Los datos de mantenimiento pueden ayudar a los equipos a afrontar estos retos con mayor eficacia. Siga leyendo para saber cómo puede aprovechar los datos de mantenimiento para estandarizar su enfoque de mantenimiento, automatizar ciertas funciones, supervisar de forma proactiva el estado y el rendimiento de los activos, y mucho más, para que pueda mantener la continuidad del negocio en medio de la escasez de mano de obra y talento. También hablaremos de la diferencia entre big data y smart data, y de cómo planificar su estrategia de recopilación de datos.
Mantenimiento: Del Big Data al Smart Data
Los datos de mantenimiento incluyen datos sin procesar, mediciones de vibraciones y de temperatura hasta historiales de órdenes de trabajo, KPI y otras.
¿Qué son los datos de mantenimiento?
Los datos de mantenimiento incluyen toda la información que usted recopila sobre sus activos y las actividades de su equipo de mantenimiento. Los datos de mantenimiento incluyen datos sin procesar, desde mediciones de vibraciones basadas en rutas y mediciones de temperatura hasta historiales de órdenes de trabajo, KPI y otras métricas de mantenimiento.
A menudo es difícil interpretar los datos en bruto para convertirlos en información práctica. Sin embargo, una vez organizados y analizados, los datos de mantenimiento pueden proporcionar información muy valiosa sobre lo que funciona, y lo que no, en toda la empresa.
Sin embargo, no todos los datos son iguales. En lugar de empantanarse con datos inútiles y no procesables, es una buena idea planificar la recopilación de datos para centrarse en los datos "inteligentes".
¿Qué son los datos de mantenimiento inteligentes?
Christian Silbernagel, director de cuentas empresariales estratégicas de Fluke Reliability, suele advertir a los responsables de mantenimiento que no construyan un lago de datos lleno de información inútil. "No tiene sentido recopilar datos porque sí", advierte Silbernagel. "En su lugar, centre sus esfuerzos de recopilación de datos en las 'pepitas de oro'".
En la práctica, eso podría significar recopilar datos sobre el estado y el rendimiento de la máquina a partir de activos críticos, por ejemplo, mediciones de vibraciones y tendencias de temperatura a lo largo del tiempo. O aprovechar los historiales de las órdenes de trabajo para saber que una determinada máquina necesita un cambio de aceite cada 18 meses, en lugar de cada dos años. También significa estructurar los datos de mantenimiento para poder analizarlos en su contexto. No hay dos activos exactamente iguales, por lo que las mediciones de vibraciones tendrán un significado diferente en función del activo del que procedan.
Los datos procesables y contextualizados pueden ayudarle a construir KPI fiables para que pueda planificar una estrategia de mantenimiento sólida. Esto se conoce como "datos inteligentes". Las plantas de éxito están pasando de un enfoque amplio de Big Data a una estrategia más ágil centrada en smart data. Estos datos inteligentes le permiten centrarse en las acciones que más importan, para que pueda mantener sus operaciones funcionando sin problemas incluso con un equipo reducido.
Ese cambio no se produce por sí solo. Tómese un tiempo para pensar en el tipo de datos que necesita para gestionar su empresa con mayor eficacia. Planifica un nuevo enfoque de recopilación y almacenamiento de datos que aproveche al máximo tus capacidades.
Fuente: Emaint