{"id":2858,"date":"2017-08-29T08:25:07","date_gmt":"2017-08-29T06:25:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/?p=2858"},"modified":"2023-12-26T17:41:52","modified_gmt":"2023-12-26T16:41:52","slug":"mantenimiento-predictivo-comprender-los-datos-y-predecir-fallos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/mantenimiento-predictivo-comprender-los-datos-y-predecir-fallos\/","title":{"rendered":"Mantenimiento predictivo: comprender los datos y predecir fallos"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos <\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #3acdef;color:#3acdef\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #3acdef;color:#3acdef\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/mantenimiento-predictivo-comprender-los-datos-y-predecir-fallos\/#mantenimiento-predictivo-%c2%bfun-nuevo-hype-para-la-tecnologia\" >Mantenimiento predictivo, \u00bfun nuevo hype para la tecnolog\u00eda?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/mantenimiento-predictivo-comprender-los-datos-y-predecir-fallos\/#conclusiones\" >Conclusiones<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"mantenimiento-predictivo-%c2%bfun-nuevo-hype-para-la-tecnologia\"><\/span>Mantenimiento predictivo, \u00bfun nuevo <em>hype<\/em> para la tecnolog\u00eda?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Cada vez con m\u00e1s frecuencia se publican art\u00edculos y estudios de c\u00f3mo las <strong>m\u00e1quinas<\/strong> pueden evitar sus aver\u00edas cont\u00e1ndole al mundo que les pasa y que les pas\u00f3 en el pasado para que el ser humano, con la ayuda de algoritmos, pueda predecir esas aver\u00edas en un futuro. Parece sacado de un cuento de ciencia ficci\u00f3n, \u00bfverdad? Sin embargo, ya es una realidad, aunque por el momento algo m\u00e1s complicada de lo que podamos pensar.<\/p>\n<p>En m\u00e1s de 10 a\u00f1os el t\u00e9rmino de <strong>mantenimiento predictivo<\/strong> ha pasado de ser un simple concepto te\u00f3rico a un mantra a seguir por muchas empresas.<\/p>\n<h4>Punto de inicio<\/h4>\n<p>Te\u00f3ricamente podemos definir el mantenimiento predictivo como la ciencia que nos ayuda a <strong>predecir fallos<\/strong> combinando informaci\u00f3n operacional generada por activos cr\u00edticos, hist\u00f3ricos de mantenimiento e informaci\u00f3n de contexto para mejorar la fiabilidad y el rendimiento, reduciendo paradas no programadas y costes.<\/p>\n<p>Os recuerdo&nbsp;una definici\u00f3n sencilla de <strong>mantenimiento preventivo<\/strong>: conjunto de acciones a realizar sobre un activo para alargar la vida \u00fatil del mismo, y no orientadas a predecir cuando este activo va a sufrir un fallo o aver\u00eda.<\/p>\n<h4>Los datos como clave del mantenimiento predictivo<\/h4>\n<p>Tal y como se extrae de la definici\u00f3n, necesitamos informaci\u00f3n y datos. Antes de ello, la realizaci\u00f3n de mantenimientos predictivos tiene dos condicionantes previos: conocer bien cu\u00e1les son nuestros <strong>activos cr\u00edticos<\/strong> y <strong>comprender los datos<\/strong> que generan estos activos para poder realizar la anal\u00edtica necesaria.<\/p>\n<p>En el primer paso, actualmente nuestros clientes se est\u00e1n decantando por el uso del <strong>modelo de clasificaci\u00f3n ABC<\/strong> de los distintos tipos de activos en operaciones de fabricaci\u00f3n. Gracias a esta clasificaci\u00f3n, podemos definir estrategias diferentes para cada tipo de activo:<br>\n<a class=\"lightbox\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/modelo-abc.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-2861\" src=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/modelo-abc.jpg\" alt=\"modelo de clasificaci\u00f3n abc\" width=\"262\" height=\"304\"><\/a><\/p>\n<ul>\n<li><strong>A. Modelos personalizados:<\/strong> los equipos m\u00e1s cr\u00edticos, con funcionalidad \u00fanica, las paradas no programadas causan un gran impacto en la producci\u00f3n, costes de reparaci\u00f3n muy significativos.<\/li>\n<li><strong>B. Modelos Est\u00e1ndar:<\/strong> equipos cr\u00edticos, muchos activos de tipos similares o clase, las paradas no programadas impactan en la producci\u00f3n, el coste acumulado de mantenimiento es significativo.<\/li>\n<li><strong>C. Equipos menos cr\u00edticos:<\/strong> reemplazo f\u00e1cil, \u201c<em>run to failure<\/em>\u201d o mantenimiento basado en tiempo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>L\u00f3gicamente catalogar los activos de tu empresa siempre es una tarea dif\u00edcil. \u00bfLo hacemos por su coste inicial? \u00bfPor el tiempo que lleva en funcionamiento en mi empresa? \u00bfEs una m\u00e1quina cr\u00edtica en mi proceso productivo? \u00bfPor coste directo en caso de parada de producci\u00f3n?<\/p>\n<p>El segundo paso es <strong>entender que datos<\/strong> somos capaces de extraer de la m\u00e1quina. Tener claro el mapa de datos necesario y la forma en que se generan esos datos recae en las empresas fabricantes, sin embargo, extraer esos datos y juntarlos con el resto de datos que se generan es el gran reto de una empresa de producci\u00f3n. Por otro lado, como se puede ver en el siguiente cuadro, hablamos de <strong>anal\u00edtica predictiva<\/strong> cuando un gran n\u00famero de empresas no realizan anal\u00edtica descriptiva o de diagn\u00f3stico:<\/p>\n<figure id=\"attachment_2450\" aria-describedby=\"caption-attachment-2450\" style=\"width: 436px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a class=\"lightbox\" href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/proyectos-bi-complejidad.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-2450\" src=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/proyectos-bi-complejidad.png\" alt=\"Niveles de valor y complejidad de un proyecto BI\" width=\"436\" height=\"259\"><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-2450\" class=\"wp-caption-text\">Niveles de valor y complejidad de un proyecto BI<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u00bfEstamos preparados para usar IoT y Big Data? \u00bfQueremos predecir fallos del futuro cuando, por otro lado, no analizamos los fallos que han ocurrido en el pasado? \u00bfHablamos de Industria 4.0 cuando queremos decir digitalizaci\u00f3n de la empresa?<\/p>\n<p>Para ayudaros a reflexionar, os recomiendo el siguiente art\u00edculo de mi compa\u00f1ero Iv\u00e1n Toda: <a href=\"https:\/\/www.integratecnologia.es\/la-innovacion-necesaria\/el-nivel-de-madurez-de-las-organizaciones-en-el-analisis-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">El nivel de madurez de las organizaciones en el an\u00e1lisis de datos.<\/a><\/p>\n<p>Sin duda, el gran reto para todos es dise\u00f1ar una <strong>hoja de ruta<\/strong> que ayude, de forma sencilla, a las empresas a entender antes sus activos y sus datos.<\/p>\n<h4>\u00bfQu\u00e9 necesito para poder alcanzar el estado de mantenimiento predictivo?<\/h4>\n<p>A modo de hoja de ruta muy sencilla, el mantenimiento predictivo requiere que la empresa haya definido una <strong>estrategia<\/strong> que integre a nivel t\u00e9cnico, tecnol\u00f3gico y operativo los siguientes conceptos:<\/p>\n<ol>\n<li>Activos + Sensores + Datos + Conectividad + Anal\u00edtica + Monitorizaci\u00f3n + Reporting<br>\nSi definimos una estrategia unificada con los anteriores t\u00e9rminos es porque tenemos un objetivo inicial:<\/li>\n<li>Comprender en tiempo real los hechos que afectan al <strong>rendimiento y uso de un activo.<\/strong><br>\nY por lo tanto si conseguimos cumplir nuestro objetivo de manera directa conseguiremos encontrar los siguientes resultados:<\/li>\n<li><strong>Resultados esperados:<\/strong>\n<ul>\n<li>Reducir las paradas no programadas<\/li>\n<li>Reducir costes de mantenimiento<\/li>\n<li>Mejorar la garant\u00eda de los productos<\/li>\n<li>Reducir el coste de inventario<\/li>\n<li>Extender la vida de los activos<\/li>\n<li>Mejorar la producci\u00f3n y calidad de los productos<\/li>\n<li>Mejorar las planificaci\u00f3n de mantenimiento<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Si pretendemos alcanzar un estatus de mantenimiento predictivo, tenemos que contemplar siempre dos partes m\u00e1s: <strong>indicadores espec\u00edficos<\/strong> para controlar nuestra l\u00ednea de producci\u00f3n y las metodolog\u00edas de <strong>anal\u00edtica predictiva o anal\u00edtica avanzada.<\/strong><\/p>\n<p>En relaci\u00f3n a los <strong>indicadores<\/strong> dentro de las empresas de producci\u00f3n, es com\u00fan el uso de herramientas o t\u00e9cnicas como los SPC (Statistic Process Control), QEWS (Quality Early Warning System patentando por IBM), 3Sigma, Margen negativo (momento previsto que falle el equipo antes de que tenga que realizarse su mantenimiento programado), etc.<\/p>\n<p>En cuanto a la <strong>anal\u00edtica predictiva<\/strong> identificamos 4 tipos de familias de <strong>algoritmos<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<ul>\n<li>Algoritmos de <strong>clasificaci\u00f3n y predicci\u00f3n<\/strong>: Quest, Chaid, C.5.0, lista de decisi\u00f3n, regresi\u00f3n lineal, etc.<\/li>\n<li>Algoritmos de<strong> asociaci\u00f3n<\/strong>: a priori, carma, reglas de asociaci\u00f3n, etc.<\/li>\n<li>Algoritmos de <strong>segmentaci\u00f3n<\/strong>: K-medias, Kohonen, TwoStep, etc.<\/li>\n<li>Algoritmos de <strong>automodelado<\/strong>: Autoclasificador, Autonum\u00e9rico, Autocluster, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/ul>\n<p>Por \u00faltimo, introducir los <strong>soportes metodol\u00f3gicos y tecnol\u00f3gicos<\/strong> necesarios para poder desplegar esta anal\u00edtica avanzada:<\/p>\n<ul>\n<ul>\n<ul>\n<ul>\n<li>Soporte tecnol\u00f3gico: Oracle Data Miner, IBM DB infoSphere Warehouse, Microsfot Analysis Services.<\/li>\n<li>Metodolog\u00eda de an\u00e1lisis predictivo: CRISP-DM. Cross Industry Standard Process for Data Mining<\/li>\n<li>Entornos y lenguajes de programaci\u00f3n: R y Python<\/li>\n<\/ul>\n<\/ul>\n<\/ul>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"conclusiones\"><\/span>Conclusiones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Sin duda el mantenimiento predictivo ya no es una moda sino una realidad, numerosas empresas sobre todo del sector industrial y de manufacturaci\u00f3n est\u00e1n definiendo sus estrategias para obtener resultados espec\u00edficos. \u00bfPodemos decir ya que el mantenimiento predictivo est\u00e1 en fase <em>hype<\/em> para los gur\u00fas tecnol\u00f3gicos?<\/p>\n<p>Esto abre otros debates como los <strong>perfiles profesionales<\/strong> que son necesarios para desarrollar estos proyectos, que <strong>rendimiento<\/strong> o rentabilidad queremos conseguir y, sobre todo, c\u00f3mo utilizar todo esto para transformar nuestro modelo de negocio y por ende el sector donde trabajamos.<\/p>\n<p>El abanico de posibilidades que se abren es casi inmanejable, muy alentador tambi\u00e9n, pero este nuevo reto no tiene que hacernos olvidar que numerosas empresas todav\u00eda est\u00e1n en fase de digitalizaci\u00f3n por lo que entrar en la industria 4.0 requiere completar muchas etapas con anterioridad.<\/p>\n<p>El tiempo dir\u00e1 si el mantenimiento predictivo se queda en una realidad solo para las grandes empresas o se convierte en una realidad que llega a los consumidores finales. \u00bfPor qu\u00e9 no so\u00f1ar con que nuestro m\u00f3vil nos avise que se va a estropear en 2 meses y 3 d\u00edas? \u00bfO casi mejor que no?<\/p>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Art\u00edculo redactado: Guillermo Renancio<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mantenimiento predictivo, \u00bfun nuevo hype para la tecnolog\u00eda? 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