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Capturado por los datos

Escrito por: Daryl Mather
Publicado: agosto 23 2006

Sistemas de gestión de los activos de la empresa y objetivos del mantenimiento moderno

Desde finales de los años 80, los vendedores de gestión de los activos de la empresa (EAM) alrededor del mundo han inclinado parcialmente su base de productos hacia la habilidad de la captura, la manipulación y análisis de la falla histórica de datos. Parte del caso de beneficios establecido es con frecuencia la habilidad de resaltar las causas para los activos de bajo desempeño, proporcionar el volumen y la calidad de información para determinar cómo manejar mejor los activos y las decisiones informadas con respecto a los puntos de terminación y otros puntos de inversión.

Primera parte de la serie Capturado por los datos.

Este caso de beneficios cubre los conductores principales para la mayoría de los administradores de mantenimiento de hoy en día y se ha utilizado para justificar millones de dólares que vale la pena invertir. También se coloca el sistema moderno de EAM en el centro de las corporaciones que conducen la mejora del desempeño de los activos. En la superficie parece ser un acercamiento lógico para los problemas relacionados al desempeño de los activos, y al utilizar este acercamiento las compañías logran resultados.

La implementación de estos productos, cuando se hace por estas razones, con frecuencia se enfoca en optimizar los procesos para capturar los datos dinámicos en las fallas de los activos, que entonces se utiliza en todo el sistema. Los algoritmos de gestión de inventario del tipo mantenimiento, reparación y desmontaje (MRO), por ejemplo, utilizan esta información como una de las entradas principales para determinar los niveles mínimos de existencia, reordenar los puntos y reordenar las cantidades correspondientes. MRO es un acrónimo ampliamente utilizado dentro de la industria EAM/ERP, y se asocia con la gestión de inventario desde una perspectiva de activos en lugar de una perspectiva de producción. La diferencia es que con la gestión de inventario al estilo de la planificación de los recursos empresariales (ERP), el enfoque se encuentra en los métodos de justo a tiempo, mientras que la gestión de inventario al estilo MRO se enfoca en métodos de probabilidad y por si acaso.

Si queremos entender la validez de esta línea de pensamiento es necesario primero explorar los objetivos de mantenimiento, y cómo se pueden utilizar los datos de los activos para favorecer dichos objetivos.

Mantenimiento es un término que por lo general se utiliza para definir las actividades de rutina para mantener estándares de desempeño a través de la parte operacional o en servicio del ciclo de vida del activo. Al hacerlo, el diseñador de políticas de mantenimiento necesita tomar en cuenta un rango de factores. Esto incluye las complejidades del ambiente operativo, los recursos disponibles para llevar a cabo el mantenimiento y la habilidad del activo de cumplir con sus estándares actuales de desempeño.

En el pasado, esto sería el alcance del papel del analista de mantenimiento. Una de las realidades a las que se enfrentan es que a veces los activos están bajo una demanda mayor o cercana a sus capacidades inherentes. Como resultado los analistas con frecuencia terminan recomendando y analizando actividades que no son sólo de mantenimiento, sino también son de otras áreas de la gestión de activos, en concreto aquellas de modificación y operaciones de los activos.

El cumplimiento ambiental y de seguridad juega un papel muy importante al crear el conductor para esta actividad, en especial debido a los cambiantes marcos de trabajo legal y regulatorios alrededor de estas dos áreas, en algunas industrias incluso son los principales conductores. Sin embargo, para la mayoría de los negocios la meta sigue siendo el del valor máximo para su inversión. Esto significa obtener el máximo desempeño posible de los activos, por la menor cantidad gastada.

En los reportes y apéndices originales que produjeron el mantenimiento centrado a la confiabilidad (RCM), los autores definieron en un inicio a las fallas críticas como aquellas fallas con un impacto en la seguridad. Hoy en día el término falla crítica se utiliza con frecuencia para agrupar fallas que causarán lo que las compañías consideran como consecuencias de alto impacto, una definición es muy variable para una discusión general. Para efectos del presente artículo, la falla crítica se refiere a todas las fallas que causarán que el activo desempeñe un estándar menor al que se requiere. Se debe reconocer que la definición de lo que es un estándar de desempeño aceptable o inaceptable es un área extremadamente complicada, y una que se llevaría varios artículos para poderla cubrir a detalle.

Si un programa de gestión de activos está dirigido a la máxima efectividad de costo sobre la vida del activo, entonces debe observar la gestión de fallas críticas. Por definición, este acercamiento se centra en la confiabilidad del activo. Hay que hacer notar que dentro de la gestión de activos, la efectividad de costo no se trata nada más de los bajos costos directos. Sino que se trata de los costos mínimos para un nivel de riesgo y desempeño dado (en otras palabras el valor máximo).

Por lo tanto, en esencia, el papel del diseñador de políticas se puede definir como el de formular programas de gestión de activos de costo efectivo, actividades de rutina y cambios únicos de diseño y procedimiento, para mantener los estándares de desempeño al reducir la probabilidad de fallas críticas a un nivel aceptable, o eliminarlas. Esto también es la esencia del RCM moderno.

El dilema de los datos

Inmediatamente, comenzamos a ver una contradicción entre los objetivos de mantenimiento y los objetivos frecuentemente citados de los sistemas EAM. Las fallas no críticas son aquellas de consecuencias de costos bajos o insignificantes. Estas son aceptables y se puede permitir que ocurran. Por lo tanto una política que se enfoque en la captura de datos y en su análisis posterior como base se puede utilizar de forma eficiente. Con el tiempo el nivel de información acumulado permitirá que los propietarios de los activos y los diseñadores de políticas determinen las políticas correctas de mantenimiento con un alto grado de confianza.

Figura 1. Fallas aceptables e inaceptables

Sin embargo, las fallas críticas, aquellas que provocan que un activo no se desempeñe correctamente tienen consecuencias inaceptables y no siempre se puede manejar de forma similar. Por ejemplo, si una falla tiene un impacto operacional alto o consecuencias económicas, entonces permitir que falle antes de determinar cómo manejarla es contraproducente para los objetivos de una gestión de activos de costos efectivos. Además, la historia reciente refuerza el hecho de que la falla de los activos puede tener consecuencias para la seguridad o viola las regulaciones ambientales. En Estados Unidos la División de Iowa del departamento de salud y seguridad ocupacional y servicios de mano de obra, emitió una cita y notificación de multa para Cargill Meat Solutions el 30 de enero del 2006. Esta cita y notificación de multa requería de acciones correctivas como el establecimiento de un programa de mantenimiento y entrenamiento del personal de mantenimiento en la falla potencial de reconocimiento entre un rango de iniciativas por implementarse. Este es tan sólo uno de varios eventos recientes de seguridad donde el mantenimiento se ha señalado como un factor de contribución.

Por lo tanto si nuestra política para determinar cómo manejar mejor los activos físicos se basa en la captura de datos, entonces estamos creando un ambiente que opera en forma contraria a los principios de administración responsable de activos del siglo veintiuno.

Las teorías subyacentes de mantenimiento y de confiabilidad están basadas en la teoría de probabilidad y en las propiedades de las funciones de distribución que tienen que ocurrir frecuentemente y que juegan un papel muy importante en la predicción de las características de supervivencia. (Resnikov, H. L. 1978. Mathematical Aspects of Reliability-centered Maintenance, Springfield: National Technical Information Service, US Department of Commerce)

Las fallas críticas son, por su propia naturaleza, muy serias. Cuando suceden se instala un activo de reemplazo, o se coloca alguna otra iniciativa para asegurar que no vuelvan a suceder. Como resultado, el volumen de los datos disponibles para análisis es muy pequeño y por lo tanto es cuestionable la habilidad de los análisis estadísticos de entregar resultados dentro de un alto nivel de confianza.

Este hecho fundamental de manejar los activos físicos resalta dos flujos con el caso de capturar datos para diseñar programas de mantenimiento. Primero, el recolectar la información de la falla para futuras decisiones significa manejar la base de activos de una forma que opere de forma contraria a los objetivos básicos de la gestión moderna de mantenimiento. Segundo, incluso si una compañía iba a recorrer este camino, la naturaleza de las fallas críticas es tal que no se permitirían hacer una revisión estadística extensiva.

Al establecer un régimen de mantenimiento efectivo y centrado en la confiabilidad, el diseñador de políticas está creando en efecto un ambiente de gestión que intenta reducir la información de falla, no aumentarla. Entre más efectivo sea un programa de mantenimiento, ocurrirán menos fallas críticas, y por consiguiente habrá menos información disponible para el diseñador de políticas de mantenimiento con respecto a las fallas operacionales (consulte Mathematical Aspects of Reliability-centered Maintenance, antes citada). Entre más óptimo sea el programa de mantenimiento, menor será el volumen de datos.

Diseño de las políticas de mantenimiento

Cuando los diseñadores de las políticas de mantenimiento se desarrollan en un programa de gestión, con frecuencia se confrontan con la falta de datos confiables para basar sus juicios. La experiencia del autor ha sido que la mayoría de las compañías comienzan iniciativas de confiabilidad utilizando una base de información que está hecha de aproximadamente 30 por ciento de datos y 70 por ciento de conocimiento y experiencia.

Una de las razones principales para esto es la naturaleza de las fallas críticas y la respuesta que provocan. Sin embargo, existen otros factores como los procesos de captura de datos, coherencia de datos y la tendencia a enfocar los esfuerzos en áreas que son de poco valor para el diseño de las políticas de mantenimiento. Con las tecnologías EAM cambiando continuamente, con frecuencia existen proyectos actualizados, proyectos de conversión, y otras formas en que se pueden diluir los datos.

Figura 2. conocimiento corporativo = datos + información.

Existen otras razones clave por las que los datos de varias implementaciones EAM son sólo de valor limitado. Lo más importante entre esto es el hecho de que incluso con procesos comerciales precisos y bien controlados para la captura de datos, algunas de las fallas críticas que necesitarán manejarse pueden no haber ocurrido todavía. Un sistema EAM que maneja un programa de mantenimiento que es reactivo o no estructurado, sólo tendrá un pequeño impacto en una iniciativa de desarrollo de políticas.

En el mejor de los casos pudieran recolectar información para avisar que han ocurrido fallas, a un gran precio para la organización, pero con pequeños volúmenes de fallas críticas e información limitada con respecto a las causas de la falla. RCM facilita la creación de programas de mantenimiento al analizar las cuatro causas fundamentales de las fallas críticas de los activos:

  • Mala selección de activos (nunca encajan con el propósito)
  • Degradación de los activos con el tiempo (se convierte en algo no apto para el propósito)
  • Mala operación de activos (operada fuera del propósito original
  • Errores humanos excepcionales

El analista RCM necesita analizar todo lo posiblemente razonable como formas de falla en estas cuatro áreas, para un nivel adecuado de detalle (posiblemente razonable es un término utilizado dentro del estándar RCM SAE JA1011, para determinar si las formas de la falla deberían o no incluirse dentro de un análisis; los propietarios de los activos definen la razonabilidad). La determinación de las causas potenciales para las fallas en estas áreas, para un ambiente operativo, es dada en parte por la información de los datos, pero la vasta mayoría de la información vendrá de otras fuentes.

Las fuentes como los registros de los operadores son fuentes sólidas para las señales potenciales de falla, al igual que para las fallas que con frecuencia no se encuentran en el EAM corporativo. Las guías de los fabricantes del equipo también son fuentes poderosas para deducir la información con respecto a las causas de falla y a los índices de falla. Sin embargo, toda la información de un fabricante necesita entenderse en el contexto de cómo se utiliza el activo, y los cálculos (con frecuencia conservadores) del fabricante. Por ejemplo, si existen razones operacionales del porqué su sistema de bombeo está sujeto a objetos extraños al azar, por cualquier razón, entonces los índices de falla para el desgaste de la turbina puede sesgarse.

Otras fuentes de datos empíricos se pueden encontrar en sistemas operacionales como el control de supervisor y la adquisición de datos (SCADA) o Citect, bancos de datos comerciales, grupos usuarios, y en momentos organizaciones de consultoría. Al igual que la información de los fabricantes, existe la necesidad de entender cómo se aplica al ambiente operativo de sus activos. Ya que los propietarios de activos requieren productos tecnológicamente más avanzados, los artículos entran al mercado con datos de pruebas limitados en instalaciones operacionales, y complican más los problemas de diseño de mantenimiento a través de los datos.

Los factores que deciden las longitudes que un analista de RCM debería recolectar datos empíricos se conducen por una combinación del riesgo percibido (consecuencia de la probabilidad X), y por supuesto el conjunto de limitaciones en el diseño de políticas de mantenimiento por presiones comerciales. Incluso cuando todas las barreras se remueven del camino para los analistas RCM, con frecuencia enfrentan una ausencia de datos operacionales reales en fallas críticas.

La gran mayoría de la información con respecto a cómo se manejan los activos, cómo fallan, y cómo se deben manejar, vendrá de la gente que maneja los activos diariamente. Las formas de fallas históricas y potenciales, los índices de falla, el mantenimiento real desempeñado (no lo que dice el sistema, sino lo que realmente se hace), por qué una cierta tarea se colocó en primer lugar, las prácticas operacionales y sus razones, son todos los elementos de información que no se encuentran fácilmente en los datos, sino en el conocimiento.

Existe un lado de los beneficios que se ha pasado por alto al aplicar el proceso RCM, el de capturar el conocimiento y no los simples datos. Conforme la fuerza de trabajo sigue envejeciendo, los índices de entrada siguen estando a favor de otras áreas de administración, y ya que la fuerza de trabajo es más móvil, el proceso RCM y las habilidades de los analistas RCM entrenados proporcionan un método estructurado para reducir el impacto para reducir la experiencia.

En la segunda parte de esta serie, se examinará la metodología del proceso RCM a mayor detalle.

 
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