolongar la vida útil de los activos mediante el establecimiento de planes de mantenimiento rigurosos y basados en datos para el mantenimiento de los activos y el seguimiento meticuloso del estado de los activos con datos en tiempo real. Con el tiempo, este enfoque ayuda a las organizaciones a aumentar sus ahorros de capital y obtener un mayor rendimiento de sus inversiones en activos físicos.

El mantenimiento proactivo ayuda a organizaciones de todos los tamaños y de una amplia gama de sectores a transformar enfoques de mantenimiento obsoletos en otros más nuevos, más basados en datos y tecnológicamente avanzados.

A continuación, le mostramos cómo cinco sectores diferentes utilizan prácticas de mantenimiento proactivas.

El sector manufacturero depende en gran medida de activos grandes y caros que automatizan procesos complejos, como los que transforman las materias primas en productos acabados como el acero, los textiles y los productos farmacéuticos.

Los procedimientos de mantenimiento proactivos gestionados en plataformas GMAO avanzadas pueden recopilar y analizar instantáneamente datos de los sensores IoT. También pueden alertar a los equipos de mantenimiento cuando los niveles de vibración o las temperaturas de los equipos superan los umbrales preestablecidos, lo que activa una orden de trabajo.

Las compañías eléctricas dependen del mantenimiento basado en la condición para monitorizar la temperatura, la presión y otros aspectos del estado y rendimiento de los activos en turbinas eólicas y presas hidroeléctricas.

Mantener activos grandes y costosos como turbinas y presas es más seguro y eficiente gracias a las modernas herramientas GMAO que detectan desviaciones en las métricas de rendimiento y asignan automáticamente técnicos.

A medida que los trenes aumentan la velocidad y sus sistemas de control se vuelven más complejos, el mantenimiento predictivo desempeña un papel clave para mantener la seguridad de los pasajeros. Analiza los datos de los sensores IoT en tiempo real de los componentes del tren y el equipo ferroviario y los compara continuamente con los datos históricos.

Este nuevo enfoque basado en datos para mantener y gestionar los vagones de tren en las extensas redes ferroviarias por las que circulan ayuda a reducir las interrupciones, mejorar los procedimientos de seguridad y aumentar el tiempo de actividad de los activos.

Los programas de mantenimiento preventivo para el mantenimiento de edificios están ayudando a los gestores de instalaciones a tomar decisiones más informadas sobre cómo inspeccionan y mantienen una amplia gama de activos complejos. Estos activos incluyen sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC), ascensores y almacenes.

Las actividades de mantenimiento preventivo ayudan a los técnicos a realizar inspecciones periódicas de los activos y a sustituir las piezas críticas antes de que provoquen averías en los equipos, lo que hace que las instalaciones sean más seguras y cómodas para los ocupantes.

Las plataformas GMAO avanzadas y otras herramientas de mantenimiento proactivo están transformando la fabricación inteligente (SM), que utiliza tecnologías integradas en procesos de fabricación complejos.

Un GMAO que rastrea una máquina de fabricación inteligente puede detectar cuándo su rendimiento se desvía de los parámetros preestablecidos y programar automáticamente la sustitución de una pieza o componente. La automatización está ayudando a reducir los errores humanos y a agilizar los complejos flujos de trabajo a nivel empresarial en todo el panorama del mantenimiento de la fabricación inteligente.