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Septiembre de 2019

Claves para ejecutar un proyecto de mantenimiento predictivo

Con información de Fujitsu*

Existen muchos factores, tanto desde el punto de vista técnico como de negocio, para poder abordar un proyecto de mantenimiento predictivo con éxito.

No solo se trata de justificar cuál es el objetivo de un proyecto de mantenimiento predictivo, sino que es importante que este se vea reflejado en una mejora del trabajo de las personas y, a su vez, tenga un retorno claro de la inversión.

Desde el punto de vista funcional, se debe disponer de una base de datos y tecnológica adecuada para llevar a cabo estos proyectos. Entonces, los aspectos y recomendaciones más importantes a tener en cuenta son:

1. Estrategia de negocio

  • Es necesario tener claro el objetivo. Muchas veces se aborda un proyecto con el nombre de mantenimiento predictivo, cuando el objetivo real del negocio es asegurar una cierta disponibilidad de una planta o hacer una gestión de stock de piezas de recambio eficiente. Marcar los criterios de éxito del proyecto y sus Indicadores Clave de Desempeño (KPIs por sus siglas en inglés) condicionan el tipo de análisis avanzado a realizar.
  • Determinar cuáles son los activos críticos de la fábrica o el proceso productivo a monitorizar y analizar, ya que no siempre serán los de mayor coste, sino los de mayor criticidad.
  • Construir un caso de negocio rentable que le permita conocer el nivel de inversión justificable, abordándolo en función del beneficio esperado y el tiempo que necesite para llegar a él. En este punto es importante saber que los beneficios pueden traducirse en muchos aspectos: desde una mejora de la disponibilidad y, por tanto, la capacidad de producción, reducción de los costes de mantenimiento, aumento del tiempo de funcionamiento por una mejora de la gestión de las piezas de recambio, una rebaja en los seguros, bajada de los costes financieros, etc.

2. Tecnología disponible

  • A pesar de que muchos de los activos de análisis estén parcialmente sensorizados, no siempre cuentan con una muestra de datos suficiente sobre la que trabajar y realizar predicciones. Existen datos clave imprescindibles en este tipo de análisis. Además, el objetivo de negocio marcará la necesidad de tener los datos necesarios en un tiempo y granularidad determinados, y contar con los históricos suficientes. Tanto la calidad como la cantidad de los datos son factores clave de éxito en el proyecto.
  • La conectividad, especialmente en activos fuera de planta, suele ser un problema que debe abordarse desde el principio, ya que puede suponer gran parte de los costes del proyeto.
  • Debe aprovechar la tecnología edge computing, pues al hacer parte del procesamiento en el propio dispositivo puede suponer una solución a los retos de conectividad. Además, la integración con los sistemas de la planta (como por ejemplo los SCADA) y el disponer de una arquitectura para el procesamiento de los datos y su análisis, también será clave para abordar estos proyectos.

3. Cultura empresarial

  • Por último, y no menos importante, la reticencia al cambio de los propios usuarios o de las áreas involucradas en estos proyectos suele ser una problemática habitual para conseguir su implementación con éxito. Por ello, el contar con todos los usuarios implicados en la toma de decisiones y resaltar desde el primer momento los aspectos positivos que conlleva la implementación de este tipo de soluciones, en su trabajo, será clave para abordar con garantías estas iniciativas.

*Este artículo forma parte del informe  “El Mantenimiento Predictivo en la Industria 4.0” realizado por Fujitsu (compañía japonesa del sector de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), con productos, soluciones y servicios tecnológicos) en alianza con el Observatorio de la Industria 4.0 y el Club Excelencia en Gestión, de España.


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