ARTÍCULO |Leonardo Morales Bustamante, Ing. MBA, Subgerente de Mantenimiento. Transmisora Eléctrica del norte S.A. – CHILE

Los KPI’s son conocidos y tradicionalmente usados para medir el rendimiento en los procesos productivos y operacionales, menos usados en procesos tipo tecnologías de la información, comunicaciones e innovación, así como menos usados en los departamentos administrativos, legal y recursos humanos.

Es por ello que es posible que no podamos ver la relación directa entre Big Data & KPI y que no sean estas relaciones tan obvias de inmediato. Ahora bien, los tiempos han cambiado y la innovación, la transformación digital y la industria 4.0 están evolucionado muy rápidamente para darnos cuenta que la “información” es uno de los más valiosos recursos que poseen las empresas para competir. Por ello, el Big Data & KPI va a revolucionar la gestión del mantenimiento para hacerlo aún más eficiente.

Big Data es un término que describe la gestión del gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día en cada proceso y “rincón” de nuestras empresas. También se obtienen datos de las relaciones con clientes, proveedores, organizaciones de interés y datos de las experiencias de los usuarios con productos y servicios.

En mantenimiento, el concepto Big Data será incorporado progresivamente a la gestión de los activos. La razón de recolectar datos en grandes cantidades es poseer la información para la toma de decisiones estratégicas, tácticas y operativas, tal como lo hacemos con los KPI’s dentro del mantenimiento.

Es por ello que los macro datos, los KPI’s y los estudios de medición del rendimiento están indisolublemente vinculados, no sólo por la vía del rendimiento, sino por cualesquiera de los objetivos de excelencia que la empresa desee analizar para la toma de decisiones.

En este artículo vamos a centrarnos en la combinación de la gran cantidad de datos de activos, procesos y mantenimiento con los KPI’s desde el punto de vista de Big Data como base fundamental para impulsar la nueva era de la gestión del mantenimiento de activos.

Recopilación y manejo de los macro datos en mantenimiento y la nueva era

Desde que me inicié en la función de mantenimiento de activos físicos he visto, en distintos escenarios, que se adopta el mantenimiento como un grupo de tareas (algunas de ellas muy complejas) que se ejecutan con el personal de la empresa y subcontratistas dentro de un plan predefinido.

Este plan se soporta en la información disponible proporcionada básicamente por los fabricantes de los activos, la experiencia del personal y toda la info-técnica disponible, la cual es recolectada por una unidad central de ingeniería y mantenimiento con el objeto de poseer información para optimizar el ciclo de vida de los activos y así generar valor para la organización.

Sin embargo, es la gestión del mantenimiento la que apalanca la transformación de la data histórica y diferentes flujos de información en conocimiento útil y confiable para mejorar la gestión de los activos en beneficio del resultado del negocio durante todo el ciclo de vida de los mismos.

Por lo tanto, para una adecuada gestión de los activos se requiere de una “adaptación y evolución” de la forma en que ejecutamos los procesos y el correcto control de la ejecución para la captura de una cantidad importante de datos adicionales a los que tradicionalmente poseemos. Esto logrará una transformación de la administración y el monitoreo continuo de los datos y de la información durante la vida útil de los equipos y, adicionalmente, creará modelos predictivos que monitoreen en tiempo real los activos y sus funciones y se anticipen a los problemas de los activos.

El compromiso en la organización, y en específico de las áreas de gestión de los activos, es ser transversal dado que el reto involucra e integra a diversos actores dentro y fuera del sistema para migrar hacia un Modelo Big Data y KPI’s para el mantenimiento. Estos actores son: proveedores de tecnología IIOT, proveedores de sistemas Gemelos Digitales, mantenimiento predictivo, expertos en confiabilidad, expertos en operaciones, producción, abastecimiento, finanzas, personal de ingeniería que conozca modelos de diseño en la fase de proyectos, y todos aquellos que puedan aportar visibilidad sobre la información acerca del comportamiento de los activos.

La gestión de activos e ingeniería de confiabilidad se manifiesta en la fase de diseño, de manera concreta a través del proceso de planificación y programación de las actividades de mantenimiento antes del diseño y por medio de las acciones que se adopten.

Por ejemplo, el mejoramiento y reemplazo de los activos para dar paso a la nueva era de los activos y sus respectivos gemelos digitales. Todo esto y más debe quedar definitivamente reflejado en el plan de transformación digital, Big Data y KPI’s dentro de los proyectos de nuevos activos y mantenimiento de activos para la nueva era, donde la eficiencia y la capacidad nominal por hora aumentará sustancialmente gracias a las decisiones que se ejecutan sobre los datos.

Todo el proceso de transformación digital de los activos para pasar a la industria 4.0, y en un futuro a la sostenibilidad de los procesos industria 5.0, requieren y generan una gran cantidad de información que debe ser confiable, por lo que la calidad de esta es un factor importante a considerar. En efecto, muchos estudios en gestión de activos físicos establecen que una de las materias críticas es la falta de calidad en los datos históricos y la imposibilidad de proyectos comportamiento y funciones futuras en modelos de mejora de las funciones de los activos.

¿Cuál debe ser la transformación de las organizaciones para el futuro inmediato?

• • • Establecimiento y revisión de metas bien definidas en cuanto al cumplimiento de calidad de los datos y plantear el tipo de comportamiento que deberían tener los operadores y/o mantenedores para lograr dichas metas. Esto debe ser llevado a cabo mediante la utilización más común de los KPI’s como una herramienta más de uso diario de medición de rendimiento por parte del operador.
    • Asegurar de manera consistente acerca del valor en la adquisición de data de calidad. Basado en criticidad, taxonomía y confiabilidad, y dar al personal el liderazgo interno para opinar y objetar la información, aportar ideas y cambios, impulsar la gestión del conocimiento, dar entrenamiento y reconocimiento, y si la plantilla demuestra que el mantenimiento genera valor, entonces llegar a asociar desempeño y % de OEE con incentivos variables pro resultados.
    • Mejorar los mecanismos de retroalimentación de la información y “democratizarlos” a nivel de los operarios, quienes son los que conviven día a día y minutos a minutos con los activos.
    • Recursos Humanos de las empresas debe transformarse en Gestión del Talento para dar formación y contratar personal que pueda dominar y utilizar nuevas tecnologías, entender el internet industrial de las cosas y la transformación digital para la gestión de activos.

Una de las características que diferencian las organizaciones exponenciales de sus competidores (organizaciones exponenciales aprenden más rápido que sus competidores) es que incorporan todas estas transformaciones en sus procesos como elementos normales de gestión y estrategia. Esto les permite mejorar el cumplimiento de sus objetivos, o bien, identificar aquellas falencias que requieren ser corregidas.

La captura del dato y su medición es fundamental para la toma de decisiones, ya que permite identificar y analizar la información que efectivamente agrega valor a la gestión.  Este proceso debe estar muy bien definido, de forma que los procesos de captura y análisis sean eficientes y que partan desde los operarios. Estos operarios analizarán los indicadores más sencillos de comprender, como el % OEE hasta KPI’s financieros en la gestión de proyectos, por ejemplo el RAV o indicadores del talento de las personas, como el Nivel de Polivalencia de un mecánico en relación a las competencias de mantenimiento. 

Independientemente del modelo de mantenimiento que la organización adopte, el proceso, las estrategias y los objetivos que se definan serán el marco de referencia por medio del cual se ejecutan las acciones específicas de mejora continua gracias al manejo adecuado de la información recolectada y el análisis técnico económico de esos planes de acción, con el objetivo de:

• • • • Optimizar la disponibilidad del sistema o equipo productivo.
      • Disminuir los costos de mantenimiento.
      • Optimizar los recursos técnicos.
      • Maximizar la vida útil de los activos.
      • Polivalencia del personal para alcanzar el mayor nivel de dominio de competencias.

AUTOR:

LEONARDO MORALES, Ing. MBA

MBA, Ingeniero Electricista con estudios de especialización en Gestión de Activos, Confiabilidad y Mantenimiento, Ingeniería Industrial y Empowerment. Profesional con 15 años de experiencia en actividades ligadas a la administración de proyectos, gestión de activos industriales y docencia universitaria.