¿Cómo es posible que las fábricas con mejores resultados se mantengan en cabeza?
La respuesta está en la combinación estratégica de actividades de mantenimiento y fiabilidad que llevan a cabo, frente a una estrategia de mantenimiento generalizada en toda la organización. Este enfoque específico reduce el tiempo de inactividad, aumenta la productividad y ahorra dinero, pero ¿cómo se consigue este equilibrio?
Saber calcular la fiabilidad.
¿Qué tienen en común estas métricas? Se basan en la recopilación de datos a gran escala. Si bien antes la recopilación de este volumen de datos era manual y requería mucho tiempo, ahora se puede hacer rápidamente a escala utilizando dispositivos asequibles del Internet Industrial de las Cosas, o IIoT, que miden constantemente la salud y las métricas de rendimiento de su máquina. Un moderno software de sistema de gestión del mantenimiento informatizadoGMAO) basado en la nube puede ayudar a gestionar los datos de su organización con cuadros de mando e informes fáciles de usar.
El impacto de los cálculos de fiabilidad en la estrategia de mantenimiento
Para que su estrategia de fiabilidad y mantenimiento sea más específica e impactante, las plantas modernas utilizan una serie de parámetros clave para medir la fiabilidad y disponibilidad de sus activos.
Dos de las métricas más utilizadas son Tiempo medio entre fallos (MTBF) y el tiempo medio de reparación (MTTR). También son útiles otras métricas, como la fórmula de fiabilidad del sistema KPI de mantenimiento con información sobre el rendimiento de los activos.
Cálculo de métricas clave para equipos de fiabilidad y mantenimiento
- ¿Cómo se calcula el tiempo medio entre fallos (MTBF)?
El tiempo medio entre averías (MTBF) es una medida del tiempo medio entre averías de un activo. Se calcula dividiendo el tiempo de actividad de un activo por el número de averías experimentadas en ese periodo de tiempo.Si su MTBF es bajo, significa que su activo se avería a menudo y necesita un mantenimiento frecuente. Si su MTBF es alto, significa que su equipo puede permanecer en funcionamiento durante largos periodos antes de averiarse. El MTBF se expresa normalmente en horas y le indica, por término medio, cuánto tiempo podrá funcionar la máquina antes de que se espere que vuelva a averiarse.
Calcular el MTBF puede ayudar a determinar si conviene reparar o sustituir un activo concreto. Si un equipo tiene un MTBF muy bajo, puede merecer la pena invertir tiempo y esfuerzo en intentar mejorar esta métrica. Si no consigue mejorar el MTBF y la máquina sigue averiándose poco después del mantenimiento, puede que haya llegado el momento de sustituirla. Saber esto libera a su equipo de mantenimiento para dedicar su tiempo a un activo que responda mejor a las reparaciones.MTBF también puede ayudar a impulsar las decisiones de inventario para que siempre tenga piezas de repuesto a mano. Si sabe aproximadamente cuándo es probable que se averíe un componente, sabrá cuándo debe almacenar las piezas de repuesto.
- ¿Cómo se calcula el tiempo medio de reparación (MTTR)?
El MTTR mide el tiempo medio necesario para reparar un activo y ponerlo de nuevo en funcionamiento. Se calcula dividiendo el tiempo total de inactividad por el número de reparaciones. Un MTTR más bajo indica tiempos de reparación más rápidos, lo que contribuye a aumentar la disponibilidad de los activos.
- ¿Cómo se calcula el porcentaje de fracasos?
La tasa de fallos de un bien cambia a lo largo de su ciclo de vida. Cuando el activo es nuevo, su tasa de fallos está en su punto más bajo. Pero a medida que el activo llega al final de su vida útil, su tasa de fallos aumenta drásticamente. Puede calcular la tasa de fallos de un activo utilizando los mismos datos que utilizaría para calcular el MTBF. Basta con dividir el número de fallos por el número de horas de funcionamiento.
- ¿Cómo se calcula la fiabilidad del sistema?
La fiabilidad de un sistema mide la fiabilidad de un activo principal formado por varios componentes. La fiabilidad del sistema se refiere al porcentaje de tiempo que el activo principal está disponible, sin ningún fallo o avería. La fórmula de la fiabilidad del sistema se basa en la métrica de la tasa de fallos. Una vez que se conoce la tasa de fallos de cada componente de un activo, se puede utilizar para calcular la fiabilidad global de todo el sistema.
La fórmula es la siguiente
R=(1-F1) ∗(1-F2) ∗(1-F3) ∗(1-F4) ...
R se refiere a la fiabilidad global del sistema, o activo. F1 se refiere a la tasa de fallos del primer componente; F2 es la tasa de fallos del segundo componente, y así sucesivamente. La fiabilidad del sistema es una métrica útil para cualquiera que desee obtener una visión global del rendimiento de su sistema. Con estas métricas en la mano, usted y su equipo tendrán una comprensión más informada de qué máquinas son malos actores, las que son activos críticos disfrazados, y una mejor comprensión de la priorización.
Recogida de datos para fiabilidad y mantenimiento
Hay que tener en cuenta que el cálculo de la fiabilidad depende de una recogida eficaz de datos a gran escala. Al fin y al cabo, las métricas son tan buenas como los datos en los que se basan.
Mientras que antes la recopilación de un gran volumen de datos era manual y requería mucho tiempo, ahora se puede hacer rápidamente a escala utilizando dispositivos asequibles del Internet Industrial de las Cosas, o IIoT, que miden constantemente la salud y las métricas de rendimiento de su máquina. A continuación, un moderno software de sistema informatizado de gestión del mantenimientoGMAO) basado en la nube puede ayudar a gestionar estos datos con cuadros de mando e informes fáciles de usar.
Con estas herramientas, podrá hacer un seguimiento de la frecuencia con que se averían sus activos, con qué frecuencia requieren mantenimiento y cuántas horas están en funcionamiento. También es una buena idea hacer un seguimiento de los datos de monitoreo de condición , como las mediciones de vibraciones, la temperatura, la calidad de la energía y el análisis del aceite. Cuanto más detallada y granular sea la información, especialmente en el caso de los activos más críticos, mejor será la imagen de la fiabilidad de cada activo. En este artículo profundizaremos un poco más en este tema.
Cálculos de fiabilidad para mejorar el mantenimiento
Pero antes, permítanos asegurarle que el resultado de recopilar datos y calcular la fiabilidad bien merece el esfuerzo.
No está de más repetir que la información que obtenga mediante los cálculos de fiabilidad perfeccionará sus estrategias de fiabilidad y mantenimiento, ya que no sólo mejorará su comprensión del rendimiento de los equipos, sino que también le permitirá aplicar prácticas de mantenimiento avanzadas que pueden mejorar significativamente la eficacia operativa. He aquí cómo:
- monitoreo de condición con tecnología IIoT
Como ya se ha mencionado, la tecnología IIoT ha revolucionado monitoreo de condición, haciéndola más accesible y eficaz que nunca con sensores inteligentes instalados en equipos críticos que realizan un seguimiento continuo de parámetros como la temperatura, las vibraciones y la calidad de la energía. Estos sensores proporcionan datos en tiempo real que pueden analizarse para detectar desviaciones de las condiciones normales de funcionamiento.Al establecer una línea de base del rendimiento del sistema, monitoreo de condición permite a los equipos de fiabilidad y mantenimiento identificar posibles problemas con antelación.Por ejemplo, un aumento de los niveles de vibración podría indicar un problema de rodamientos en desarrollo. Tratar estos problemas menores antes de que se agraven evita paradas imprevistas y reduce el tiempo medio de reparación (MTTR). Este enfoque proactivo garantiza que las actividades de mantenimiento se lleven a cabo a tiempo y de forma selectiva, mejorando la fiabilidad general de los equipos.
- Aprovechar el mantenimiento predictivo
monitoreo de condición es la base del mantenimiento predictivo, que va más allá del mantenimiento programado tradicional para adoptar un modelo más dinámico y reactivo. El mantenimiento predictivo, como hemos mencionado anteriormente en este artículo, utiliza un flujo continuo de datos en tiempo real (de monitoreo de condición) para predecir posibles fallos antes de que se produzcan. Mediante el análisis de patrones y tendencias, los equipos de fiabilidad y mantenimiento pueden predecir cuándo es probable que falle un componente de una máquina y programar las actividades de mantenimiento en consecuencia.
Este enfoque del mantenimiento basado en los datos optimiza la gestión de activos al evitar averías inesperadas y prolongar la vida útil de los equipos. El mantenimiento predictivo no sólo ayuda a mantener altas puntuaciones de MTTR, sino que también minimiza los costes de mantenimiento al evitar comprobaciones rutinarias innecesarias y centrar los recursos en las necesidades reales. El resultado es un aumento significativo de la productividad y la eficiencia, ya que las máquinas funcionan con menos interrupciones y los equipos de mantenimiento pueden planificar sus actividades con mayor eficacia.
- Mejorar las decisiones de mantenimiento con GMAO
Como se mencionó anteriormente, el software GMAO puede ayudar a organizar, analizar y reportar datos, facilitando a los equipos de fiabilidad y mantenimiento la toma de decisiones informadas. Los cuadros de mandoGMAO proporcionan una representación visual de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como MTBF y MTTR, junto con información sobre el estado general de los equipos. Estas herramientas permiten a los responsables de mantenimiento priorizar las tareas, programar las actividades de mantenimiento y asignar los recursos de forma eficiente. Mediante la integración de GMAO con dispositivos IIoT, las organizaciones pueden lograr un flujo de información sin fisuras que mejora la planificación y ejecución del mantenimiento.Por ejemplo, cuando Next Wave Energy Partners recurrió a eMaint GMAOdescubrieron que sus soluciones personalizables y la arquitectura flexible del sistema les permitían recopilar y analizar datos cruciales que sus equipos de mantenimiento y los responsables de la toma de decisiones necesitaban para gestionar 18 500 activos en toda una planta química de miles de millones de dólares. "Estamos construyendo todas estas métricas a partir de los activos, como el tiempo medio entre fallos (MTBF) y el tiempo medio de reparación (MTTR)", afirma Marcus Taylor, responsable de mantenimiento de Next Wave."eMaint ha sido fundamental para ayudarnos a realizar el seguimiento de nuestros activos y obtener los datos que necesitamos".New England Fertilizer Company (NEFCO) también utiliza eMaint GMAO para realizar el seguimiento de una serie de métricas empresariales clave, incluidos los tipos de órdenes de trabajo, el tiempo medio entre fallos (MTBF), el tiempo medio entre reparaciones (MTBR) y las órdenes de trabajo abiertas mensualmente. Esto ha ayudado a la organización a garantizar la estandarización, la estabilidad y la coherencia en todas las plantas de NEFCO.
Con estas herramientas de precisión a su disposición, convertir los datos en acciones de mantenimiento decisivas nunca ha sido tan fácil.
Beneficios de utilizar cálculos de fiabilidad para el mantenimiento
Un conocimiento exhaustivo del estado de los activos de sus instalaciones, junto con herramientas como un GMAO que ayude a su equipo a actuar con mayor decisión, puede dar lugar a resultados inmediatos y de gran alcance:
Mejora del rendimiento de los activos
La supervisión periódica y el mantenimiento oportuno mantienen los equipos funcionando a niveles óptimos, reduciendo el desgaste y prolongando su vida útil.
Mayor seguridad
La detección y resolución precoz de posibles problemas evita accidentes y favorece un entorno de trabajo más seguro para el personal de mantenimiento.
Ahorro de costes
Al centrarse en las necesidades reales de mantenimiento y no en las comprobaciones rutinarias, el mantenimiento predictivo reduce los gastos innecesarios y asigna los recursos de forma más eficaz.
Mayor tiempo de actividad
Minimizar los tiempos de inactividad imprevistos mediante la detección precoz de problemas y actividades de mantenimiento específicas mantiene las líneas de producción en perfecto funcionamiento.
Decisiones basadas en datos
El acceso a datos y análisis en tiempo real permite a los equipos de fiabilidad y mantenimiento tomar decisiones con conocimiento de causa, mejorando la eficiencia y eficacia generales del mantenimiento.
Mejorar el mantenimiento con cálculos de fiabilidad
La fiabilidad y el mantenimiento son vitales para la eficacia de las operaciones industriales. Al aprovechar los cálculos de fiabilidad y las estrategias de mantenimiento modernas, las plantas pueden lograr una mayor productividad y reducir los costes de mantenimiento. La implementación de herramientas avanzadas como los dispositivos IIoT y el software GMAO ayuda a recopilar y analizar datos, lo que permite tomar mejores decisiones de mantenimiento y mejorar la fiabilidad de los activos.
Acerca de eMaint
eMaint es el mejor software de GMAO según las opiniones de sus 150.000 usuarios en G2, Capterra y Gartner. Los clientes dicen que eMaint es ideal para los equipos de primera línea que necesitan una configuración rápida, flujos de trabajo móviles y simplicidad.
eMaint G2 Comentarios de los clientes
"eMaint ha sido un gran sistema a utilizar. Muy fácil de usar y los equipos de soporte son increíbles". - Lisa T., Ingeniera de Servicios de Campo. ★★★★★ -> Leer Reseña
"Sin lugar a dudas, el mejor GMAO que he usado o visto". - Michael R., Supervisor de mantenimiento. ★★★★★ -> Leer Reseña
"Simplemente el mejor GMAO". - Carlos M, Coordinador de Mantenimiento Preventivo. ★★★★★ -> Leer Reseña
Por qué los expertos llaman a eMaint el mejor software GMAO y EAM
eMaint es una GMAO que da prioridad al móvil
eMaint es un GMAO moderno y móvil que ofrece simplicidad, facilidad de uso y colaboración en tiempo real para los trabajadores de mantenimiento de primera línea.
eMaint es fácil de usar
A los equipos de mantenimiento les encanta la sencillez y la interfaz intuitiva y fácil de usar que ofrece eMaint, lo que permite a los trabajadores aprender rápidamente a ahorrar tiempo y reducir costes con el software.
eMaint simplifica la implantación y el despliegue
eMaint se especializa en implementaciones rápidas que ponen a los equipos al día rápidamente y maximizan el retorno de la inversión a largo plazo. Los equipos confían en Fluke para obtener el estándar de oro en atención al cliente.
eMaint es líder en IA industrial gracias a la innovación de Fluke
eMaint forma parte del ecosistema de IA de Fluke, que incluye un asistente de IA eMaint, mantenimiento predictivo impulsado por IA, previsión de inventario de piezas con IA y mucho más.