Según datos de la consultora McKinsey, el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de inactividad de las máquinas hasta 50% y aumentar la vida útil entre 20% y 40%.
Junio/2022 - Para sortear el alto grado de incertidumbre del último año, el bajo crecimiento y otros retos relacionados con las materias primas, que se han encarecido o son difíciles de obtener, las industrias se dieron cuenta de que necesitaban extraer el máximo valor posible de sus activos, que son los bienes sobre los que una empresa puede tener control, como herramientas, máquinas y motores, materias primas, equipos informáticos, entre otros.
Si no se cuidan bien, ya sea en distintos sectores como la minería, la petroquímica, la energía, el papel, la alimentación, la farmacia o el transporte, los elevados costes de mantenimiento pueden poner en peligro la rentabilidad.
Con el fin de encontrar nuevas formas de aumentar la productividad de sus operaciones, algunas empresas ya han comenzado a diseñar su viaje hacia la Industria 4.0.
Según Ana Paula Kubinhets, CEO de https://aquarelle.com.br/wp-content/uploads/2022/08/PHOTO-2022-06-09-18-39-14.png, empresa de consultoría y soluciones para Industria 4.0, gestión de activos y control de calidad, el primer paso es sistematizar la gestión de activos y digitalizar los procesos manuales a través del móvil.
"Después de esta etapa, el uso de sensores IoT (internet de las cosas), que comprenden el comportamiento de los activos y envían mensajes a un sistema de análisis, es indispensable para predecir posibles fallos de producción, estimar cuándo es probable que una máquina se averíe e identificar la causa raíz del problema, emitiendo alertas en tiempo real a los gestores responsables", explica Kubinhets.
Según datos de la consultora McKinsey, el mantenimiento predictivo, potenciado por la inteligencia artificial, puede generar una reducción de 40% en los costes de mantenimiento, así como reducir el tiempo de inactividad de las máquinas hasta en 50% y aumentar la vida útil entre 20% y 40%. Junto con otros enfoques analíticos avanzados, como el aprendizaje automático y las plataformas de visualización para descubrir nuevas formas de optimizar sus procesos, desde el abastecimiento de materias primas hasta la venta de productos acabados, puede mejorar su margen EBITDA (beneficios antes de intereses, impuestos y amortizaciones) entre 4% y 10%.
Para Ana Paula Kubinhets, el gran reto de los actores industriales actuales consiste en aplicar tecnologías avanzadas de mantenimiento predictivo a gran escala en todas sus operaciones. "Implementar una operación inteligente requiere un mapeo exhaustivo de los procesos para identificar los principales puntos críticos, empezando por aquellos en los que, si se produce un fallo, tendrá un mayor impacto financiero para la empresa", afirma.
El experto comenta que no basta con tener sensores en los equipos. "Si los dispositivos no están programados para enviar información a un centro de datos inteligente, solo se retrasará este proceso. La llegada de la Industria 4.0 es irreversible y las empresas tienen que empezar a prepararse no solo diseñando este viaje de
predicción, pero contar con su calendario marcará la diferencia en cuanto a productividad, costes y entrega de productos a sus clientes. De lo contrario, quedarán fuera de juego", analiza Ana Paula.
Según el directivo, esto es cierto para muchas empresas de servicios minoristas, industrias de procesos, bienes de consumo, que tienen múltiples activos, una amplia gama de causas de inactividad y modos de fallo de alto valor (por ejemplo, en equipos críticos) que ocurren con poca frecuencia cada año, lo que dificulta la predicción precisa mediante métodos tradicionales de IA. Si no aprovechan los datos -que son una enorme fuente de inteligencia potencial-, si no invierten en tecnología, automatización, gestión de activos, detección, supervisión y predicción, se quedarán atrás.
Un estudio de la CNI (Confederación Nacional de la Industria) sobre 500 empresas revela que ocho de cada diez grandes y medianas industrias brasileñas innovaron en 2020 y 2021, lo que se tradujo en un crecimiento de la productividad, la competitividad y los resultados financieros. Para los próximos tres años, la prioridad de las empresas es innovar para aumentar el volumen de ventas (49%), producir con menores costes (49%), producir de forma más eficiente (41%), aumentar el volumen de producción (34%) y fabricar nuevos productos (27%).
¿Cómo poner en práctica la Industria 4.0?
Hoy existen sensores más baratos y adaptables a cualquier necesidad, mayor disponibilidad de datos y potencia de procesamiento, y un ecosistema más sólido de socios técnicos que invierten en la propiedad intelectual necesaria para industrializar aún más el proceso de desarrollo de modelos de mantenimiento predictivo.
Algunas prácticas para implantar con éxito el mantenimiento predictivo a escala:
1- Elija cuidadosamente qué activos incluir: dé prioridad a los que son críticos para las operaciones, cuyo fallo podría provocar una pérdida inmediata de producción.
2- Piense en los socios tecnológicos adecuados: algunos ofrecen licencias de software con soluciones plug and play para problemas específicos, mientras que otros ofrecen soluciones que permiten la adaptación a las necesidades de la instalación (procesos, lotes, múltiples máquinas), la supervisión remota. El socio adecuado puede ofrecer formación a medida para el personal implicado, involucrándolo a lo largo de la implantación para garantizar su aceptación, o integrar el mantenimiento predictivo en los sistemas de flujo de trabajo existentes.
3- Dar tiempo a los modelos predictivos para que mejoren: forman parte de un proceso continuo de mejora.
4- Dar prioridad a las personas: una implantación satisfactoria también requiere nuevos procesos y mentalidades para incorporar los cambios. Es fundamental dejar claras las responsabilidades de cada usuario y ofrecer formación continua para dotar a la organización de los conocimientos técnicos necesarios para la solución digital.
En última instancia, el sistema de mantenimiento predictivo generará más valor cuanto más genere acciones derivadas de la alarma disparada por el sistema. "Las empresas líderes están insertando el mantenimiento predictivo en el ecosistema digital más amplio de la organización, integrándolo en sistemas digitales de gestión del trabajo nuevos o ya existentes", explica Ana Paula Kubinhets, CEO de Aquarelle, la 1ª consultora de América Latina y la 2ª del mundo en vender y desplegar el journey 4.0 completo del sistema IBM Maximo Application Suite en el mercado brasileño, lanzado en 2020. Aquarelle tiene actualmente este journey implantado en Brasil, Paraguay, Estados Unidos y Grecia.
