Una guía para principiantes sobre la gestión del rendimiento de activos (APM)

Avances en tecnologías como Inteligencia artificial (IA) están cambiando nuestra forma de pensar 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), nube, inteligencia artificial y análisis para obtener datos en tiempo real, información procesable, etc., mejorando la gestión del desempeño para impulsar el crecimiento empresarial.

Aquí es 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 APM, se prevé que este mercado llegue USD 4.7 billones por 2028.

En este artículo, analizamos 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)?

Asset Performance Management es un marco estratégico para gestionar los activos de una empresa, es decir, infraestructura, equipos, mano de obra, etc. Esta estrategia tiene como objetivo maximizar el valor derivado de los activos disponibles optimizando el rendimiento durante las operaciones.

Por ejemplo, un fabricante industrial podría desarrollar y aplicar una estrategia APM después de notar que el equipo de fabricación no se está utilizando en su máximo potencial. Esto puede conducir a una menor producción y, como resultado, menores ingresos.

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

Las empresas pueden emplear los siguientes estrategias de gestión de activos:

• Análisis de criticidad de activos (ACA): Se utiliza para evaluar críticamente las probables consecuencias de una falla de un activo y el mayor riesgo que representa para las operaciones como resultado.

• Mantenimiento Centrado en 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 avanzadas de modelado de estrategias cuantitativas.

Ampliar la vida útil de los activos y maximizar la productividad laboral

Uno de los principales objetivos de aplicar y ejecutar una estrategia de gestión del rendimiento de activos es extender la vida útil de los activos a su máximo potencial operativo. Los beneficios incluyen ahorros de costos en nuevos activos, mayor eficiencia operativa, menores costos de mantenimiento y mejor seguridad y cumplimiento.

Pero lo más importante es que extender con éxito la vida útil de los activos tiene un impacto más profundo en la mano de obra. productividad. Esto se debe a que las estrategias de APM obligan a las industrias a tener mejores prácticas de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad, mejorar la asignación de recursos, mejorar la seguridad de los trabajadores, etc.

Algunas de las estrategias utilizadas para extender la vida útil de los activos utilizando 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 eliminación, para planificar estratégicamente todo, desde el mantenimiento hasta el uso óptimo.

• Monitoreo en tiempo real: Al utilizar tecnologías como el Internet industrial de las cosas (IIoT), el monitoreo y la evaluación en tiempo real pueden ayudar a medir el desempeño real de los activos para evitar tiempos de inactividad y fallas de los activos.

Reducir los costos y el tiempo de mantenimiento

El tiempo de inactividad no planificado, los costos de mantenimiento resultantes y el tiempo invertido en hacer que el activo vuelva a estar operativo son algunos de los principales problemas que enfrentan las industrias en la actualidad. Por ejemplo, informe del WSJ estima que los fabricantes industriales pierden casi 50 mil millones de dólares anualmente debido a paradas no planificadas resultantes principalmente de fallas en los equipos.

Uno de los objetivos principales de incorporar estrategias de gestión del rendimiento de activos es reducir el tiempo de inactividad no planificado a, idealmente, cero. Esto reduce los costos de mantenimiento innecesarios, evita costosas averías de los equipos y facilita la predicción y el mantenimiento de las operaciones industriales.

Algunas de las estrategias APM empleadas para esto incluyen:

• Mantenimiento predictivo: Mediante el uso de capacidades modernas de IA/ML para analizar grandes volúmenes de datos, esta estrategia puede monitorear el estado de un activo y pronosticar el mantenimiento.

• Análisis de Causa Raíz (RCA): Esta estrategia enfatiza la comprensión de las causas fundamentales de las fallas de los activos de manera estructurada. Con esta estrategia, las empresas pueden evitar futuras fallas no planificadas en lugar de simplemente apagar incendios temporalmente.

• Optimización del mantenimiento: Mediante el uso de análisis avanzados, las industrias pueden optimizar los programas y recursos de mantenimiento de una manera que no optimice excesivamente o insuficientemente el mantenimiento de los activos.

Desafíos en la implementación de la gestión del desempeño de activos

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

1. Mantener la calidad de los datos: La ejecución de cualquier estrategia de APM sólo puede ser tan buena como los datos de origen utilizados para sacar conclusiones sobre lo que se debe hacer. Si el calidad de los datos Si no refleja con precisión la condición 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 aparición de Industria 4.0 y tecnologías como AI e IIoT, las industrias pueden aumentar la eficiencia operativa. Pero al mismo tiempo, estos sistemas también plantean desafíos de adopción. Especialmente, capacitar a la fuerza laboral para que las estrategias de APM se puedan ejecutar correctamente es un desafío importante.

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

3. Medición del desempeño: Un desafío clave de la implementación de una estrategia APM es garantizar que El rendimiento se mide con precisión. y que cuente con las métricas de rendimiento adecuadas para reflejar el progreso.

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

Nota final

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

• Incrementar la efectividad 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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