Programa de mantenimiento predictivo

6 Errores a Evitar en tu Programa de Mantenimiento Predictivo

Llevar a cabo un plan de mantenimiento predictivo es una forma inteligente de evitar costes futuros, eso lo tienes claro. Y para ello necesitarás un software o programa de mantenimiento predictivo. Pero, ¿cuáles son los errores más comunes que se comenten en un programa de mantenimiento de este tipo? Aquí tienes una lista con 6 errores más comunes de los gestores de edificios y/o facility managers.

¿Qué es un Programa de Mantenimiento Predictivo?

La tendencia actual en gestión de instalaciones (o facility management) es avanzar hacia la sostenibilidad.  Para ello se trabaja con sistemas automatizados en los edificios (BAS), y se implantan programas (software) de mantenimiento tanto preventivo como predictivo.

Estos últimos, los utilizarás como técnicos de mantenimiento para facilitarte el camino y la gestión del Plan de Mantenimiento que tengas establecido. Por ejemplo, cuando los técnicos hablan de “la gama de mantenimiento” se refieren a la planificación “física” de los trabajos diarios de mantenimiento (qué, cómo, cuándo y dónde se llevarán a cabo las tareas de mantenimiento).

En una gama de mantenimiento tendrás definidos los componentes de Mantenibilidad, Conservación, Confiabilidad, además de la definición de los roles de gestión de cada uno de los diversos estratos organizativos y empleados, para asegurar su cumplimiento. Todo esto formará parte de tu plan de mantenimiento.

Esta planificación previa ayudará a desarrollar el programa con frecuencias basadas en calendario o uso del equipo para realizar las actividades que se consideran importantes para el mantenimiento. Aquí tienes un ejemplo de tareas planificadas:

  • Lunes: Comprobar consumo de baterías de condensadores.
  • Martes: Limpieza de filtros en Fan-Coil.
  • Miércoles: …..

Tener un plan de mantenimiento preventivo en tus instalaciones puede extender la vida útil de los costosos equipos, ayudando a prevenir fallas futuras. Y dentro del mantenimiento preventivo existe una variante más avanzada, conocida como mantenimiento predictivo.

Este último consiste en analizar y monitorizar el estado de tus instalaciones para poder detectar esas futuras deficiencias y realizar recomendaciones de mantenimiento.

Sea cual sea el tipo de planificación que vaya a realizar, trabajarás con un programa de gestión de mantenimiento, como te decía al principio. Estas herramientas de software se conocen como GMAO (Gestión de Mantenimiento Asistido por Ordenador) o CMMS (computerized maintenance management system)

Si eres el facility manager o responsables de unas instalaciones, y estás pensando en implantar un plan de mantenimiento predictivo, te vendrá bien conocer los principales errores que cometen los facility managers en sus programas de mantenimiento predictivo, y aprender cómo evitarlos.

Error 1 de los Programas de Mantenimiento Predictivo: Tecnologías Obsoletas

Tecnologías innovadoras como las IoT (Internet de las cosas), también conocida como Industria 4.0., no se utiliza aún lo suficiente por su desconocimiento en el sector.

Este tipo de tecnologías puede proporcionar información basada en datos, que darán grandes beneficios a tu programa de mantenimiento con la ayuda, por ejemplo, de un software de gestión de mantenimiento (GMAO o CMMS).

Otro tipo de software que te será de gran ayuda y del que los facility managers se olvidan a menudo son los SGEs (Software de Gestión Energética).

Normalmente, los profesionales del mantenimiento que aplican la metodología de mantenimiento predictivo no caen en la cuenta de que combinar ambos software de gestión ayudarán a llegar más fácilmente a los objetivos del programa. Además, mejorarán los ahorros en energía de tus edificios gracias a una gestión energética adecuada.

Piensa que realizar una gestión adecuada de la energía te ayudará a detectar deficiencias en tus instalaciones. Te preguntarás cómo, te lo explicaré con un ejemplo:

Imagínate que estás revisando los datos de consumo energético de tus instalaciones en tu SGE, donde se monitoriza y analiza los consumos de forma avanzada. Aquí puedes crear alarmas que detecten por ejemplo picos en los consumos, lo que te indicará que existe aún comportamiento anómalo en alguna de tus máquinas, sistemas de clima, instalación eléctrica, etc.

¡Felicidades! Seguramente hayas detectado alguna deficiencia a tiempo y podrás resolver antes de que la instalación termine fallando de forma definitiva

Pero estas tecnologías no tiene sentido si no las implementas totalmente y las utilizas con regularidad.

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Error 2: Adelantarse al mantenimiento predictivo NO es bueno

La gestión de instalaciones tradicional aspira a anticiparse a los objetivos, pero si se está llevando a cabo un programa de mantenimiento predictivo, para que sea eficaz debe seguir el rumbo programado.

Adelantarse a las revisiones que has establecido en tu programa de mantenimiento predictivo y realizar el mantenimiento programado con anticipación te dará como resultado desviaciones del programa y problemas potenciales.

Error 3 del Programa de Mantenimiento Predictivo: Roles incorrectos de los usuarios GMAO y SGE

Como responsable de mantenimiento o facility manager utilizarás un GMAO para llevar a cabo el control y administración del mantenimiento de las instalaciones.

Aquí es muy importante que definas bien los roles de cada usuario en tu programa de mantenimiento predictivo, y que des acceso a cada usuario en tu GMAO. Si no lo haces surgirán problemas en el cumplimiento de la programación. Además, evitarás que personal no autorizado realice tareas de mantenimiento fuera de su dominio.

Estos roles deberás definirlo también para las tareas de gestión energética.

TIP: Crea diferentes usuarios que en tu SGE, para dar acceso a la cuenta a cada rol establecido.

En una solución de gestión energética avanzada como por ejemplo DEXCell Energy Manager puedes crear un número ilimitado de usuarios. La plataforma además te permite invitar a usuarios pertenecientes a otras cuentas externas a la tuya de manera rápida, en este artículo te explicamos cómo hacerlo.

Error 4: Tener Instrucciones pobres aumentan el riesgo

Las instrucciones de mantenimiento predictivo deben ser específicas para cada parte de la instalación. Las instrucciones pobres en detalles producirán errores y actividades de mantenimiento incorrectas.

Crea instrucciones específicas para cada rol en tu programa de mantenimiento predictivo. No olvides especificar qué tareas se gestionarán en el GMAO, además de quién lo hará y qué pautas básicas debería seguir.

En el caso de los usuarios que, además de trabajar con tu GMAO, utilicen un SGE puedes por ejemplo:

  1. Darles las KPIs de consumo energético que deberían monitorizar y analizar para aplicar el programa de mantenimiento predictivo establecido.
  2. Definir los criterios de referencia o benchmarks para que cada usuario cree alarmas en el SGE que le ayuden a detectar las anomalías.
  3. Crear una plantilla específica para los informes de gestión energética relacionados con el programa de mantenimiento predictivo. En DEXCell Energy Manager por ejemplo, existe una opción dedicada a la creación de informes personalizados. Si quieres, puedes verla en acción en esta video formación.

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Error 5: GMAO y/o tu SGE capturan datos erróneos

Tanto su software de gestión de mantenimiento (GMAO) como tu solución de gestión energética (SGE) deberían capturar los datos de forma correcta. Pero a veces pueden ocurrir errores, teniendo como consecuencia una baja calidad de los datos que estás recopilando.

¿Qué si mis datos son de baja calidad o erróneos?

Estos datos podrían llevarte a realizar suposiciones incorrectas sobre el estado de las instalaciones. Por ejemplo, limitar los datos a la categoría y tipo de equipo, identificadores únicos para el equipo y las piezas clave necesarias para el mantenimiento predictivo.

En el caso de un SGE que trabaja con enormes cantidades de datos energéticos, que estos sean de calidad también es fundamental, ya que afectarían a la precisión de los análisis. Lo que te llevaría a tomar decisiones erróneas. Si quieres más info sobre la importancia de la calidad de los datos, te recomiendo esta entrevista a uno de los expertos en Big Data de DEXMA.

Error 6: La sobre-complicación reduce la eficacia.

Haz un plan de mantenimiento predictivo sencillo, fácil de entender y seguir. Así reducirás el riesgo de confusión y las actividades de mantenimiento mal realizadas. Además, te será mucho más fácil programar tu software de mantenimiento predictivo.

Ayúdate de los objetivos SMARTs para definir y desarrollar el programa de mantenimiento, es decir, deberá ser:

  1. Específico (Specific)
  2. Medible (Measurable)
  3. Asignable (Assignable)
  4. Realista (Realistic)
  5. Temporalmente acotado (Time-bound)

En este artículo podrás encontrar un ejemplo de aplicación de criterio SMART en gestión energética. Algo que también te vendrá muy bien para definir el plan de gestión energética que acompañará al mantenimiento predictivo.

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