El desarrollo del mantenimiento industrial en los últimos años ha venido marcado principalmente por la evolución de los procesos productivos y los activos que los hacen realidad. Estos procesos están en continua evaluación y rediseño en busca de optimizar la producción, así como la cadena de valor en todo su conjunto. En este afán de mejorar de forma continua toda la fábrica, el mantenimiento suele ser el eterno olvidado.

Históricamente en muchas organizaciones, el mantenimiento de los activos se ha enfocado como un “mal necesario” para que nuestros procesos productivos no se detengan. Esta visión se ve reforzada cuando nuestra estrategia de mantenimiento es principalmente correctiva y se centra en “apagar fuegos”, lo que genera un proceso difícilmente planificable, muy demandante en los picos de trabajo y, en resumen, poco efectivo.

A pesar de que esta visión de técnicos de mantenimiento-bomberos esté muy extendida en nuestras empresas, en la gran mayoría se aplican, o al menos tienen definidos, planes de mantenimiento preventivos, permitiendo planificar, entre otros, las intervenciones programadas del año (y sus horas de parada), los recursos que serán necesarios (repuestos, consumibles, herramientas, etc.) y las personas y perfiles requeridos (internas o externas) para llevarlas a cabo.

Esta planificación busca mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y optimizar los recursos disponibles; pero el objetivo principal es maximizar la disponibilidad de los activos. El problema viene cuando los recursos, personas y tiempo disponible está limitado y tenemos que buscar el equilibrio entre recursos necesarios y disponibilidad de las máquinas. Entonces, ¿por dónde empezamos? ¿en qué centramos nuestros esfuerzos? ¿preventivo para todo? y el mantenimiento predictivo… ¿dónde encaja en todo esto?

Lo primero es tener claro que no existe una única estrategia de mantenimiento válida para todos los activos. Cada equipo e instalación requiere una estrategia específica en función de, su vida útil, su papel dentro del árbol de activos global, pero sobre todo en función de la criticidad del activo.

Pero, entonces, ¿qué significa la criticidad? El concepto de criticidad es fundamental para decidir qué estrategia de mantenimiento aplicar. Sin embargo, no existe una forma única de calcularla. Cada compañía debe incluir diferentes criterios que se adapten mejor a su situación específica:

• Impacto de una parada en la producción
• Dedicación de recursos, tiempo y repuestos para su reparación
• Dificultad de solucionar una determinada avería
• Facilidad de detectar el fallo antes de que se produzca

Este análisis sirve de base para diseñar la estrategia global de mantenimiento, que puede variar desde un simple mantenimiento correctivo hasta modelos prescriptivos basados en inteligencia artificial. Más no siempre es mejor.

Una vez definido que es la criticidad para nuestra compañía, es necesario responder a una serie de preguntas clave que permiten definir el enfoque más adecuado para cada activo: ¿Qué nivel de criticidad tiene el activo? ¿Es detectable el fallo? ¿Se puede modelizar su comportamiento? ¿Es posible actuar sobre el activo antes del fallo?

Según las respuestas a estas y otras preguntas, se aplicarán diferentes estrategias; Correctivos para activos de baja criticidad, Preventivos para activos relativamente críticos pero que su sensorización es difícil/costosa, Modelos más avanzados como Mantenimiento Basado en Condición o Mantenimiento Predictivo para activos muy críticos y que disponen de datos para su análisis, etc. En última instancia, y como solución más avanzada, existe la estrategia de Mantenimiento Prescriptivo, que consiste en la modificación de las condiciones de trabajo del activo (y por ende en el proceso productivo) con el objetivo de evitar potenciales averías.

En todo este camino que es el mantenimiento, la sensorización es una palanca esencial para habilitar estrategias de mantenimiento avanzadas. Sin sensores, no hay datos; sin datos, no hay análisis ni predicción. Pero estos datos, no tienen por qué extraerse en tiempo real. De hecho, mantenimientos proto-predictivos en base a ensayos offline (por ejemplo, análisis de aceites) son muy comunes en sectores e industrias concretas. Evidentemente, este tipo de estrategias no disponen de los mismos tiempos de reacción que ofrecen estrategias que utilizan datos “en tiempo real”. Una vez más, es necesario buscar un equilibrio entre recursos disponibles y resultados deseados.

La implantación de una estrategia de mantenimiento avanzada no consiste en aplicar tecnología sin ton ni son. Es necesario tener una visión integral, entender el negocio, conocer bien los activos, y actuar de forma específica en base a todo lo anterior. Solo así se consigue pasar de un mantenimiento que reacciona a uno que anticipa y optimiza. Es necesario que cambiemos la forma de entender el mantenimiento. Olvidarnos de verlo como ese mal necesario que sigue el ritmo de la producción y convirtiendo en una pieza que aporta una ventaja diferencial a la cadena de valor en su conjunto.

Desde LKS Next seguimos caminando junto a nuestros clientes industriales, con un propósito claro: acompañarles en el camino del mantenimiento.