Mantenimiento soportado por datos: anticipa fallos y evita repeticiones
¿Por qué se repiten los mismos fallos?
Cuando una máquina se avería con frecuencia, el problema suele no ser técnico, sino organizativo:
- Las órdenes de trabajo (OT) carecen de registro adecuado.
- No se documentan ni analizan las causas raíz.
- No se monitorean indicadores clave como el MTTR o MTBF.
- No parece haber herramientas para detectar tendencias en el tiempo.
Sin datos estructurados, cada reparación se convierte en una acción aislada... y así los errores se repiten.
¿Qué implica realmente un enfoque basado en datos?
Este enfoque implica transformar la información generada por tu sistema de mantenimiento en decisiones concretas:
- Registrar de forma sistemática todas las OT.
- Utilizar sensores IoT para recoger datos en tiempo real.
- Analizar historias de fallos para detectar patrones recurrentes.
- Clasificar averías según su causa, tipo de equipo, frecuencia.
- Usar inteligencia artificial para detectar anomalías o comportamientos anómalos que ayuden a anticiparse.
Una plataforma GMAO moderna convierte estos datos en una fuente de conocimiento aplicable.
Cómo un GMAO ayuda a identificar fallos que se repiten
Las funciones clave incluyen:
- Dashboard con análisis histórico: Identifica rápidamente los activos con más fallos, las averías más comunes y los repuestos asociados.
- Clasificación sistemática: Ordena las intervenciones mediante códigos estandarizados como operación, desgaste, lubricación, etc.
- MTTR y MTBF por activo: Detecta si un equipo falla más de lo habitual y actúa antes de que impacte la producción.
- IA: Analiza los registros, propone acciones correctivas y alertas precisas antes de que ocurra un nuevo fallo.
Caso real: Kriamos gana un 80% más de capacidad predictiva
En el caso de Kriamos, una compañía del sector agroalimentario, la plataforma GMAO Fracttal One transformó completamente su gestión de mantenimiento:
- Se centralizaron todas las solicitudes, reparaciones y OT en un entorno online accesible desde cualquier dispositivo.
- Al analizar datos históricos y en tiempo real, la empresa anticipó fallos antes de que ocurrieran, elevando su capacidad de mantenimiento predictivo en un 80 %.
- Además, lograron una reducción del 99 % en los tiempos de respuesta, pasando de hasta 20 días a menos de 2 horas en atender solicitudes.
Como destaca su equipo:
“Con Fracttal, si necesitamos buscar cuándo se dañó algo, enseguida un acta nos manda la información en tiempo real".
Beneficios de pasarte al mantenimiento basado en datos
Al implementar este enfoque puedes:
- Disminuir fallos repetitivos y urgencias.
- Optimizar el uso de recursos técnicos y de repuestos.
- Aumentar la disponibilidad operativa.
- Mejorar la calidad del servicio y reducir reclamaciones.
- Basar tus decisiones en datos concretos, no en suposiciones.
Transforma el mantenimiento: de reacción a predicción
Sin análisis de histórico, estás condenado a repetir errores. Cada OT contiene información valiosa que te ayuda a evitar la siguiente intervención.
Fracttal te permite ir más allá, gracias a dashboards adaptables, trazabilidad total e inteligencia artificial embebida. Di adiós al enfoque reactivo y da el primer paso hacia un mantenimiento estratégico y predictivo.
