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Comunicación empresarial, un manual práctico en temas afines

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La revolución tecnológica tiene muchos abanderados, pero de lo más interesante encontramos la inteligencia artificial aplicada al mantenimiento predictivo y analítico.

 

 

La revolución tecnológica que actualmente vivimos nos lleva a creer que muchos de nuestros problemas diarios tienen una fácil solución, ya sea mediante una nueva app para el móvil, una nueva web, un weareable y una larga lista de términos asociados a nuevos emprendimientos.

Esta nueva era tecnológica tiene muchos abanderados, dependiendo del mercado objetivo, coches autónomos, robots también autónomos, microprocesadores cada vez más potentes, inteligencia artificial que supera a la humana, Big Data, Predictiva Analítica, por mencionar algunos y por supuesto este impulso viene dado por muchos gigantes que caben en la palma de la mano, Facebook, Amazon, Google, Microsoft.

Por otro lado, la conectividad y dependencia a la web se ha convertido en parte de nuestra vida. Son tiempos en los que no nos planteamos una vida sin los beneficios de la web, para muchos sería lo más cercano a un apocalipsis zombi.

El porcentaje de personas que se conecta a la red utilizando un Smartphone ha crecido aceleradamente en España, pasando de un humilde 27% en el año 2012 a un abrumante 75% tan solo cuatro años más tarde.

Esta es una prueba irrefutable no solo del avance tecnológico sino también de la dependencia que hemos creado en torno a lo relacionado con la web.

Este frenesí tecnológico ha tenido un impacto muy grande en los individuos, un gran porcentaje de nuestras labores diarias las llevamos a cabo desde un Smartphone, actividades que se han convertido en parte de nuestro día a día.

Sin embargo el hecho que gestionemos nuestra agenda o leamos (veamos o escuchemos) las noticias en el móvil probablemente no repercuta en la productividad personal orientada a beneficios puramente económicos, podemos estar más o menos informados, llegar a una cita el momento preciso, controlar el ejercicio diario, etc. pero muy probablemente no ganemos dinero por esas actividades.

Al contrario de lo que ocurre a nivel personal, los beneficios de las app´s y los teléfonos inteligentes no llegan a ser tan exquisitos cuando hablamos de una empresa, ya que a nivel empresarial todo esto cambia drásticamente. No es posible descargar ese deseado programa ya que la licencia tiene un costo, permisos, los requisitos del sistema son superiores a los propios, no contamos con recurso humano suficiente para instalarla o mantenerla y mas problemas.

 

Toboganes, ping-pong y sin horarios, la empresa del vecino

 

Por regla general la empresa del vecino es, en muchos aspectos, mucho mejor que la propia. Los beneficios son mejores, las prestaciones, y un largo etcétera la convierten en un sitio que aún nos hace suspirar cada vez que nos viene a la cabeza.

Si bien los aspectos visibles impactan mucho, el principal generador económico no radica ahí, sino que está presente, además del bendito recurso humano, en las herramientas que convierten un trozo de materia prima en producto terminado. Pero como bien reza el título de este artículo, nos encontramos en una era algo diferente, en la de los datos.

A la materia prima tradicional, se ha unido en estos días una nueva, más delicada, invisible, poderosa, indomable y muchas veces olvidada; los datos. A estos se han referido muchos como el nuevo petróleo de estos tiempos, pero se ha olvidado añadir que para extraerlo hace falta una infraestructura considerable, costosa y que necesita ser cuidada y mantenida.

Para desgracia del vecino, ninguna de las mesas de ping-pong de su sala de relax le servirán para solucionar los problemas que tiene con el software heredado de su mentor, tampoco Excel® le resolverá el quebradero de cabeza de datos numéricos, ni siquiera las horas extras le serán de ayuda.

El gran problema de nuestros días radica, aquí viene la frase que debería resumir este artículo, en que las empresas han descuidado las herramientas que convierten los datos o como bien los describimos líneas arriba un tipo más de materia prima, en producto terminado.

Las herramientas informáticas o software al que aquí hacemos referencia es aquél que cumple al menos uno de los siguientes aspectos:

Minimiza tiempos muertos

-  Maximiza el trabajo del usuario

Reduce errores

Elimina actividades improductivas

Añade valor a la rutina diaria

Desafortunadamente la visión de muchos Directores de negocio es que las aplicaciones incluidas en el ordenador son suficientes para cubrir las necesidades del negocio. Si Office no es suficiente el problema radica en la lentitud del personal, la falta de compromiso o el desconocimiento del paquete informático.

Como resultado de esta visión cortoplacista los problemas se asemejan a la típica bola de nieve que crece a medida que pasa el tiempo y que aumenta su velocidad. El resultado no es otro que un déficit que impacta reduciendo la productividad, del encargado de la labor en primera instancia y finalmente de la empresa.

 

El mantenimiento predictivo y su bola de nieve privada

 

A nivel industrial, la inversión anual promedio en equipamiento se sitúa por debajo de un tímido 7% (sin tomar en cuenta reemplazos). Desafortunadamente los datos públicos no son claros y la inversión en herramientas informáticas muy pocas veces se ve reflejado dentro de este valor, si ya la industria muestra estos datos, el mantenimiento predictivo tiene su propia pesadilla. Los sistemas de gestión de mantenimiento predictivo muchas veces han sido introducidos en el negocio para respaldar el aspecto económico-financiero pero no para gestionar ni tomar decisiones en base a los datos que se generan en torno a las máquinas.

Los entornos de mantenimiento predictivo se apoyaron en herramientas básicas como Excel o similares, cuando en realidad lo que necesitaban era algo muchos más ágil, potente y enfocado a maximizar el beneficio del mantenimiento predictivo. Sí, el mantenimiento predictivo es un centro de coste capaz de generar beneficio.

Si este problema fuese la única parte de la ecuación su solución sería probablemente sencilla. Sin embargo nos encontramos inmersos en la era de los datos, aunque es difícil unificar criterios sobre este tema, lo único que hasta ahora tenemos en claro con éste es que son muchos y su volumen crece cada día.

Probablemente el comentario más claro sobre este aspecto fue hecho por el CEO de GE, quien parafraseando dijo, “vete a la cama como una empresa industrial y despertarás siendo una de análisis de datos”.

La tendencia actual ha empujado a muchas industrias a intentar sacar beneficio de sus datos y aunque muchas crean que están sentadas sobre una mina de oro, lo más probable es que lo estén sobre un cementerio de huesos.

El mantenimiento predictivo industrial lleva años, si no décadas, de retraso tecnológico y en muchos casos no está preparado para dar el salto a ese universo fabuloso de los datos masivos, su análisis y ventajas.

Los problemas del día a día, dar respuesta a operaciones, épocas de abundancia, stock bajos, crisis y muchas otras razones han desplazado contra las cuerdas a una parte importante del mantenimiento predictivo. Cada caso, cada industria tiene su particular dilema y no existe, de momento, una herramienta que dé solución a todos ni un algoritmo que minimice el efecto negativo del atraso ni una píldora mágica que nos haga olvidar las consecuencias de este descuido.

 

Clasificación, transición y algunas conclusiones

 

No hace falta una auditoría de meses para dar con la situación del departamento de mantenimiento predictivo de una empresa, no es una tarea sencilla pero se encuentran ciertos patrones que muestran la realidad de la situación, siempre desde el punto de vista de datos, una realidad que en muchos casos duele y que muchos de antemano prefieren no conocerla. 

Es así que existen cuatro tipos de departamentos de mantenimiento predictivo.

 - El primero ubicado en el cuadrante del desahucio, en el cual las esperanzas de mejora son prácticamente nulas y es mejor borrón y cuenta nueva.

El segundo, donde la deuda técnica es inminente y a pesar de tener herramientas, estas han quedado obsoletas o necesitan mucha mejora para aportar valor.

El tercer grupo es aquél en el que, a pesar de las carencias, se ha trabajado con un objetivo claro desde el inicio y las mejoras se lograrán en corto plazo.

El cuarto grupo es el objetivo deseado por todos, pero alcanzado solo por unos cuantos. Ideas claras, orden previo, inversión, objetivos y pasos consecuentes son los antecesores de este grupo.

 

 

Saber dónde estás te mostrará a dónde debes dirigirte

 

Para muchos departamentos de mantenimiento predictivo (o gestores de mantenimiento predictivo) el reto de subir al tren de las mejoras tecnológicas, orientadas al tratamiento de datos, en este momento no es más que un deseo.

Inversión, tiempo, dedicación, paciencia, objetivos claros y guía son los sinónimos de este proceso al que tarde o temprano tendrán que someterse muchos para aprovechar los datos que sus propias máquinas emiten.

Los beneficios al final del camino son muchos y grandes, vale la pena recorrer esta senda y descubrir el gran aporte de los datos, pero es necesario recordar que es una Maratón, a largo plazo, no una carrera de cien metros.

 

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