Durante años, los fabricantes han confiado en los datos de proceso para guiar las operaciones y optimizar la eficiencia. Aunque estos datos ayudan a dirigir el rumbo, no siempre indican cuándo se avecina un problema. Ahí es donde entra en juego el mantenimiento predictivo (PdM): las herramientas de monitoreo de condición, como el análisis de vibraciones, los sensores de calidad del aceite y la termografía, ofrecen señales tempranas del deterioro de los equipos.
Sin embargo, los datos de proceso y los datos predictivos suelen estar aislados, y las organizaciones pierden oportunidades para evitar el tiempo de inactividad y dar el paso estratégico en el mantenimiento, pasando de la simple identificación de problemas a superar los desafíos creados por los silos de datos segmentados del mantenimiento reactivo.
Por qué los silos de datos separados son un problema
Los datos de proceso suelen capturarse automáticamente y almacenarse en un sistema de software dedicado. Se utilizan para identificar los ciclos de producción con mejor rendimiento, conocidos como el “lote dorado”.
Por otro lado, los datos de mantenimiento predictivo (PdM) suelen residir en otros sistemas, lo que dificulta correlacionar la salud de las máquinas con las condiciones del proceso. Esta falta de interoperabilidad entre silos impide que los ingenieros de fiabilidad descubran los conocimientos más profundos ocultos en esos conjuntos de datos separados.
Tomemos como ejemplo un impulsor de bomba dañado por cavitación. Las herramientas de PdM pueden detectar el daño, pero no explicar su causa. La causa raíz es operativa, no mecánica. Solo los datos de proceso pueden mostrar que las condiciones de presión y caudal en ese momento contribuyeron a la falla.
Conectar los datos de PdM y de proceso permite evitar por completo este tipo de fallas.
Evitar la trampa del “lago de datos”
Muchas empresas creen que deben volcar todos sus datos en un “lago” y analizarlos más tarde. El problema es que ese “más tarde” nunca llega. Como resultado, este enfoque rara vez genera valor.
En su lugar, conviene pensar de forma estratégica en los datos que realmente se necesitan para anticipar una falla y sus condiciones previas. Metodologías como el análisis de fallas orientado a los datos (DOFA), basado en el mantenimiento centrado en la fiabilidad, resultan especialmente eficaces en este contexto.
El DOFA ayuda a identificar qué entradas de sensores (vibración, temperatura, condición del aceite) son realmente útiles para predecir y prevenir fallas. Piensa en todos los datos que arrojas al lago como si fueran peces: el mantenimiento centrado en la fiabilidad y el marco DOFA te ayudan a determinar cuáles vale la pena pescar.
La verdadera barrera no es la tecnología — son las personas
Aunque la integración de sistemas heredados puede presentar desafíos, el mayor obstáculo para el mantenimiento predictivo suele ser cultural. El éxito del PdM depende de la colaboración entre distintas áreas: operaciones, TI, ingeniería y compras. Este cambio, que pasa de los roles y responsabilidades tradicionales a una colaboración digital basada en datos, puede resultar incómodo para las personas involucradas.
A menudo, las personas temen tomar decisiones equivocadas al usar nuevas herramientas o se preocupan por la velocidad de toma de decisiones en un entorno digital. Superar la resistencia humana al cambio puede acelerar considerablemente el proceso de adopción del PdM.
Cómo avanzar
¿Estás listo para adoptar los principios del mantenimiento predictivo (PdM)? El primer paso es unificar tus datos de proceso y predictivos. Sin embargo, no es necesario renovar todo de una vez. Comienza evaluando cómo se almacenan tus datos y si son accesibles y compartibles. Luego, explora soluciones que te permitan combinar los datos de PdM y de proceso.
Después, observa a tu equipo y determina si está preparado para este cambio. Invertir en formación y colaborar con un proveedor de soluciones integradas puede resultar mucho más valioso que adquirir los sensores o aplicaciones más recientes.
El futuro del mantenimiento consiste en evitar fallas previsibles, y necesitarás que todos los sistemas y las personas estén alineados para lograrlo. Si estás listo para ver cómo puede funcionar en tu organización, explora aquí nuestras soluciones de Mantenimiento Predictivo.
