Evolución del mantenimiento preventivo industrial. Entrevistamos a Diego Galar (parte 1)

Formado como Ingeniero de Telecomunicaciones y Doctor en Ingeniería Industrial con ocho libros publicados en su haber y más de 150 artículos científicos publicados, Diego Galar es uno de los grandes expertos en el mundo del mantenimiento en Europa. Además de su dilatada experiencia profesional, es investigador senior en Tecnalia en la división de Industria y Transporte y Profesor de Monitorización de Condiciones en la Universidad Tecnológica de Luleå en Suecia, por lo que cada una de sus frases destila un profundo conocimiento de la disciplina del mantenimiento y su futuro en los próximos años.

En esta extensa entrevista, de la que hemos extraído 3 entregas, echamos un vistazo a la situación actual y futura del mantenimiento.

- ¿Cómo un Ingeniero de Telecomunicaciones termina en el mundo del mantenimiento preventivo industrial?

Es cierto que para un ingeniero de telecomunicaciones acabar en el mantenimiento preventivo industrial es algo muy curioso. Empecé en el mundo del mantenimiento a través del análisis de vibraciones, que consistía en conocer el estado de salud de las máquinas, el equivalente a hacer electrocardiogramas a las máquinas y ver qué podía pasar. En aquella época, el análisis de vibraciones era el germen del mantenimiento que se practicaba en los años 70 y 80. Me interesé tanto por los procesos de diagnóstico como por los de pronóstico de ver "qué" le pasaba a la máquina y ver "qué podía pasarle" y así empecé a entrar en el mundo del mantenimiento en la década de 1990.

- ¿Y cómo ha evolucionado la disciplina del mantenimiento desde entonces?

El mantenimiento ha cambiado mucho. En el año 2000 y los 20 años siguientes, hemos visto la incorporación de la electrónica, la automatización y, finalmente, toda la parte de las TIC. Yo diría que los procesos de mantenimiento seguían siendo muy clásicos, pero se han visto potenciados por estas tecnologías. La monitorización que era inviable en los años 90 ahora no lo es. No se necesita un equipo complejo, ahora con un portátil es posible monitorizar en tiempo real, lo que era imposible en aquellos días. Y el mantenimiento también ha cambiado mucho como proceso en las empresas.

Cuando me incorporé, el mantenimiento se veía como un mal necesario, hay que tener mantenimiento porque los equipos pueden fallar, tenemos falta de disponibilidad, tenemos pérdidas de OEE, etc.; era un mal necesario que había que mitigar con el mantenimiento preventivo, que requería mucha mano de obra y mucho tiempo de inactividad de la máquina, pero ayudaba a mantener la máquina en orden.

Todo eso ha ido cambiando, y el mantenimiento ha ido evolucionando. Ahora tienes metodologías como VDM, Value Driven Maintenance, que de alguna manera configura un mantenimiento que añade valor a la organización. El mantenimiento ya no se ve como un mal necesario, sino como una contribución de valor, y el paradigma está cambiando en ese sentido.

También en la década de los 2000, el concepto de gestión de activos comenzó a expandirse, y ahora hablamos de "gestión inteligente de activos", es decir, las máquinas ya no se operan ni se mantienen, sino que se gestionan como activos; activos que producen riqueza, que producen un beneficio y, por lo tanto, el mantenedor no es sólo una persona que mantiene sino que también gestiona el activo. La operación y el mantenimiento se fusionan para dar lugar a la gestión de activos, y en 2011 llegó la cuarta revolución industrial, aportando más herramientas al mundo del mantenimiento, de carácter tecnológico; algunas con más éxito que otras y que nos han permitido dar un salto de gigante.

Y a este respecto, el mantenimiento se ha reducido considerablemente. Las empresas siempre juegan con combinaciones de mantenimiento. Tienes un % de preventivo, otro % de correctivo y otro % de predictivo y las tecnologías de la cuarta revolución industrial han hecho que el mantenimiento predictivo sea más importante, es más fiable y por lo tanto, puedes aumentar ese % en la mezcla. Hemos ido reduciendo lo que era el mantenimiento invasivo, correctivo, preventivo y por supuesto el mantenimiento reactivo, el mantenimiento no planificado, el mantenimiento de emergencia, que se ha reducido prácticamente a la nada, porque con las tecnologías actuales somos capaces de predecir la evolución de casi cualquier fallo en un sistema o subsistema.

Como resultado, el mantenimiento reactivo, el mantenimiento de emergencia es muy limitado, el mantenimiento correctivo programado se reduce en gran medida y el mantenimiento preventivo, que es muy costoso, también se reduce.

- En alguna ocasión te he oído decir que el mantenimiento preventivo industrial no es una opción.

Sí, no es cuestión de si lo implemento o no, sino de cuándo. Las empresas que no entren en esto se quedarán fuera del juego, ya que no serán competitivas. Con una mezcla de mantenimiento clásica, no vas a ser competitivo. Si estamos involucrados como eslabón en la cadena de suministro global, tenemos que ser eficientes y eficaces, tenemos que producir mucho y tenemos que producir bien y de forma fiable. Lo vemos ahora con la crisis de los chips, como parte de una cadena de suministro global, cualquier pequeña rotura en la cadena está causando un desastre mayor.

Si tenemos un mantenimiento tradicional, nos moveremos con KPIs y OEEs de los años 80 y 90 y ahora eso ya no es competitivo, no tenemos los márgenes de beneficio de los años 80. Ahora nos movemos con márgenes de beneficio tan pequeños que no podemos permitirnos ningún fallo de mantenimiento. Es una cuestión de ganar competitividad.

El Mantenimiento Preventivo Industrial, al igual que otras tecnologías que han entrado con la 4.0, ya no es algo que esté de moda, es una cuestión de ganar competitividad porque los KPIs que movemos son tan ajustados que el Mantenimiento Predictivo nos ayudará a no ser un elemento de ruptura en este modelo global de la cadena de suministro.

- ¿Cómo empezamos en el mantenimiento preventivo industrial y cuáles son los grandes retos para la Industria?

Cuando decide monitorizar algo, tiene que ser porque el impacto que va a obtener a través del coste de la monitorización es algo que le va a proporcionar un beneficio. No se trata de monitorizar todos los puntos potenciales de la máquina sólo para dar mucha información de la máquina donde el fallo nunca ocurre o si ocurre no es crítico.

Hace años, si querías monitorizar una máquina en una central de ciclo combinado, por ejemplo, te decías: como es tan caro monitorizar continuamente, ¿qué voy a monitorizar? la turbina, que es quizás lo más crítico. Y lo que hacíamos era un análisis de los modos de fallo y sus efectos, calculábamos por criticidad y severidad y te decía los posibles fallos. En caso de fallo, analizábamos dónde podía doler más y poníamos los recursos allí. Y esto es algo que nunca se ha hecho en la industria porque no hemos sido muy metodológicos.

Nos ha faltado mucha metodología en la industria. No hemos tenido la metodología para detectar esos puntos críticos donde podemos monitorizar y no hemos sabido aprovechar tecnologías más económicas, incluso hoy en la industria, no veo el IoT muy extendido.

Hay empresas que todavía no confían si no hay cableado, existen sensores inalámbricos que se pueden utilizar, sin embargo, dudan de la duración de la batería. En muchos lugares, lo que no pasa por la bandeja de cables y entra en el PLC no es una opción.

Así que uno de los retos es aplicar la metodología.

Otro reto es que el responsable de mantenimiento tiene que hablar el idioma de la dirección, tiene que ser capaz de transformar su presupuesto de mantenimiento no en un gasto, sino en una inversión para que la planta sea fiable, el responsable de mantenimiento ya no es el técnico más avispado de la planta.

Si podemos convencer a la dirección de que la degradación de los activos será menor y el rendimiento mayor, de que nuestro OEE será mayor y de que el coste del ciclo de vida de los activos será mucho más positivo para la empresa, es decir, si podemos mantener los activos durante más tiempo y produciendo más, esto significa que evitaremos costosas inversiones, evitaremos costosas adaptaciones y produciremos mucho.  

Si convencemos a la dirección de que nos movemos con las tecnologías en esos parámetros para mantener los activos en buena forma y produciendo mucho, entonces podremos obtener ese beneficio.

El tercer reto es el cambio cultural y organizativo. El mantenimiento preventivo industrial tiene que ver con el cambio y el cambio siempre es traumático.

Si estamos en una empresa donde el mantenimiento es una mezcla de correctivo y preventivo donde el mantenimiento predictivo es residual, el cambio será brutal. Será brutal porque implica un cambio cultural pero también un cambio organizativo. No es sólo una forma de hacer las cosas, sino también cómo hacerlas. En este sentido, es muy difícil porque se han vendido expectativas durante muchos años que han sido totalmente falsas.        

En otras palabras, ha habido una bola de cristal de falta de fiabilidad que se ha vendido al decidir que se podía predecir prácticamente todo y esto ha generado unas expectativas que no se han cumplido y que ha provocado que muchos responsables de mantenimiento vuelvan a sus cuarteles de invierno y digan me quedo donde estoy, ya que sé que controlo cierta disponibilidad porque esta tecnología no está suficientemente madura.

Ahora, cuando vamos a las empresas y nos reunimos con estos mismos responsables de mantenimiento, son mucho más exigentes a la hora de exigir tanto precisión como baja incertidumbre en lo que es esa predicción.

Cuando se trata del mantenimiento predictivo, el responsable de mantenimiento se convierte en un puro y simple gestor de riesgos. Recibirá informes diarios sobre el estado de la maquinaria y las posibles predicciones. Y le corresponderá asumir o no el riesgo de programar una intervención. El riesgo se asumirá cuando se disponga de un elemento suficientemente fiable para que esa predicción sea lo suficientemente buena.

Entiendo que los responsables de mantenimiento, incluso aquellos que son propensos a dicha transición, exijan que, para asumir los riesgos de tal cambio, se les dé seguridad, porque puede ser realmente catastrófico.

Así que tenemos que tener en cuenta que el mantenimiento predictivo tendrá que coexistir, no va a sustituir totalmente al mantenimiento correctivo y preventivo. De hecho, pongo el mismo ejemplo, para los frenos de los coches no tiene sentido hacer un mantenimiento predictivo porque el desgaste es tan lineal, es tan homogéneo, y sabes que cambiándolo cada x cantidad de tiempo no necesitas nada más que no valga la pena gastar un sensor allí, así que el preventivo por calendario o el mantenimiento correctivo programado va a estar ahí.

Lo que tiene que hacer la analítica predictiva es dar cabida y mitigar todas las correctivas reactivas y programadas que son muy onerosas.

- Una vez que tenemos el dinero y nos dan luz verde para hacer el plan predictivo, ¿qué hacemos?

Por supuesto, tenemos que analizar la fiabilidad de nuestra planta, ver dónde están los cuellos de botella de la fiabilidad, es decir, dónde ese fallo puede causar un problema de calidad en el producto final o puede causar una rotura que pueda tener un impacto de varias horas o lo que sea. Tengo que analizar esos cuellos de botella de la fiabilidad y ahí es donde tengo que poner todo el dinero.

Tenemos que hacer un análisis de fiabilidad, un análisis AMP, qué modos de fallo, qué síntomas descubrimos, y eso nos dirá qué tipo de sensores debemos utilizar para detectar, identificar, localizar y predecir el fallo. Cuando veo monitorización cada minuto para magnitudes de fallo que ocurren cada cuatro meses, me da grima, es un brutal desperdicio de recursos.

Dependiendo de este análisis, sabremos con mayor o menor precisión la frecuencia con la que puede ocurrir el fallo, si tenemos que monitorizar continuamente o si lo hacemos con una latencia semanal, mensual o cada 6 horas, y dependiendo de eso, dimensionaremos nuestra arquitectura de datos para adaptarla a lo que potencialmente es un fallo.  

Una vez que tenemos la parte OT de la recopilación de datos, tenemos que tener en cuenta que el responsable de mantenimiento tiene que participar en esa convergencia OT-IT. ¿Y qué quiero decir con eso?

Cuando los científicos de datos se sientan a trabajar con los datos de mantenimiento y ven el flujo de datos proveniente del sensor y observan que en ese flujo de datos llega un momento en que hay una parada y los datos cambian, hay que explicarles por qué ocurre este evento, y es porque hay una orden de trabajo y se ha hecho algo en esta máquina, pero, por supuesto, eso no es OT, eso está en el CMMS y eso es IT.

Por lo tanto, es necesario fusionar los dos datos para producir metadatos que me permitan explicar la realidad del mantenimiento, que no es un flujo continuo de datos; a menudo se interrumpe por paradas, se interrumpe por cambios de referencia, se interrumpe por órdenes de trabajo, todas estas son ontologías semánticas y significan que no podemos trabajar sólo con los datos que provienen del sensor, sino que también necesitamos lo que hay en los sistemas de TI para reconstruir la realidad del mantenimiento y esto es quizás lo que a la gente de mantenimiento le resulta ahora más difícil.  

Cuando les muestro los datos de los sensores y ven grandes discontinuidades y les digo que para que esto tenga sentido, tengo que decirle al científico de datos cómo en ese evento hay una brecha en la señal y si soy capaz de poner etiquetas en los eventos, que son disruptivos en esa señal, seré capaz de explicar y seré capaz de predecir.

Pensar que todo se reduce a la lectura de un sensor y a hacer una predicción es una visión simplista del mantenimiento.

- ¿En qué sectores se está adoptando el mantenimiento preventivo industrial?

Uno de los sectores es el aeroespacial. La razón es muy sencilla, el fallo no es una opción. Esto se ha trasladado al sector de los trenes de alta velocidad, que ha heredado mucho del sector aeronáutico ferroviario, a los trenes de alta velocidad, que han heredado mucho del sector aeronáutico, y poco a poco ha ido calando en el resto de la industria. Sin embargo, hay muchos sectores en los que el mantenimiento predictivo aún está en pañales y a la industria, por ejemplo, le ha costado entrar en el juego.

El sector energético es otro claro exponente del Mantenimiento Predictivo. El sector energético es otro claro exponente del Mantenimiento Predictivo y esto se debe a que cuenta con activos tremendamente caros y a menudo descuidados en ubicaciones remotas como aerogeneradores o subestaciones.

Todas estas industrias han tenido algo en común. Los grandes grupos empresariales, ya sea en el sector aeronáutico con Airbus o Boeing o en el sector del gas con el Grupo Oreda, han compartido conocimientos en el campo del mantenimiento y esto les ha ayudado a crecer mucho, han crecido y han madurado el mantenimiento juntos.

El problema del sector industrial es que es mucho más heterogéneo, tenemos desde la industria del cemento hasta la del acero, pasando por la automotriz o la farmacéutica. Y la industria no ha compartido tanto ese conocimiento, y si lo ha compartido, los componentes que se han compartido son muy dispares; y yo diría que todavía están lejos del mantenimiento 4.0 o del mantenimiento predictivo real.

Se han hecho progresos en algunos activos específicos, pero lo que vemos en una plataforma petrolífera o en un avión, donde todo el sistema es muy fiable en las fábricas, no lo es; siguen siendo sistemas inconexos donde el mantenimiento es, con perdón, "ñapas".

Si le ha interesado esta primera parte de la entrevista, le invitamos a leer la segunda parte donde hablamos de modelos de negocio en el mantenimiento aquí.