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Por: Oldemar Vargas

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21 Junio, 2017

En la edición anterior de esta revista, se hizo un recorrido general por la gestión de activos empresariales y el uso de buenasprácticas para obtener un mejor desempeño en la empresa. En esta entrega, planteamos cómo el pilar analítico presente dentro de IBM Maximo permite optimizar la inversión en mantenimiento y ampliar el aprovechamiento de los activos.

Una de las áreas clave para una buena gestión de activos empresariales es aplicar analítica a los datos que se tienen, y entender cómo aprovecharlos para que se conviertan en mejoras.

Programas de mantenimiento preventivo

Estos    programas    efectivamente    mejoran la confiabilidad. Sin embargo, muchas organizaciones tienen más labores de mantenimiento preventivo que personal para ejecutarlas, por tanto, la optimización y priorización de estas labores se vuelve necesario.

El enfoque tradicional de un programa de mantenimiento preventivo se basa en el tiempo, acarreando problemas como el consumo de recursos costosos y potencialmente la introducción del fracaso por la interrupción de los sistemas estables.

Los esfuerzos deben concentrarse en la salud de los activos; algunos datos:

  • El 40% de los costos de mantenimiento preventivo se gastan en activos con un efecto insignificante sobre el uptime(1).
  • El 30% de las actividades de mantenimiento preventivo se realizan con demasiada frecuencia(2).
  • El 45% de todos los esfuerzos de mantenimiento son ineficaces.


Obtener información sobre la salud real de los activos clave es un área con la que muchas organizaciones luchan. Una de las personas o rol clave que se encarga de esta tarea es el ingeniero de confiabilidad (reliability engineer) que trabaja con el personal de operaciones y el equipo de mantenimiento para comprender y conducir mejoras en la fiabilidad y la eficacia del mantenimiento de los activos.

Estos individuos necesitan entender el estado de los activos críticos del negocio, requieren herramientas para detectar anomalías que podrían resultar en tiempo de inactividad, y así evitar costosas reparaciones innecesarias.

El mantenimiento basado en condiciones usa datos de IoT para evaluar la salud de los activos, habilitando el monitoreo y análisis, tanto históricos como en tiempo real para intervenir en el momento adecuado, antes de que los activos sean dados de baja, logrando con ello priorizar y optimizar los recursos.

Los programas de mantenimiento preventivo basados en la salud de los activos permiten lograr amplios beneficios:

  • Reducción de los costos de mantenimiento hasta en un 25%.
  • Reducción de las interrupciones imprevistas hasta en un 50%.
  • Reducción del tiempo de inactividad hasta el 50%.
  • Reducción de las reparaciones programadas hasta un 12%.
  • Eliminar hasta el 70% de las averías.
  • Reducción de las inversiones de capital en un 5%.

Desde hace años con IBM Maximo se tiene una forma muy simple de hacer el monitoreo de condiciones gracias a capacidades para definir medidores que están asociados con un activo. Éstos pueden ser de tres tipos: los que se acumulan con el tiempo, los que fluctúan hacia arriba y hacia abajo, y los característicos que normalmente se basan en los valores de las inspecciones. Con base en su valor, se pueden definir los niveles de advertencia o acción que generarán automáticamente una orden de trabajo con el plan adecuado.

Pero realmente, muchas compañías están solicitando capacidad más allá de un solo valor de datos, están buscando una mayor visión que podría tener en cuenta los valores de múltiples sensores, las tendencias de los datos a lo largo del tiempo, así como un amplio conjunto de información sobre el activo, como su edad, su historia de mantenimiento, el historial de fallas y las órdenes de trabajo abiertas. También, en muchos casos, la información meteorológica histórica relacionada con la ubicación donde el activo está funcionando es un indicador importante.

Hoy en día, a medida que los ingenieros de confiabilidad de las compañías se esfuerzan por comprender el estado de sus activos, suelen reunir datos de muchos sistemas diferentes para realizar acciones que permiten mantener el buen funcionamiento de éstos.

Considerando las exigencias del mundo moderno IBM Maximo está diseñado para apoyar al ingeniero de confiabilidad y sus retos presentes, por lo que aporta toda la información necesaria en un solo lugar. Está totalmente integrado con Watson IoT Platform y sus capacidades de analítica, además se pueden definir advertencias y notificaciones que apoyen la toma de acciones antes de un posible fallo.

La solución también le permite al ingeniero de confiabilidad aprovechar sus conocimientos para definir el cálculo de salud de activos por tipo, así puede incluir una amplia combinación de datos del sensor o cualquier otro dato relacionado al activo. Permite varias vistas de los datos, y proporciona acciones basadas en el contexto para que se puedan obtener resultados óptimos. Esto es útil para tomar decisiones claves sobre la optimización de mantenimiento preventivo, así como cuándo reemplazar un activo.

IBM Maximo está totalmente integrado con la plataforma de Watson IoT que es aprovechada para llevar la información de sensores relacionados a equipos. Existen varias formas en que esto se puede hacer; una de ellas es añadir nuevos sensores que son cada vez más baratos. Muchas de las nuevas tecnologías de sensores se agregan a un gateway local y desde allí se pueden proporcionar datos a la plataforma Watson IoT.

La otra forma implica que los sistemas existentes como los SCADA o BMS están recopilando información relevante sobre los activos, y se pueden extraer esos datos.

Una vez allí, los datos son asociados con los activos de IBM Maximo, y se utiliza analítica de flujo continuo (streaming analytics) para detectar anomalías, y proporcionar almacenamiento y filtrado adicional según sea necesario. Esto permite tener visibilidad e información sobre la salud de los activos, para que se pueda determinar el curso de acción adecuado.

Algunos casos de uso:
  • La comprensión de la vibración y la temperatura de una bomba, junto con el historial de mantenimiento, indicará si se debe inspeccionar, realizar mantenimiento de rutina o programar el activo para reemplazarlo. De esta forma, se puede evaluar la opción de menor costo o el momento óptimo.
  • La correlación de las lecturas de alta temperatura de una bomba con el clima actual se puede utilizar para determinar un problema potencial frente al funcionamiento normal dada la temperatura ambiente.
  • El número de veces que un activo ha operado en condiciones climáticas fuera de sus parámetros operativos recomendados (es decir, más de 32 grados Celsius) puede determinar la salud general del activo.
  • La caída (sag) de la línea de transmisión es un factor clave para determinar la salud de la línea eléctrica. La temperatura y la humedad pueden afectarla significativamente. Entendiendo la caída en el contexto del clima histórico para esa ubicación, los ingenieros pueden determinar de manera más efectiva la salud del activo.

Existen enormes beneficios para las compañías al aprovechar IBM Maximo. No sólo ayuda a reducir el costo y el impacto de una falla catastrófica, sino que permite a las empresas la oportunidad de reducir su carga de trabajo de mantenimiento. Muchas compañías han acumulado mantenimientos preventivos basados en el calendario hasta el punto en que no tienen el personal para ejecutarlos. Por lo tanto, están gastando horas extras costosas, o difieren trabajos de mantenimiento sin el conocimiento sobre la salud de los activos, lo que plantea un riesgo de confiabilidad. IBM Maximo puede brindar las advertencias tempranas que necesitan, y también les permiten aprovechar los datos asociados con la salud del activo para diferir trabajos de mantenimiento cuando sea apropiado.

Edición #69

Business transformation Edicion #69

Contenido

 

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  • Gestión empresarial más eficiente y económica
  • Transformación digital
  •  Liderazgo digital
  • 5 innovaciones que transformarán nuestras vidas en 5 años
  • Reacción a la iniciativa de inteligencia artificial
  • En busca del “da Vinci Digital”
  • Diseñando experiencias de usuario
  • APIs la nueva economía digital de consumo
  • Evite ser una víctima más
  • Noticias falsas y confianza digital
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