Guía para principiantes sobre Gestión del Rendimiento de Activos (APM)

Los avances en tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) están cambiando la forma en que pensamos sobre la gestión de operaciones. A medida que las organizaciones pasan de un enfoque reactivo a uno proactivo, pueden utilizar tecnologías como el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), la nube, la IA y el análisis para obtener datos en tiempo real, información útil, etc., mejorando la gestión del rendimiento para impulsar el crecimiento empresarial.

Es aquí donde entra en juego la Gestión del Rendimiento de Activos (APM). Proporciona un enfoque estratégico para aumentar el uso eficiente de los activos industriales. Además, con la creciente necesidad de optimizar la estrategia de APM, se espera que este mercado alcance 4.700 millones de dólares para 2028.

En este artículo, discutimos qué es APM, su papel en la gestión de activos, los desafíos de implementación y las tendencias futuras en la gestión de activos.

¿Qué es la Gestión del Rendimiento de Activos (APM)?

La Gestión del Rendimiento de Activos es un marco estratégico para gestionar los activos de una empresa, es decir, infraestructura, equipo, mano de obra humana, etc. Esta estrategia tiene como objetivo maximizar el valor derivado de los activos disponibles mediante la optimización del rendimiento durante las operaciones.

Por ejemplo, un fabricante industrial podría desarrollar y aplicar una estrategia de APM después de notar que el equipo de fabricación no se está utilizando al máximo. Esto puede llevar a una producción más baja y, como resultado, a una menor rentabilidad.

Las empresas de hoy en día confían en soluciones de APM basadas en software para monitorear la salud y el rendimiento de los activos críticos. También informan a las empresas si su estrategia de APM se está ejecutando según lo planeado originalmente. Estas soluciones utilizan tecnologías como IoT, IA, mantenimiento predictivo, monitoreo remoto, etc., para medir la efectividad de la estrategia de APM aplicada.

Las empresas pueden emplear las siguientes estrategias de APM:

• Análisis de Criticidad de Activos (ACA): Se utiliza para evaluar críticamente las consecuencias de falla de un activo y el mayor riesgo que supone para las operaciones.

• Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM): Se utiliza para evaluar el riesgo de un sistema y ayudar a desarrollar estrategias para reducir las fallas operativas.

• Optimización de la Estrategia de Activos (ASO): Se utiliza para aumentar la confiabilidad de los activos y disminuir los costos de mantenimiento utilizando técnicas de modelado de estrategia cuantitativa avanzadas.

Extender la Vida Útil de los Activos y Maximizar la Productividad Laboral

Uno de los objetivos principales de aplicar y ejecutar una estrategia de Gestión del Rendimiento de Activos es extender la vida útil de los activos al máximo. Los beneficios incluyen ahorros de costos en nuevos activos, mayor eficiencia operativa, costos de mantenimiento reducidos y mejor seguridad y cumplimiento.

Pero lo más importante, extender con éxito la vida útil de los activos tiene un impacto más profundo en la productividad laboral. Esto se debe a que las estrategias de APM obligan a las industrias a tener mejores prácticas de mantenimiento, menos tiempo de inactividad, mejor asignación de recursos, mayor seguridad para los trabajadores, etc.

Algunas de las estrategias utilizadas para extender la vida útil de los activos mediante APM incluyen:

• Gestión del Ciclo de Vida de los Activos: Una estrategia utilizada para comprender el ciclo de vida completo de un activo, desde la adquisición hasta la disposición, para planificar estratégicamente todo, desde el mantenimiento hasta el uso óptimo.

• Monitoreo en Tiempo Real: Utilizando tecnologías como el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), el monitoreo y la evaluación en tiempo real pueden ayudar a medir el rendimiento real de los activos para evitar el tiempo de inactividad y la falla de los activos.

Reducir los Costos de Mantenimiento y el Tiempo

El tiempo de inactividad no planificado, los costos de mantenimiento resultantes y el tiempo necesario para volver a poner el activo en funcionamiento son algunos de los problemas principales que enfrentan las industrias hoy en día. Por ejemplo, el informe de WSJ estima que se pierden casi 50.000 millones de dólares al año en la fabricación industrial debido a tiempos de inactividad no planificados, principalmente debido a fallas de equipo.

Uno de los objetivos principales de incorporar estrategias de Gestión del Rendimiento de Activos es reducir el tiempo de inactividad no planificado a cero. Esto reduce los costos de mantenimiento innecesarios, evita fallas costosas de equipo y facilita la predicción y sostenibilidad de las operaciones industriales.

Algunas de las estrategias de APM empleadas para esto incluyen:

• Mantenimiento Predictivo: Al utilizar capacidades de IA/ML modernas para analizar datos grandes, esta estrategia puede monitorear la salud de un activo y predecir el mantenimiento.

• Análisis de Causa Raíz (RCA): Esta estrategia enfatiza la comprensión de las causas raíz de las fallas de los activos de manera estructurada. Utilizando esta estrategia, las empresas pueden evitar fallas no planificadas en el futuro en lugar de solo hacer una solución temporal.

• Optimización del Mantenimiento: Al utilizar análisis avanzados, las industrias pueden optimizar los horarios de mantenimiento y los recursos de manera que no se sobre- o sub-optimice para el mantenimiento de los activos.

Desafíos en la Implementación de la Gestión del Rendimiento de Activos

Aunque las organizaciones entienden la importancia de las estrategias de APM, pueden surgir obstáculos durante la ejecución. Los desafíos modernos de implementar estrategias de APM incluyen:

1. Mantener la Calidad de los Datos: La ejecución de cualquier estrategia de APM solo puede ser tan buena como los datos de origen utilizados para sacar conclusiones sobre qué necesita hacerse. Si la calidad de los datos no refleja con precisión el estado de los activos, frustrará objetivos como reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento, mejorar la productividad laboral, etc.

2. Creciente Complejidad Tecnológica: Con la emergencia de Industry 4.0 y tecnologías como IA y IIoT, las industrias pueden aumentar la eficiencia operativa. Pero al mismo tiempo, estos sistemas también crean desafíos de adopción. Especialmente, capacitar a la fuerza laboral para que las estrategias de APM se puedan ejecutar adecuadamente es un desafío significativo.

Esto significa que es posible que necesite capacitar o contratar recursos para implementar estrategias de APM modernas, como el mantenimiento predictivo, donde el conocimiento de la IA y el análisis de datos es importante.

3. Medir el Rendimiento: Uno de los desafíos clave de implementar una estrategia de APM es asegurarse de que el rendimiento se esté midiendo con precisión y que tenga las métricas de rendimiento adecuadas para reflejar el progreso.

Por ejemplo, será un desafío entender cómo su estrategia de APM ha ayudado a reducir el tiempo de inactividad. Y si esta reducción se correlaciona con la estrategia implementada.

Nota Conclusiva

Los sistemas de IA avanzados, los datos en tiempo real y el análisis predictivo permiten a las industrias crear estrategias de APM más confiables. El objetivo final sigue siendo el mismo:

• Aumentar la eficacia de las operaciones
• Maximizar el retorno de la inversión (ROI)
• Mejorar el rendimiento de los activos
• Mejorar la seguridad y la mitigación de riesgos

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