Existe una tendencia muy marcada en la industria, “Big Data” es un término que se ha vuelto omnipresente. Los lideres de la industria usan Big Data para mejorar sus operaciones. El departamento de mantenimiento no es una excepción.
En consecuencia, los equipos de mantenimiento están comenzando a adoptar el uso de analítica con Big Data para mejorar el rendimiento. Al priorizar el uso de “Big Data”, el departamento o área de mantenimiento puede establecer programas de mantenimiento predictivo, que reducen el tiempo de parada y optimizan costos de mantenimiento. También pueden extender la vida útil de sus activos, reducir las tareas de mantenimiento preventivo innecesarias, reducir los costos del sobre mantenimiento y optimizar su inventario de repuestos, asegurando la confiabilidad en el activo.
Mantenimiento predictivo
Una extensión natural de Big Data en mantenimiento es un mantenimiento predictivo. Mediante el uso de la data de máquinas junto con otros datos del área, la operación puede comprender realmente el estado y el rendimiento de sus máquinas. Esto se hace instalando sensores y utilizando los datos para modelar el rendimiento del equipo. Una vez que se establece un modelo, la operación puede usar datos en tiempo real para predecir fallas potenciales.
Está claro que esta información es muy valiosa. Con la capacidad de predecir un evento futuro, la línea de fabricación puede planificar adecuadamente una respuesta. No más luchas por parte de los equipos de mantenimiento, operaciones y cadena de suministro, ahorrando miles de horas y molestias para todas las partes.
Una clave para una estrategia de mantenimiento predictivo eficaz es el uso de un CMMS para la planificación y el seguimiento de los eventos de mantenimiento. Y con las herramientas de software, los datos de los activos pueden introducirse directamente en el CMMS o utilizarse para automatizar las órdenes de trabajo.
Un programa de mantenimiento predictivo no solo reduce costos, sino que reduce el riesgo y en algunos casos, incluso puede salvar vidas al evitar fallas catastróficas de activos críticos.
Aumento del ciclo de vida de los activos
Intervenir el activo antes de la falla no es el único resultado del análisis de datos. Los datos avanzados son utilizados para comprender mejor cómo extender la vida útil del activo actual en funcionamiento. ¿Cuáles son los modos de falla comunes y cómo se pueden mitigar? Esta información puede ser muy valiosa.
Optimización de mantenimiento preventivo
Mientras se recopilan datos sobre el estado del equipo, se obtiene una mejor comprensión de las actividades necesarias para que opere de manera eficiente. Con esta información, el departamento de mantenimiento puede comenzar a optimizar sus actividades de mantenimiento preventivo.
Muchos en la producción han visto la prisa por agregar actividades de Mantenimiento Preventivo para prevenir las fallas. A medida que se agregan más y más planes de mantenimiento preventivo, los técnicos de mantenimiento eventualmente se sobrecargan con demasiadas actividades innecesarias. Este tipo de estrategia desperdicia mano de obra en actividades intrascendente, desperdiciando dinero y recursos de la empresa.
Dado que los programas de mantenimiento predictivo se basan en las condiciones del equipo en tiempo real, estos programas de mantenimiento preventivo se pueden reducir enormemente. El personal de mantenimiento puede concentrarse en atender las necesidades más importantes del área. También pueden trabajar en el análisis de causa raíz y así aumentar la confiabilidad del equipo.
Componentes de repuesto
Los inventarios de repuestos a menudo se administran por fecha de uso. Si una empresa no ha usado una pieza de repuesto en un largo período de tiempo, se preguntan si deben continuar almacenándola debido a los costos que esta genera. Esta línea de pensamiento pasa por alto muchas sutilezas, como el tiempo de entrega de la pieza de repuesto del fabricante, la criticidad del activo, el costo de la pieza, etc.
Cuando se utiliza el análisis de datos con Big Data en mantenimiento, el almacenista de piezas puede utilizar los datos para sopesar todos estos factores. Ya no es un proceso de eliminación de inventario por fecha, que puede perder información crítica y dañar el negocio.
Algunos departamentos de mantenimiento incluso han comenzado a imprimir piezas en 3D en su misma área. Esto permite una flexibilidad adicional en el mantenimiento del inventario. A menudo, el costo de imprimir una pieza es mucho más bajo que los métodos de fabricación tradicionales (en un caso, de $ 3000 a $ 3). Por lo tanto, la pieza no solo tiene un tiempo de entrega menor, sino que también es más barata.
Finalmente, el papel del Big data está creciendo en el departamento de mantenimiento y esta tendencia está mejorando la forma en que trabajan los equipos de mantenimiento. El movimiento hacia el análisis de datos está aumentando la eficacia del departamento de mantenimiento y, a su vez, mejorando el tiempo de actividad de la operación.
El uso de Big data puede conducir a una vida útil más prolongada del equipo, la reducción de programas de mantenimiento preventivo innecesarios y una disminución en los inventarios de repuestos. Todos estos beneficios conducen a una fuerza laboral más feliz y productiva, lo que genera aún más valor para la compañía.
