Miguel Tapia

Cuando nos toca presenciar una falla de mantenimiento en una empresa importante para el funcionamiento de los habitantes de la ciudad de Santiago, entonces cabe preguntarse: ¿cómo una compañía de las mejor evaluadas en su rubro puede evitar fallas de esta naturaleza? Indudablemente, que la respuesta está centrada en mejorar la gestión de mantenimiento de la infraestructura y del equipamiento. Las clases de mantenimiento se pueden resumir en tres: correctivo, preventivo y predictivo. El primero es al que tuvo que recurrir el Metro en esta última ocasión, y consiste en corregir o reparar el sistema cuando la falla ya se ha producido. Lamentablemente, cuando se debe recurrir a esta tipo de mantenimiento sobre infraestructura y equipamiento que es crítico, no solo se tienen las consecuencias que todos conocemos en el caso de Metro, sino que además, hay mayores costos de reparación y pérdidas económicas por detención del servicio. Por lo tanto, es fácil imaginar que ni Metro ni ninguna otra compañía esperan hacer mantenimiento de esta forma.

Por lo tanto, la idea es no llegar a este tipo de mantenimiento, sino hacer mantenimiento preventivo, o incluso un paso más allá, hacer mantenimiento predictivo, lo cual hoy es posible gracias a las nuevas tecnologías presentes en el mercado.

El mantenimiento preventivo es un conjunto de técnicas que tiene como finalidad disminuir y/o evitar las fallas de los equipos con tal de asegurar su total disponibilidad y rendimiento al menor costo posible. Para llevar a cabo esta práctica se requiere rutinas de inspección periódicas, así como vigilancia de condiciones operacionales y seguimiento de información de uso o tiempos de operación. Se caracteriza por ejecutar una tarea de mantenimiento por la ocurrencia de una condición conocida para evitar una falla conocida.

Por otro lado, el mantenimiento predictivo es mucho más avanzado y con mayores beneficios. Está dirigido a los componentes críticos del sistema. Este tipo de mantenimiento se basa en el análisis de millones de datos de diferentes variables de condición u operación de los equipos, datos que son actuales e históricos, y que mediante modelos matemáticos permiten pronosticar que existe una probabilidad que se produzca una falla en un período de tiempo futuro dado. Esto resulta en mayor confiabilidad y disponibilidad de los equipos.

Este tipo de programas de mantenimiento reporta un gran ahorro de costos ya que además de detectar los fallos de manera precoz permite programar con suficiente antelación el tiempo de reparación y los suministros y mano de obra que requerirá la tarea.

Hoy las tecnologías de Big Data -análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real- y de movilidad, permiten a las personas encargadas del mantenimiento descubrir patrones y nuevas condiciones que producirán una falla a futuro. La movilidad, por su parte, permite informar a los agentes críticos de manera oportuna o incluso tomar medidas preventivas directamente desde los dispositivos móviles.

Las tecnologías de Big Data de hoy en día permiten hacer análisis predictivo, y esto reviste una buena oportunidad de mejoramiento en la gestión de mantenimiento.