En ocasiones revisar los datos, indicadores, reportes o informes de los equipos o sistemas en una planta industrial puede convertirse en horas búsqueda e inclusive en algunos casos simplemente no tener éxito. Es por ello que el uso de datos en el mantenimiento se está convirtiendo en una práctica común en la industria, para realizar un seguimiento del desempeño de equipos y sistemas, identificar problemas potenciales antes de que ocurran y tomar decisiones informadas sobre cuándo y cómo realizar labores de mantenimiento. Esto incluye la recopilación, organización, almacenamiento y análisis de datos relacionados con el mantenimiento de activos y equipos.

Definición de datos

Los datos son la información que se almacena, que describen hechos empíricos y se utiliza para un propósito determinado. Para examinarlos deben ser organizados o tabulados, ya que un dato por sí mismo no puede demostrar demasiado sino que se debe evaluar el conjunto para examinar los resultados. Asimismo, son considerados como un activo corporativo que se puede utilizar para tomar decisiones más informadas, mejorar, optimizar las operaciones y reducir los costos.

Por ejemplo, los datos sobre el uso y el rendimiento de un equipo se pueden recopilar y analizar para identificar tendencias y problemas, lo que permite al personal de mantenimiento planificar y realizar labores preventivas de manera más eficiente. Además, los datos sobre fallas y reparaciones también se pueden registrar y analizar para identificar patrones y mejorar la eficiencia en el mantenimiento a largo plazo.

Elementos clave en la gestión de los datos

1. Un sistema computarizado de gestión de mantenimiento o CMMS : es un software que centraliza la información de mantenimiento y facilita los procesos de las operaciones de mantenimiento. Permite a los responsables de mantenimiento planificar y programar tareas, rastrear el tiempo y los costos, y generar informes.
2. Base de datos centralizada: almacena todos los datos recopilados sobre los equipos y los procesos de mantenimiento.
3. Análisis de datos: permite identificar patrones y tendencias en la información recopilada. Estos datos se pueden combinar con modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir fallas y optimizar los programas de mantenimiento
4. Accesibilidad de los datos: garantiza la disponibilidad de los datos cuando se los necesiten, lo que puede ser logrado a través de la implementación de sistemas en la nube o mediante el uso de dispositivos móviles.

Beneficios

1. Se puede reducir al máximo el mantenimiento correctivo, mediante el uso correcto de los datos se puede realizar un mantenimiento preventivo o predictivo cuya principal ventaja de estos dos tipos de mantenimiento es la planificación del coste de las intervenciones y la planificación de los recursos.
2. Mejora la responsabilidad, reduce los cortes de trabajo, identifica las causas de ciertos problemas y ofrece sus soluciones.
3. Identificar problemas potenciales antes de que ocurran y garantizar que se realice el mantenimiento adecuado en el momento adecuado.
4. Controlar el inventario, ayudando a las empresas a ahorrar en compras y reducir pérdidas.

Conclusión

En conclusión la recopilación, organización y análisis de datos relevantes sobre equipos y procesos permiten tomar decisiones informadas y planificar el mantenimiento preventivo y predictivo de manera más efectiva. Además, la tecnología de gestión de datos ha avanzado mucho en los últimos años, permitiendo a las organizaciones optimizar la gestión de sus activos y mejorar su eficiencia operativa.

Fuentes

1. Mantenimiento predictivo y análisis de datos: 5 pasos para el éxito (emaint.com)
2. Qué es la gestión de datos | Oracle Perú
3. Siete reglas para transformar los “analytics” en grandes resultados | McKinsey
4. Por qué afecta la calidad de los datos a tu estrategia de crecimiento (elternativa.com)