La confiabilidad es entendida como la capacidad de los activos (equipos, maquinaria, sistemas, etc.) de una organización para desempeñar sus funciones requeridas de manera consistente y sin fallas durante un período de tiempo específico, bajo condiciones operativas determinadas. Chile y el mundo viven un panorama en la industria pesada bastante dinámico, donde la eficiencia y confiabilidad de los activos físicos son elementos cruciales para el éxito empresarial. Para alcanzar una confiabilidad óptima en la materia, las empresas deben adoptar un enfoque integral que aborde todas las dimensiones de la gestión de activos. En este contexto, son cuatro habilitadores que están reconfigurando el esquema de gestión de activos: la gestión estratégica de datos, la inteligencia artificial, un sólido sistema de gestión del trabajo y la consciencia situacional (ver gráfico 1).

Explotando el poder de los datos

La recopilación, análisis y utilización de datos se han convertido en el motor que impulsa las operaciones exitosas en la industria moderna. En el contexto de la confiabilidad de activos, la implementación de sistemas de monitoreo y sensores en tiempo real (IoT) proporciona una valiosa corriente de datos. Estos datos no solo ofrecen una visión detallada del rendimiento de los activos, sino que también sirven como base para la toma de decisiones informadas.

La inteligencia artificial (IA) emerge como un aliado esencial en la búsqueda de la confiabilidad óptima. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones, prever fallas potenciales y optimizar el mantenimiento preventivo. Integrar la IA en los sistemas de gestión de activos no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también reduce los costos asociados con tiempos de inactividad no planificados.

Un componente crítico para garantizar la confiabilidad de los activos es una gestión del trabajo eficiente. La planificación adecuada, la asignación de recursos y la ejecución precisa del mantenimiento son esenciales. La implementación de sistemas de Work Management basados en tecnología facilita una coordinación sin fisuras, asegurando que cada tarea se realice en el momento óptimo.

Con la industria 4.0 marcando el contexto, existe un incremento significativo de la data disponible y también una mayor demanda de toma de decisiones rápidas y eficaces, a la vez que se amplía el conjunto de actividades que se realizan de forma remota. El entrenamiento en consciencia situacional consiste en evitar que el trabajador gaste recursos cognitivos considerables en la actividad que está desarrollando, y se minimiza de esta forma la carga mental y la posterior fatiga mental.

A pesar de las ventajas evidentes, la transición hacia un enfoque data-driven y de inteligencia artificial no es para nada sencillo. La inversión inicial y la capacitación del personal son obstáculos comunes en múltiples sectores, pero la recompensa en términos de eficiencia y confiabilidad supera con creces estos desafíos iniciales. Si consideramos, en general, que el costo del mantenimiento en una mina de gran tamaño, por ejemplo, representa hasta alrededor del 30% del presupuesto y en particular el mantenimiento de planta alcanza un 15%, se aprecia una oportunidad importante para reducir estos costos en la operación considerando una inversión inicial que puede enseñar lecciones replicables en otras plantas o áreas de la organización.

Para lograr materializar estas ambiciones, se requiere que la organización avance en su nivel de madurez para lograr la mayor eficiencia, tanto de la gestión de la información como de la inteligencia artificial y la conexión que ésta tenga con la materialización de los resultados que ofrece todo este proceso en la ejecución del mantenimiento, y todo lo asociado a la cadena de suministro que lo sustenta. Es común encontrar empresas que tienen datos clave de sus activos tercerizados, distribuidos en sistemas legados o incluso no son almacenados, lo que impide tener integridad en la data de los activos y limitar el progreso hacia soluciones de analítica predictiva o generativa.

Por esto, siempre se recomienda primero reconocer la situación actual con una mirada estratégica, que esté alineada con el plan de negocio de la organización y luego, con esa misma base, cerrar las brechas que se necesitan para poder aprovechar al máximo la interacción de la tecnología con el Work Management y la consciencia situacional.

Basados en nuestra experiencia, en el competitivo entorno de la industria pesada en Chile, las empresas que adoptan proactivamente estrategias basadas en datos, inteligencia artificial y una gestión del trabajo eficiente, se posicionarán de mejor forma para alcanzar una confiabilidad óptima de sus activos físicos. Esta transformación no solo impulsa la eficiencia operativa, sino que también establece una base sólida para la consciencia situacional y la sostenibilidad a largo plazo en un mercado en constante evolución.