Volcado de datos peligrosos
A principios de los años 90, comencé mi carrera profesional como consultor asociado en el negocio del software. Datastream era una empresa relativamente nueva con un producto que permitía a las organizaciones de fabricación comenzar a capturar los costos asociados con el mantenimiento. Este revolucionario producto se denominó Sistema de Gestión de Mantenimiento Computarizado (CMMS). La herramienta de software capturaría el inventario de piezas de repuesto y los gastos de mano de obra vinculados a un equipo en producción. Cada pieza de repuesto (una correa trapezoidal con un costo de $10 cada una) y cada hora de trabajo (un electricista al que se le paga $25 por hora) se documentarían en una orden de trabajo. Una vez que se cerró esta orden de trabajo, estos gastos se cargaron a esa pieza de equipo. A su vez, la organizacion podría ver los gastos asociados con los activos críticos, sus departamentos, centros de costos y lineas de producción a través de informes detallados. Esta innovadora herramienta reemplazó rápidamente la documentación tradicional de lápiz y papel y fue adoptada por organizaciones de fabricación de todo el mundo.
Pedir a los técnicos de mantenimiento que registraran su tiempo y las piezas de repuesto utilizadas para un trabajo (en una computadora) se recibió con resultados mixtos en ese momento. Muchos profesionales del mantenimiento sentían que su deber principal era mantener las máquinas en funcionamiento. Se dedicó una buena parte de la educación a crear una comprensión uniforme de los beneficios organizativos de dirigir la producción de forma proactiva. Como beneficio personal, los técnicos podían aprender de los errores de los demás y obtener una imagen real de las tendencias que se utilizaban en el mantenimiento diario de estas máquinas. Ya no tenían que rebuscar en los manuales de los fabricantes de equipos originales y preguntarse quién había trabajado en sus máquinas durante las horas de descanso. Por otro lado, esta tecnología transformó la forma en que las organizaciones ven el mantenimiento. Proporcionó una línea de visión clara a los gastos de mantenimiento y otorgó transparencia a la gestión de las actividades diarias de su fuerza laboral.
Evolución de la gestión del mantenimiento: de los sistemas GMAO a los sistemas EAM
Los sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) ganaron protagonismo a finales de los años 90 y principios de la década de 2000 como reflejo de un enfoque más amplio de la gestión de activos en toda la empresa. Los sistemas EAM se basaron en los sistemas de GMAO, pero ampliaron su funcionalidad para abarcar una gama más amplia de actividades relacionadas con los activos, como el seguimiento de los activos, la supervisión del rendimiento, la gestión del ciclo de vida y la planificación estratégica. Esta transición obligó a muchas organizaciones a centrarse en un enfoque más amplio para capturar datos de forma proactiva y optimizar sus procesos para respaldar un entorno de trabajo proactivo. Comenzamos a ver una introducción de roles en la fuerza laboral de fabricación que incluían: planificadores y programadores, ingenieros de confiabilidad, técnicos de mantenimiento predictivo y analistas de datos, por nombrar algunos. Estos puestos eran necesarios para gestionar de forma proactiva los procesos recién formados y utilizar estos datos para obtener resultados significativos.
Desafíos de la adopción de EAM: lecciones aprendidas
Estos primeros sistemas EAM (Infor, SAP, Oracle e IBM Maximo, JD Edwards) sentaron las bases de las soluciones integrales de gestión de activos disponibles en la actualidad, ofreciendo a las organizaciones las herramientas y capacidades para optimizar el desempeño, la confiabilidad y el ciclo de vida de sus activos. Aunque estos eran programas útiles para la gente financiera, muchas organizaciones de mantenimiento no estaban preparadas para hacer otro cambio de sistema tan rápidamente. Estos sistemas parecían actualizaciones obvias para las áreas contables pero no eran fáciles de usar para que los departamentos de mantenimiento los adoptaran fácilmente. Las empresas que decidieron migrar se vieron obligadas a convertir sus datos de mantenimiento en el sistema EAM y empezar de nuevo. Esto significó lidiar con los dolores de cabeza asociados con la migración de datos, la capacitación de los usuarios, la configuración personalizada mientras invertía mucho dinero para realizar esta transición.
Dado que las implementaciones típicas de EAM cuestan cientos de miles de dólares, los líderes de la empresa querían ver resultados inmediatos de su inversión en software. Se tuvo muy en cuenta el peligro de convertir los datos basura en otro sistema heredado y, al mismo tiempo, cumplir con los agresivos plazos de los proyectos establecidos por el departamento de TI. Además, muchos de estos proyectos no incluyeron un patrocinador ejecutivo y partes interesadas clave de mantenimiento y finanzas. La exclusión de las partes interesadas clave a lo largo de este período a menudo condujo a un desalineamiento con los objetivos comerciales, la transferencia de datos inexactos, una visibilidad limitada del rendimiento real de los activos y la pérdida de oportunidades para la mejora de los procesos. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deberían haber involucrado a los departamentos de finanzas y mantenimiento desde el principio y haberlos involucrado activamente durante todo el proceso de implementación de EAM.
Ahora que el daño ya está hecho, ¿cómo puede una organización identificar estos errores y corregirlos en el futuro?
Mitigación de los riesgos y las soluciones de la migración de datos
Algunos signos comunes de que las migraciones de datos han salido mal pueden reflejarse en números de equipos confusos, listas de materiales (BOM) inexactas y jerarquías de activos inconexas. Al realizar la transición de computadoras centrales (pantalla verde) a PC, los números de equipo a menudo reflejarían cosas como el sitio del activo (10), la ubicación (05), el tipo (02), el fabricante (06), el modelo (21) en una secuencia numérica (ejemplo 10-05-02-06-21). A menos que tuviera una memoria fotográfica o una serie de notas adhesivas al lado de su computadora, era muy difícil hacer una referencia rápida de qué equipo se identificaba a través de su número de equipo. Los futuros programas de GMAO eliminaron este problema añadiendo campos en el registro que contenían esta valiosa información. Es común encontrar organizaciones que todavía operan con estos números de equipo en su sistema EAM en la actualidad, que muestran un historial de numerosas conversiones de sistemas.
Optimización de las operaciones de mantenimiento: listas de materiales y jerarquías de activos
La lista de materiales es una lista estructurada de elementos de MRO necesarios para mantener una máquina en funcionamiento. Las listas de materiales ayudan a un planificador de mantenimiento y a un técnico a identificar rápidamente las piezas de repuesto y los materiales necesarios para realizar un trabajo. Sin una buena BOM, estamos pidiendo a nuestros técnicos de mantenimiento que salgan a realizar un trabajo sin las herramientas necesarias para lograr el resultado deseado (es decir, para prevenir futuros fallos). Desafortunadamente, este puede ser uno de los obstáculos más importantes a superar. Sin tener en cuenta el esquema de numeración de artículos del inventario inicial, las organizaciones tendían a agregar registros para los repuestos de MRO identificándolos a través de un número de pieza del proveedor o una descripción general en el sistema. Esto llevó a entradas de inventario duplicadas para el mismo artículo. Con miles de artículos de inventario que se incorporan a un sistema EAM a lo largo de la historia de la existencia del programa heredado, este puede ser un proyecto importante necesario antes de crear su primera lista de materiales. Las entradas de inventario duplicadas para un solo artículo de inventario pueden dar lugar a resultados desastrosos si no se gestionan correctamente a través de la configuración inicial.
Por lo general, los activos se organizan en niveles o subniveles, y cada nivel representa un componente que se puede mantener como parte de una jerarquía de activos. Se describe fácilmente a través de un ejemplo de automóvil en el que tiene un automóvil (1), el motor del automóvil (2) y el alternador del automóvil (3). Puede realizar un seguimiento de los costos de cada componente, pero realmente desea obtener una comprensión holística de los gastos de todo el automóvil (1, 2 y 3). Para ello, debe existir una estructura escalonada que vincule cada componente al activo principal. Una jerarquía de activos inconexa dificulta la elaboración de informes, ya que limita la capacidad de agregar datos y generar informes significativos. Al establecer una jerarquía de activos clara y coherente, las organizaciones pueden mejorar la visibilidad de los activos, agilizar las operaciones, optimizar la asignación de recursos y tomar decisiones más informadas sobre la gestión de activos y la inversión. Definir la jerarquía de activos no es difícil, pero requiere un enfoque sistemático para identificar la relación padre-hijo. Cuando se ejecuta correctamente, una jerarquía de activos proporciona una hoja de ruta clara para impulsar las actividades de mantenimiento proactivas.
Aprovechamiento de los avances tecnológicos: integración de APM e AI
A medida que los sistemas EAM han madurado a lo largo de los años, las capacidades del sistema han crecido para proporcionar una gran cantidad de información para impulsar comportamientos proactivos en la fuerza laboral. Los sistemas de gestión del desempeño de los activos (APM) han integrado sensores, análisis de datos, mantenimiento predictivo y supervisión del estado en tiempo real. La cantidad de datos generados por los sistemas APM puede ser sustancial, especialmente en entornos de fabricación a gran escala con diversas carteras de activos. La gestión y el análisis eficaz de estos datos requieren prácticas sólidas de gestión de datos, capacidades analíticas avanzadas e infraestructura escalable para gestionar el volumen y la velocidad de los datos generados por la supervisión y el diagnóstico de los activos.
Históricamente, las empresas de clase mundial priorizaron la eficiencia de los procesos sobre la optimización de datos simplemente porque las capacidades del sistema de software no estaban disponibles para respaldar la toma de decisiones proactiva en ese momento. Hoy en día, nos encontramos en un mundo en el que ya no es una opción tomarse su tiempo trabajando en el proceso sin tener en cuenta las enormes cantidades de datos que se generan al mismo tiempo. La inteligencia artificial generativa (AI) ha abierto un mundo de transformación a través de la acumulación inmediata de datos. Al aprovechar las tecnologías de AI, las empresas pueden desbloquear todo el potencial de sus activos de datos para impulsar la innovación, la competitividad y el crecimiento estratégico en la era digital. Las empresas que todavía están procesando volcado de datos peligrosos se encontrarán automatizando datos incorrectos y tomando decisiones aún peores.
SAP S4/HANA: Transformando la gestión del mantenimiento
SAP es el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) más utilizado en el mundo. El módulo de mantenimiento de planta (PM) de SAP se ha actualizado para proporcionar de manera efectiva capacidades completas en soporte de las organizaciones de mantenimiento y confiabilidad. SAP S4/HANA ha abierto la puerta a capacidades avanzadas en mantenimiento predictivo, gestión de activos y programación de recursos, eliminando la necesidad de costosos módulos adicionales que se encontraban en versiones anteriores. Es una tormenta perfecta en la que la mayoría de las empresas de la lista Fortune 500 están haciendo la transición para consolidar los sistemas y convertirlos en una sola plataforma. Esto representa otra oportunidad para que su organización solicite comentarios de las partes interesadas, obtenga alineación y planifique una conversión exitosa.
Asociarse para el éxito: abordar la calidad de los datos
A veces puede ser abrumador, pero recuerda que hay empresas externas que pueden ayudarte a abordar la mala calidad de los datos, a remediar los errores del pasado y a prepararte para una cultura proactiva. Si se encuentra limpiando los errores de conversiones anteriores de GMAO que salieron mal, asegúrese de seleccionar un socio que tenga experiencia práctica en mantenimiento junto con las capacidades técnicas para trabajar con su equipo de TI para crear una estrategia mutuamente efectiva. Las empresas que alinean las estrategias de negocio con los proyectos de TI están mejor posicionadas para tener una ventaja competitiva en el mercado actual.
Total Resource Management (TRM) tiene una práctica dedicada a la eficiencia de procesos y sistemas. Nuestros servicios especializados ayudan a alinear la gestión de activos y servicios de SAP con las mejores prácticas de mantenimiento, confiabilidad y servicio, y a eliminar las brechas en su gente, procesos y sistemas. El equipo de TRM está compuesto por expertos en mantenimiento experimentados y profesionales de SAP PM con un historial comprobado de implementaciones exitosas.
Fuente: Anderson, D. (2025, 2 julio). Dangerous Data Dump | Reliable plant. Reliable Plant. https://www.reliableplant.com/Read/32668/dangerous-data-dumpPlanifique
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