¿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 de mantenimiento proactivo eficaces comienzan con planes de mantenimiento detallados que se basan en datos históricos. Los activos se priorizan entonces en función de lo crítica que es su funcionalidad para los procesos empresariales centrales y de la probabilidad de que su falla cause tiempo de inactividad.

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

Por lo general, los programas de mantenimiento proactivo se basan en un sistema computarizado de gestión de mantenimiento (CMMS), una solución de software que crea flujos de trabajo digitales, automatiza las órdenes de trabajo y aumenta el tiempo de actividad de los activos.

Los programas de mantenimiento proactivo eficaces generalmente se basan en cuatro capacidades fundamentales:

• Monitoreo de condiciones: el monitoreo de condiciones (CM) es un enfoque del 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, el CM implica la recopilación continua de datos de sensores de IoT que se han colocado en varias partes y componentes de activos. Estos sensores pueden detectar anomalías en los niveles de presión, temperatura y vibración. El CM es una herramienta crítica para identificar posibles problemas y resolverlos antes de que provoquen fallas en el equipamiento.
• Análisis predictivos: los análisis predictivos consisten en analizar datos históricos relacionados con el rendimiento y el estado de los activos. Luego comparan esta información con los datos en tiempo real recopilados por los sensores de IoT. Mediante el uso de 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 estos se conviertan en catástrofes. Los análisis predictivos ayudan a los equipos de mantenimiento a mantener los activos de una manera que minimiza las tareas de mantenimiento innecesarias y, al mismo tiempo, optimiza el rendimiento y extiende los ciclos de vida de los activos.
• Análisis de la causa principal: incluso con las tácticas de mantenimiento proactivo más avanzadas, se producen fallas de activos. Cuando sucede, el análisis de causa principal (RCA) (la práctica de identificar la causa subyacente de la falla de un activo en lugar de centrarse en sus síntomas) es crítico para prevenir futuras interrupciones. Al aislar y resolver la causa principal de una falla del equipamiento, los equipos de mantenimiento pueden evitar que se repita el mismo problema, lo que a menudo resulta en una mejora continua de sus prácticas generales de mantenimiento.
• Sistema computarizado de gestión de mantenimiento (CMMS): un CMMS es una plataforma de software que automatiza y mejora las operaciones principales de mantenimiento de una organización. Las herramientas modernas y avanzadas de CMMS ayudan a las organizaciones a aplicar todas las tecnologías de vanguardia a sus programas de mantenimiento de activos de manera integral. Un CMMS sólido puede realizar un seguimiento de la ubicación, el estado y el rendimiento de los activos. Puede automatizar órdenes de trabajo y gestionar programas de mantenimiento complejos. Además, realiza un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como el tiempo de actividad y los costos 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. Aquí hay 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 equipamientos mediante el mantenimiento proactivo de los activos antes de que las piezas se degraden o se averíen.

La programación de mantenimiento crítico es fundamental para los programas de mantenimiento proactivo, lo que permite a los equipos de mantenimiento programar tareas de mantenimiento rutinarias como limpieza y lubricación de manera más eficiente.

Al establecer un riguroso calendario de mantenimiento preventivo basado en los insights de CM y análisis predictivos, los programas de mantenimiento proactivos ayudan a prevenir fallas inesperadas de activos y tiempo de inactividad no planificado.

El mantenimiento predictivo es un tipo de mantenimiento proactivo que se basa en análisis predictivos y machine learning. Utiliza los datos recopilados por sensores del Internet de las cosas (IoT) para predecir cuándo es probable que fallen el equipamiento, las piezas o los componentes.

El mantenimiento predictivo es un enfoque basado en datos para el mantenimiento de activos, que permite a los técnicos reparar los activos de una manera que ayuda a evitar fallas catastróficas y tiempo de inactividad no planificado.

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

Por ejemplo, un equipo de técnicos que trabaja con CBM monitorearía varios aspectos de un activo. Configuraría su CMMS para activar una orden de trabajo cuando un sensor de IoT alcanzara una determinada 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 confiabilidad (RCM) es un enfoque de mantenimiento que se centra en la confiabilidad general de un activo, integrando tácticas de mantenimiento predictivo y preventivo para minimizar la probabilidad de falla del activo.

Por lo general, el RCM se alinea más estrechamente con las prioridades operativas del negocio, como la asignación de costos 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 inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) e IoT para su funcionalidad principal.

Los enfoques de mantenimiento automatizado aprovechan la integración de datos en tiempo real y la automatización del flujo de trabajo de IA desde un CMMS centralizado para gestionar múltiples activos sin intervención manual. Aunque aún son una novedad, los enfoques de mantenimiento automatizado ya han demostrado que agilizan considerablemente los procesos de mantenimiento, establecen prácticas más rentables y aumentan la eficiencia operativa.

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

A continuación, se presentan 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 posibles problemas antes y resolverlos antes de que provoquen una costosa avería. Según un informe reciente, el costo promedio 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 costos de mantenimiento: si bien las estrategias de mantenimiento proactivo requieren una inversión inicial significativa en tecnología para despegar, ayudan a los equipos de mantenimiento a reducir el costo general de sus actividades de mantenimiento a lo largo del tiempo. Confiar en las últimas tecnologías y técnicas para reparar activos críticos para el negocio antes de que se averíen y ayuda a extender la vida útil de los activos, mejorar el rendimiento de los activos y reducir la probabilidad de tiempo de inactividad no planificado.
• Mayor confiabilidad: aumentar la confiabilidad del equipamiento 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, lo que hace que los activos en los que confía una organización para sus procesos de actividad principal sean más confiables y de alto rendimiento.
• Mayor seguridad: adoptar un enfoque proactivo para el 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 regulares y tareas de mantenimiento de rutina. 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 CMMS para centralizar los datos de mantenimiento, realizar el mantenimiento planificado y automatizar las órdenes de trabajo ayuda a estandarizar los esfuerzos de mantenimiento y mejorar los flujos de trabajo generales para los programas de mantenimiento. La transición de los procedimientos de mantenimiento de procesos manuales obsoletos a otros optimizados y automatizados contribuye a aumentar la eficiencia administrativa y reduce la probabilidad de que se produzcan errores humanos.
• Toma de decisiones basada en datos: los sensores de IoT permiten a las organizaciones obtener visibilidad del rendimiento de los activos en tiempo real y compararlo con datos históricos. Con un CMMS y una estrategia de mantenimiento proactiva, los gerentes de mantenimiento pueden aprovechar las métricas para desarrollar planes de mantenimiento más informados y completos para activos críticos. También pueden programar las reparaciones para ajustarse a las necesidades del negocio y apoyar el estado 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 de la salud 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 en una amplia gama de industrias a transformar enfoques de mantenimiento obsoletos en otros más nuevos, más basados en datos y tecnológicamente avanzados.

A continuación, se muestra cómo cinco industrias diferentes utilizan prácticas de mantenimiento proactivo.

La industria de fabricación depende en gran medida de activos de gran tamaño y alto costo que automatizan procesos complejos, como los que transforman las materias primas en productos terminados, tales como el acero, los textiles y los productos farmacéuticos.

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

Las empresas eléctricas confían en el mantenimiento basado en las condiciones para monitorear la temperatura, la presión y otros aspectos del estado y el rendimiento de los activos en turbinas eólicas y presas hidroeléctricas.

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

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 de IoT en tiempo real de los componentes del tren y el equipamiento 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 instalaciones están ayudando a los responsables de estas a tomar decisiones más informadas sobre cómo inspeccionar y mantener 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 reemplazar partes críticas antes de que resulten en averías del equipamiento, lo que hace que las instalaciones sean más seguras y cómodas para los ocupantes.

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

Un CMMS que rastrea una máquina de fabricación inteligente puede detectar cuándo su rendimiento se desvía de los parámetros preestablecidos y programar automáticamente el reemplazo de una pieza o componente. La automatización está contribuyendo a reducir los errores humanos y a optimizar los flujos de trabajo complejos a nivel empresarial en el ámbito del mantenimiento de la fabricación inteligente.