Cómo elegir software de mantenimiento predictivo
Elija software de mantenimiento predictivo partiendo de sus activos críticos y sus datos, no de la lista de funciones: adecue el enfoque (sensores frente a análisis) a esos activos, compruebe que se integra con su GMAO, exija un piloto claro con un objetivo medible y sopese el coste total frente al coste de fallo.
Parta de sus activos, no de las funciones
El error más común es comprar por la lista de funciones. Parta en cambio de sus activos críticos y de alto coste de fallo y de los datos que ya tiene. Eso le dice si necesita una plataforma basada en sensores (mejor para equipos rotativos) o una basada en análisis (mejor para cubrir muchos activos a partir de los datos existentes), o ambas. La herramienta adecuada se deriva del problema, no de la demostración.
Qué comprobar
- Idoneidad para sus activos: basado en sensores frente a basado en análisis, y probado en equipos como los suyos.
- Integración: ¿se conecta a su GMAO/EAM y al historiador, para que las alertas se conviertan en órdenes de trabajo?
- Actuar sobre las alertas: ¿con qué facilidad se convierte una detección en una orden de trabajo priorizada y accionable, no solo en un panel?
- Necesidades de datos: ¿qué datos requiere de usted y son los suyos lo bastante buenos?
- Coste total: hardware, suscripción y el tiempo de personal para hacerlo funcionar.
Preguntas para hacer a los proveedores
Haga preguntas sencillas y concretas y espere respuestas directas: qué problema concreto resuelve esto, qué datos necesita de nosotros, cuánto tardamos en ver un resultado, cómo se mide el éxito en cifras y quién más en nuestro sector lo usa. Un buen proveedor es franco sobre lo que su herramienta no puede hacer. Desconfíe de quien prometa magia sin explicar el método, las necesidades de datos y los límites.
Exija un piloto
Nunca compre por la demostración. Realice un piloto acotado en el tiempo sobre un conjunto definido de activos críticos con un objetivo de éxito medible: fallos captados, paradas evitadas. Si alcanza la cifra, escálelo; si no, habrá gastado poco y aprendido mucho. Una elección disciplinada, centrada primero en el problema e impulsada por pilotos, es como se evita el software caro que acaba sin usarse.
Preguntas frecuentes
¿Cómo elijo software de mantenimiento predictivo?
Parta de sus activos críticos y de los datos existentes, no de la lista de funciones. Adecue el enfoque (basado en sensores para equipos rotativos, basado en análisis para cubrir muchos activos a partir de los datos existentes), compruebe que se integra con su GMAO para que las alertas se conviertan en órdenes de trabajo, sopese el coste total frente al coste de fallo y exija un piloto con un objetivo medible.
¿Qué debería preguntar a un proveedor de mantenimiento predictivo?
Pregunte qué problema concreto resuelve, qué datos necesita de usted, cuánto tardará en haber un resultado, cómo se mide el éxito en cifras y quién más en su sector lo usa. Un buen proveedor es franco sobre las limitaciones; desconfíe de quien prometa magia sin explicar el método, las necesidades de datos y los límites.
¿Debería realizar un piloto antes de comprar software de mantenimiento predictivo?
Sí. Nunca compre por la demostración. Realice un piloto acotado en el tiempo sobre un conjunto definido de activos críticos con un objetivo medible: fallos captados, paradas evitadas. Escálelo si alcanza la cifra; si no, habrá gastado poco y aprendido mucho.
Guías relacionadas
Mantenimiento predictivo basado en sensores vs basado en análisis
El mantenimiento predictivo basado en sensores añade sensores de estado a máquinas concretas: rápido y preciso en equipos rotativos, pero cuesta por máquina. El basado en análisis modela los datos existentes del historiador y el SCADA para cubrir muchos activos sin sensores nuevos: mejor para escalar, pero dependiente de la calidad de los datos.
¿Cuánto cuesta el mantenimiento predictivo?
El coste del mantenimiento predictivo tiene tres partes: el hardware de monitorización (en los enfoques basados en sensores, con precio por activo), el software o análisis (a menudo una suscripción por activo o por planta) y el tiempo de personal para actuar sobre los hallazgos. El análisis sobre datos existentes escala más barato que los sensores en cada máquina.
GMAO vs EAM
Un GMAO gestiona el mantenimiento: órdenes de trabajo, mantenimientos preventivos, repuestos. Un EAM es más amplio y gestiona todo el ciclo de vida del activo, incluidas las compras, las finanzas y las operaciones multiplanta. Los equipos de mantenimiento más pequeños suelen necesitar un GMAO; las grandes empresas intensivas en activos se inclinan por el EAM.
Software that helps
Augury
Machine health monitoring for rotating equipment using vibration and AI.
Siemens Senseye Predictive Maintenance
Scalable predictive maintenance that learns from existing condition data.
AVEVA Predictive Analytics
Early-warning analytics for critical process and power assets.