Una guía de los KPI de mantenimiento esenciales y métricas clave

Los KPI de mantenimiento bien diseñados pueden dar a los gerentes de mantenimiento visibilidad de los procesos centrales de mantenimiento y mejorar la gestión de activos.

A medida que las prácticas modernas de mantenimiento evolucionan de prácticas obsoletas y reactivas hacia otras más modernas y proactivas, los KPI de mantenimiento desempeñan un papel crucial en la medición de la eficacia. Por ejemplo, las plataformas modernas de mantenimiento predictivo aprovechan la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) para aumentar el tiempo medio entre fallas (MTBF), una de las métricas más vigiladas en las organizaciones de mantenimiento.

El seguimiento de los KPI y las métricas de mantenimiento se ha convertido en un elemento central para la eficacia de las operaciones de mantenimiento modernas, ayudando a los equipos de mantenimiento a mantener los activos críticos disponibles y predecibles. Cuando los activos fallan de forma inesperada, las organizaciones pueden enfrentarse a una amplia gama de problemas, incluyendo tiempos de inactividad no planificados, tiempo de reparación prolongado, disminución del valor de los activos, pérdida de tiempo de producción y aumento de los costos de mantenimiento.

En el pasado, las organizaciones dependían casi exclusivamente del mantenimiento reactivo, un enfoque de mantenimiento que solo repara los activos después de que se averían. En la actualidad, las estrategias de mantenimiento se concentran en tácticas de mantenimiento preventivo y predictivo. Estos enfoques suelen estar respaldados por un sistema computarizado de gestión de mantenimiento (CMMS) que permite el monitoreo de condiciones (CM) en tiempo real para optimizar las operaciones de mantenimiento.

Los KPI de mantenimiento ayudan a los equipos de mantenimiento a transformar los datos sin procesar en indicadores de cómo funciona un sistema o equipamiento. El software de CMMS recopila datos de fuentes como órdenes de trabajo de mantenimiento, sensores IoT integrados en activos y registros de uso de repuestos para calcular métricas de mantenimiento como MTBF y el tiempo medio de reparación (MTTR).

Los KPI de mantenimiento modernos dependen de varias actividades básicas de mantenimiento:

• Recopilación y visualización de datos
• Monitoreo de condiciones
• Mejora continua
• Evaluación comparativa

La recopilación y visualización de datos forman la base de los KPI de mantenimiento, lo que permite a los equipos de mantenimiento identificar y rastrear las métricas más relevantes para sus activos.

A lo largo del tiempo, los equipos de mantenimiento recopilan datos sobre los activos de los que son responsables, como fallas de equipamiento, número de reparaciones, uso de repuestos, inspecciones y programas de mantenimiento. Introducen esos datos en un CMMS, aunque, cada vez más, las herramientas de CMMS pueden automatizar este proceso.

El CMMS centraliza los datos de los activos y genera un panel de mantenimiento que conecta los datos con las métricas de rendimiento. Las métricas populares que el software de CMMS puede mostrar incluyen:

• Total de horas de mantenimiento dedicadas a reparaciones
• Tipos de fallas en el equipamiento que provocaron una avería
• Tiempo medio necesario para restaurar las operaciones tras una avería
• Número total de fallas durante un periodo del informe

El software de gestión de mantenimiento realiza un seguimiento de estas métricas de rendimiento, y otras, a lo largo del tiempo, lo que brinda a los técnicos de mantenimiento una comprensión más clara de cómo se están desempeñando mediante los KPI, como los retrasos de mantenimiento, el tiempo de actividad de los activos, el cumplimiento de la programación y la disponibilidad del equipamiento.

Para la mayoría de las organizaciones, la implementación de una sólida recopilación y visualización de datos a través de una herramienta de CMMS sienta las bases para el monitoreo de condiciones (CM) en tiempo real, un aspecto clave de la mayoría de las iniciativas de transformación digital.

El CM es un tipo de mantenimiento predictivo que utiliza la recopilación y el análisis de datos en tiempo real para monitorear el estado de los activos, detectar fallas e identificar problemas antes de que causen tiempo de inactividad no planificado.

El CM aprovecha los sensores IoT y el análisis avanzado de IA para detectar cambios en los niveles de vibración, temperatura, presión y fluidos que pueden ayudar a predecir cuándo es probable que un activo falle. Cuando se implementa como parte de una estrategia general de mantenimiento, el CM ayuda a optimizar la planificación del mantenimiento, simplificar las tareas de mantenimiento de rutina y mejorar la eficiencia operativa general en una amplia gama de actividades de mantenimiento.

La mejora continua es un proceso continuo que comienza con la recopilación de datos de activos y se ejecuta a través de la identificación y seguimiento de los KPI de mantenimiento y la mejora de los procesos de mantenimiento a lo largo del tiempo. Basándose en los KPI de mantenimiento, los equipos de mantenimiento practican la mejora continua al tomar medidas correctivas que ayudan a mejorar la eficiencia operativa y extender los ciclos de vida de los activos.

La mejora continua trata las operaciones de mantenimiento como una práctica en constante evolución en lugar de un conjunto estático de reparaciones en respuesta a averías. Los equipos de mantenimiento que utilizan KPI de mantenimiento para informar sus actividades de mantenimiento pueden optimizar constantemente sus enfoques de acuerdo con la información más reciente sobre el estado y el rendimiento de los activos.

La evaluación de puntos de referencia es el proceso sistemático de comparar métricas de rendimiento de activos, costos y confiabilidad con los estándares de la industria, y solo es posible una vez que una organización identificó y comenzó a hacer seguimiento de los KPI de mantenimiento.

Las organizaciones de mantenimiento de clase mundial a menudo se dirigen a puntos de referencia específicos de la industria para KPI críticos como MTBF, MTTR, tiempo medio de falla (MTTF), porcentaje de mantenimiento planificado (PMP) y efectividad general del equipamiento (OEE).

La evaluación de puntos de referencia es solo para organizaciones de mantenimiento maduras, ya que requiere que los equipos establezcan primero procesos y sistemas confiables para el seguimiento de los KPI de mantenimiento, como el uso de un CMMS, el monitoreo de condiciones y la mejora continua. Una vez implementadas estas prácticas, la evaluación de puntos de referencia puede ayudar a las organizaciones a ver cómo se comparan con sus pares.

Las organizaciones varían ampliamente en términos de necesidad, entorno operativo e industria, lo que dificulta elegir los KPI adecuados para medir la eficacia.

A continuación, se analizan de cerca seis KPI de mantenimiento fundamentales que han ayudado a las organizaciones de clase mundial a alcanzar sus objetivos de mantenimiento durante décadas.

El estándar de referencia para las estrategias modernas de mantenimiento, el tiempo medio entre fallas (MTBF), captura el propósito fundamental de los programas de mantenimiento modernos: mantener los activos funcionando el mayor tiempo posible sin fallar.

El MTBF mide el tiempo promedio que los activos están en operación antes de fallar y requerir atención. La métrica MTBF se utiliza ampliamente en todas las industrias para medir la confiabilidad de los activos y prevenir averías.

Al igual que el MTBF, el tiempo medio de reparación (MTTR) es también una de las formas más utilizadas para medir el éxito de una organización de mantenimiento. El MTTR mide el tiempo promedio que se tarda en reparar un equipamiento después de que ha fallado.

Un MTTR más bajo sugiere una estrategia de mantenimiento más eficiente con un enfoque sólido para el inventario de piezas de repuesto y la gestión de órdenes de trabajo.

Es imposible que una organización de mantenimiento tenga éxito si los activos de los que es responsable no están continuamente operativos debido a fallas repetidas en el equipamiento que causan tiempo de inactividad planificado y no planificado.

Según un informe reciente, el tiempo de inactividad no planificado cuesta a las 500 empresas más exitosas del mundo 1.4 billones de dólares al año. El monitoreo del tiempo de inactividad de las máquinas es una de las maneras más sencillas para que una organización evalúe la eficacia de un programa de mantenimiento, ya que a menudo es un signo de problemas subyacentes de gestión del mantenimiento.

El tiempo medio de falla (MTTF) mide el tiempo promedio que los activos no reparables, como bombillos, baterías y fusibles, pueden funcionar antes de fallar.

Las organizaciones de mantenimiento modernas se basan en el MTTF para estimar la vida útil esperada de los activos baratos y reemplazables y lo utilizan para fundamentar su estrategia general de repuestos.

La eficacia general del equipamiento (OEE) es una medida de la confiabilidad del rendimiento de un equipamiento a lo largo del tiempo.

La OEE depende de más variables operativas que el MTBF y el MTTR, por lo que puede ser más difícil de medir y gestionar. Se considera uno de los KPI de mantenimiento más completos que las organizaciones pueden rastrear.

El porcentaje de mantenimiento planificado (PMP) mide el porcentaje de actividades de mantenimiento planificadas y programadas frente al número que se realiza de forma reactiva cuando falla un equipamiento.

A medida que las estrategias de mantenimiento modernas se alejan del mantenimiento reactivo hacia un mantenimiento más proactivo y predictivo, el PMP adquiere mayor importancia. Un PMP más alto puede ser un indicador de un programa de mantenimiento preventivo maduro que utiliza un CMMS y nuevas tecnologías para reducir su dependencia de prácticas obsoletas y reactivas.

Las organizaciones que monitorean constantemente las métricas de mantenimiento y utilizan la información que recopilan para mejorar los procesos centrales de mantenimiento a menudo obtienen una amplia gama de beneficios.

Estos son algunos de los más comunes:

• Mayor confiabilidad de los activos: el seguimiento de los KPI de mantenimiento a lo largo del tiempo ayuda a mejorar la confiabilidad de los activos al proporcionar a los equipos de mantenimiento acceso en tiempo real a métricas como el MTBF, el tiempo de actividad de los activos y el número de fallas. Al monitorear esta información y tomar medidas correctivas, los equipos pueden identificar tendencias en el mantenimiento de activos, reducir las averías y aumentar la disponibilidad del equipamiento a través de prácticas de mantenimiento centradas en la confiabilidad.
• Menor tiempo de inactividad: el tiempo de inactividad de los equipamientos es uno de los problemas más costosos de gestionar para las organizaciones, ya que con frecuencia se extiende más allá de las operaciones de mantenimiento y afecta la productividad, la cadena de suministro y la satisfacción del cliente. Las sólidas métricas de mantenimiento ayudan a los equipos de mantenimiento a evitar el costoso tiempo de inactividad no planificado al identificar los problemas del equipamiento con mayor rapidez y reducir los tiempos de respuesta. Por ejemplo, el seguimiento del MTTR ayuda a los equipos a optimizar sus reparaciones y reducir el tiempo promedio que necesitan para restaurar un activo al estado de funcionamiento.
• Planificación más eficiente del mantenimiento: recopilar y realizar un seguimiento de los datos a lo largo del tiempo ayuda a las organizaciones a optimizar los programas de mantenimiento y a mejorar la asignación de recursos. Al monitorizar de cerca los backlogs de mantenimiento y las tasas de finalización de órdenes de trabajo, los equipos se cercioran de completar sus tareas de mantenimiento más críticas a tiempo.
• Toma de decisiones basada en datos: las organizaciones que establecen y controlan sus KPI de mantenimiento posicionan a los stakeholders para la toma de decisiones basada en datos. Los gerentes de mantenimiento que utilizan un CMMS moderno pueden rastrear y evaluar los datos de rendimiento fácilmente y tomar decisiones operativas en tiempo real. Los paneles ayudan a identificar tendencias y a priorizar las inversiones. Por ejemplo, si los costos totales de mantenimiento de un equipamiento en particular siguen aumentando mientras que el MTBF disminuye, podría ser más rentable reemplazar un activo que seguir reparándolo.
• Mantenimiento preventivo más eficaz: el mantenimiento preventivo, que consiste en reparar y reemplazar los activos de forma proactiva antes de que se averíen, requiere un seguimiento riguroso de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de mantenimiento para ser efectivo. Las organizaciones que realizan un seguimiento de los KPI de mantenimiento pueden utilizar esa información para predecir cuándo es más probable que los activos fallen y tomar medidas correctivas. Además, el seguimiento de las tareas de mantenimiento preventivo en un CMMS moderno ayuda a las organizaciones a pasar de prácticas de mantenimiento obsoletas y reactivas a prácticas más modernas y predictivas. Según un informe reciente, el cambio al mantenimiento preventivo puede reducir los costos de mantenimiento en un 12 % y acortar el tiempo de inactividad de los equipamientos en un 30–40 %.
• Mayor apoyo a la mejora continua: la mejora continua es el pilar fundamental de las organizaciones de mantenimiento, ya que permite a los equipos mejorar los procesos a lo largo del tiempo. Establecer KPI de mantenimiento sólidos y realizar un seguimiento riguroso de las métricas de mantenimiento permite a los equipos evaluar constantemente sus procedimientos y comparar sus resultados con los puntos de referencia de la industria.

Si bien los beneficios son innegables, las organizaciones que buscan identificar y rastrear con eficacia los KPI de mantenimiento aún enfrentan una serie de obstáculos.

Desde dificultades para la preparación de los datos hasta la integración de herramientas modernas con infraestructuras heredadas, estos son algunos de las más comunes:

• Calidad de los datos: los datos inexactos o ilegibles, a menudo recopilados por herramientas obsoletas, representan una barrera significativa para establecer KPI de mantenimiento significativos. Por ejemplo, las órdenes de trabajo incompletas creadas en hojas de cálculo de Excel o a mano pueden ser difíciles de leer para los CMMS modernos y traducirlas en KPI significativos.

• Integración con sistemas heredados: la integración de herramientas modernas de seguimiento de métricas con una infraestructura obsoleta y heredada plantea un desafío importante para muchas organizaciones. Las operaciones de mantenimiento suelen depender de diferentes sistemas para hacer seguimiento de órdenes de trabajo, gestión de inventario y reparaciones, lo que puede limitar la visibilidad sobre las actividades de mantenimiento. Algunos softwares de CMMS pueden ayudar a centralizar estos datos, pero implementarlos de manera efectiva requiere tiempo e inversión.

• Seguimiento de las métricas incorrectas: no todos los KPI de mantenimiento proporcionan el mismo valor estratégico a una organización. Los paneles de CMMS modernos pueden abrumar a los usuarios con información, y puede ser fácil centrarse en métricas que son fáciles de medir, pero que proporcionan poca información sobre los sistemas y el equipamiento. Por ejemplo, la tasa de finalización de órdenes de trabajo es fácil de medir y rastrear, pero tiene poco que ver con la prevención de fallas en el equipamiento.

• Resistencia al cambio: medir adecuadamente los KPI de mantenimiento y aprender de ellos de una manera que pueda ayudar a una organización a menudo requiere un cambio a nivel fundamental. Los equipos de mantenimiento que han practicado el mantenimiento de averías durante años tienen dificultades para adoptar flujos de trabajo modernos que favorezcan estrategias de mantenimiento preventivo y mantenimiento predictivo.

• Evaluación deficiente de puntos de referencia: la evaluación de puntos de referencia es compleja y requiere que los otros tres aspectos fundamentales de la medición de KPI estén implementados antes de que pueda ser eficaz. Los entornos operativos difieren ampliamente, lo que puede dificultar la comparación de una organización con otra, incluso en la misma industria. Un objetivo apropiado para una organización puede ser poco realista para otra, dependiendo de la antigüedad del equipamiento, las condiciones operativas y las demandas.