Por Jair Pérez, CEO de Gesta Labs
Mail: jair@gestalabs.com
El mantenimiento predictivo es la joya de la corona en lo que
respecta a los casos de uso de Industria 4.0, y su estatus se debe a todo el
valor que genera para las empresas. Es, sencillamente, el caso de uso más
fácil de definir y con el Retorno de Inversión (ROI) más atractivo, aunque,
ciertamente, llevarlo a cabo no es tan sencillo como se cree.
Los resultados que ofrece hacen de esta solución algo único. De
acuerdo con IoT Analytics, una firma de investigación de mercados, las
compañías industriales que han incorporado iniciativas de mantenimiento
predictivo registran un ROI de 10 a 50% en reducción de costos de mantenimiento.
Si tienes una o varias fábricas, sabes lo que esto significa.
Por esta situación, el número de vendedores de mantenimiento
predictivo se duplicó en 2 años. De acuerdo con Data Bridge Market Research, el
valor global de mercado de esta solución alcanzará los 66,844 millones de
dólares para 2027. Impresionante, pero ¿qué lo hace tan especial?
La razón es que ataca y resuelve uno de los mayores dolores de
cabeza que enfrentan los industriales: los paros no programados y prolongados
tiempos de inactividad de sus equipos.
Si crees que esto no es cosa seria, te tengo unas cifras:
-El 82% de las empresas industriales ha experimentado paros no
programados en sus máquinas y equipos.
-Esas interrupciones duraron un promedio de cuatro horas y
costaron 260,000 dólares por hora.
-El 70% de los industriales no saben con certeza cuándo deben
realizar el mantenimiento, la actualización o el reemplazo de sus equipos.
-El tiempo de inactividad no planificado impacta en la pérdida de
la confianza y la productividad: 46% no pudo brindar servicios a los clientes, 37%
perdió tiempo de producción en un activo y 29% fue totalmente incapaz de dar
servicio o brindar soporte a equipos específicos.
(Nota: Quienes estén interesados en conocer más al respecto,
pueden consultar el estudio After The
Fall: Cost, Causes and Consequences of Unplanned Downtime, de la firma
ServiceMax).
Desde nuestra experiencia en Gesta Labs, además de estos costos,
una máquina que falla tiene otras consecuencias que impactan directamente la calidad
de los productos que se fabrican.
Teniendo esto en cuenta, no me resulta sorpresivo que sea una de
las primeras soluciones de Industria 4.0 que buscan incorporar las empresas
industriales porque se puede implementar de forma gradual; es cierto que resulta
difícil llegar al máximo detalle de predicción en el primer intento, pero,
desde luego, una empresa puede tener beneficios en cada etapa de su
implementación.
Lo explico: cuando una compañía comienza su viaje a Industria 4.0,
generalmente lo hace digitalizando equipos y procesos mediante soluciones de
IoT que incluyen sensores para extraer y visualizar datos en tiempo real, así
como soluciones IT/OT para habilitar una red industrial y monitorear todo lo
que sucede en la fábrica. Así, puede conocer a detalle variables críticas
como temperatura, potencia, consumo de energía, vibración, presión,
calibraciones y ciclos de producción, entre otras.
La clave en este punto es almacenar esos datos digitales para,
posteriormente, explotarlos con herramientas de Big Data y Machine Learning,
de tal forma que un equipo de ciencia de datos pueda construir los algoritmos
para crear los patrones que le enseñarán al sistema a predecir cualquier evento
de falla antes de que suceda.
Cierto, suena simple, pero la solución tiene mucha complejidad que
se relaciona con la calidad y variabilidad de los datos, así como un exhaustivo
proceso de iteración, pero una vez que das en el clavo, los resultados son más
que satisfactorios. En Gesta Labs, hemos visto que una solución de mantenimiento
predictivo ofrece una reducción de 10 a 40% en costos de mantenimiento,
además, desde luego, de la disminución considerable de los paros no programados
en equipos y los ahorros en temas de defectos de calidad.
Con estas cifras, no me sorprende que sea la joya de la corona
de la Industria 4.0.
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