Por Miguel Tapia, Industry Value Engineer Mill Products & Mining, SAP Southern Latin America
Ayer se produjo la segunda falla en el Metro en el transcurso de un mes, lo que produjo un alto malestar en los usuarios y generó una congestión inusual en el transporte urbano de Santiago. Si bien ambas situaciones fueron identificadas y gestionadas por la empresa, podrían haber sido evitadas con un correcto sistema de mantenimiento predictivo.
Existen tres clases de mantenimiento: correctivo, preventivo y predictivo. El primero es al que tuvo que recurrir el metro en estas ocasiones, que consiste en corregir o reparar algo en el sistema que no está funcionando como debiera. Lamentablemente, se llega a este tipo de mantenimiento en última instancia, y trae aparejadas detenciones del servicio o pérdidas importantes para las empresas. Esto es crítico para compañías como el Metro o las mineras, cuya productividad se ve profundamente afectada.
Por tanto, la idea es no llegar a este tipo de mantenimiento, sino al preventivo, o incluso un paso más allá, el mantenimiento predictivo, posible gracias a las nuevas tecnologías presentes en el mercado.
Cuando hablamos de mantenimiento preventivo es un conjunto de técnicas que tiene como finalidad disminuir y/o evitar las fallas de los equipos con tal de asegurar su total disponibilidad y rendimiento al menor costo posible. Para llevar a cabo esta práctica se requiere rutinas de inspección periódicas, así como vigilancia de condiciones operacionales y seguimiento de información de uso o tiempos de operación.
Por otro lado, el mantenimiento predictivo es mucho más avanzado y con mayores beneficios. Este tipo de mantenimiento se basa en el análisis de millones de datos de diferentes variables de condición u operación de los equipos, datos que son actuales e históricos, que mediante modelos matemáticos permiten pronosticar una falla en un tiempo futuro. Lo que resulta en mayor confiabilidad y disponibilidad de los equipos.
Este tipo de programas de mantenimiento reporta un gran ahorro de costos ya que además de detectar los fallos de manera precoz permite programar con suficiente antelación el tiempo de reparación y los suministros y mano de obra que requerirá la tarea. Dado además que el mantenimiento predictivo se basa en la monitorización de los parámetros que están relacionados con fallos en los equipos puede aprenderse a medida que se opera la maquinaria, de manera que los fallos reiterados pueden llegar a erradicarse.
Hoy las tecnologías de Big Data –análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real- y de movilidad permiten a las personas encargadas del mantenimiento, conocer el estado actual de los activos, facilitando su vigilancia y medición y reduciendo de esta manera la posibilidad de tener que llegar a un mantenimiento correctivo. La movilidad, por su parte, permite informar a los agentes críticos de manera oportuna o incluso tomar medidas preventivas directamente desde los dispositivos móviles.
Ya no basta con prevenir, sino que ha llegado la era del análisis predictivo, que permite tomar medidas basados ya no en el comportamiento presente de los activos, sino en el que tendrán en el futuro.
