Estrategias para gestionar el rendimiento de los activos
La creación de un mundo que no se descomponga ofrece a las industrias de procesos una oportunidad de 20.000 millones de dólares. Reducir los tiempos de inactividad no planificados y aumentar la utilización de los activos representan las mayores oportunidades de mejora financiera en las operaciones de producción. Albert Einstein podría haber estado aludiendo a la fabricación inteligente cuando dijo: “Si tuviera una hora para resolver un problema y mi vida dependiera de ello, utilizaría los primeros 55 minutos para determinar la pregunta adecuada que debo hacer, porque una vez que sepa la pregunta adecuada, podría resolver el problema en menos de cinco minutos”.
La evolución del mantenimiento
Durante las últimas cinco décadas, el mantenimiento como práctica ha evolucionado para servir mejor a la industria manufacturera en las áreas de confiabilidad y disponibilidad, con marcos cada vez más complejos. Sin embargo, el cambio es inminente. Los enfoques actuales, como el mantenimiento de funcionamiento hasta el fallo, basado en el calendario, basado en el uso, basado en la condición y centrado en la confiabilidad (RCM), se ven desafiados por la falta de ciencia detrás de la inspección y el servicio de las máquinas. Las metodologías de mantenimiento actuales se centran en el desgaste como la causa principal de las fallas, pero el 80 por ciento de la degradación y las fallas en los equipos mecánicos se deben a los procesos.
La realidad de la industria actual es que, para maximizar la rentabilidad, los procesos tienden a operarse lo más cerca posible de los límites clave. Sin embargo, las desviaciones del proceso pueden colocar un activo en un punto operativo no deseado donde se producirán daños o un desgaste excesivo. Para tomar decisiones de mantenimiento precisas y basadas en hechos, se necesita una mejor comprensión del impacto del proceso en el activo. Se requiere una nueva generación de capacidades analíticas para proporcionar conocimientos más profundos sobre el activo, el proceso y la interacción entre ellos. Los operadores necesitan soluciones predictivas que los alerten sobre problemas inminentes, y el software debe poder guiarlos para evitarlos con una guía prescriptiva. Los conocimientos de esta naturaleza requieren una profunda experiencia en modelado de procesos junto con capacidades de aprendizaje automático de big data que puedan extraer y analizar datos de los sistemas de diseño, producción y mantenimiento.
Gestión del rendimiento de activos de última generación
La próxima generación de gestión del rendimiento de activos ofrece la capacidad de maximizar el tiempo de actividad con datos procesables y predecir y eliminar con precisión la causa raíz de todas las fallas. Representa el futuro de la fabricación con análisis avanzados que pueden predecir problemas y prescribir acciones para el operador. El análisis avanzado de datos y la ciencia de datos posibilitan la estrategia de confiabilidad, que incluye el aprendizaje automático. Para agregar valor a los activos industriales que requieren mucho capital, el aprendizaje automático debe interpretar y gestionar datos complejos y problemáticos de sensores y eventos de mantenimiento. Finalmente, puede determinar las condiciones y patrones operativos que pueden tener un impacto adverso en el activo al capturar los patrones de operación del proceso y fusionarlos con información sobre fallas.
Un sistema de éxito
Si bien el análisis predictivo puede reducir el tiempo de inactividad, rara vez se produce una interrupción de forma aislada. En cambio, ocurren simultáneamente decenas de problemas de confiabilidad, procesos y activos. Esto presenta un problema sistémico para RCM, un enfoque de mantenimiento actual que realiza evaluaciones estáticas al retrasar el proceso de toma de decisiones. Se requiere una evaluación dinámica, ya que las nuevas advertencias deben evaluarse junto con otras condiciones activas para priorizar y asignar recursos. Sin embargo, como no se puede abordar todo a la vez, se necesita un sistema de éxito para abordar los problemas y priorizarlos según el nivel de riesgo que representan. Con un software avanzado, cada nueva alarma puede desencadenar un recálculo de los perfiles de riesgo para garantizar que se utilice la evaluación de probabilidad financiera y de riesgo más actualizada en las evaluaciones de confiabilidad.
Por supuesto, para tener un éxito total, las empresas deben adoptar un enfoque holístico de implementación, que incluye los siguientes pasos:
- Comunicar objetivos claramente para ayudar a resolver problemas de manera eficaz.
- Adopte un mundo basado en datos
- Diferenciar entre indicadores adelantados y rezagados, así como también cómo responder en consecuencia
- Emplear la combinación adecuada de personas, tecnología, estrategia y solución, junto con el uso de casos de uso relevantes.
- Invierta tiempo para dominar la tecnología
- Alinear el programa de análisis adoptado con los objetivos comerciales
- Implementar el software y hardware adecuados para resolver problemas.
- Ejecutar bien y con un agudo sentido de urgencia.
Dado que la excelencia operativa y la rentabilidad están en juego, es un imperativo empresarial desarrollar una estrategia eficaz de rendimiento de los activos. El fracaso no es una opción con una tecnología que ayuda a crear un mundo que no se desmorona.
Referencia: Golightly, R. (2024, septiembre 2024). Estrategias para gestionar el rendimiento de los activos. https: https://www.reliableplant.com/Read/30819/manage-asset-performance
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