Nuevos modelos de negocio en el Mantenimiento Industrial. Entrevistamos a Diego Galar (parte 2)

En esta segunda entrega de la entrevista con Diego Galar, experto en Mantenimiento Preventivo Industrial, profesor de Monitorización de Condiciones en la Universidad Tecnológica de Luleå en Suecia e investigador senior en Tecnalia, profundizamos en los cambios que la tecnología ha traído en el mundo del mantenimiento no solo a nivel de procesos y organización, sino también a nivel de nuevos modelos de negocio. Si no ha leído la primera parte de esta entrevista, en la que hablamos de la evolución del Mantenimiento Preventivo Industrial, puede que le interese leerla aquí.

-¿De qué manera ha cambiado la tecnología el ritmo de la disciplina del Mantenimiento Preventivo Industrial?

El ritmo ha cambiado en el sentido de que hace 25 años un perfil de ingeniero de telecomunicaciones era raro en mantenimiento y ahora es raro no tener ingenieros de telecomunicaciones o científicos de datos. El perfil en las plantas de Mantenimiento Preventivo Industrial ha cambiado y el modelo de negocio también ha cambiado mucho.

En general, en la sociedad no queremos realizar el Mantenimiento Preventivo Industrial. Cuando compramos un activo, queremos comprar la función del activo y que otra persona se encargue del mantenimiento. Y esto tiene todo el sentido del mundo, porque los activos han evolucionado mucho, son activos complejos y una empresa, por muy grande que sea, no puede tener personal especializado en Mantenimiento Preventivo Industrial en todas las tecnologías del mercado.

Por ejemplo, cuando usted compra una turbina eléctrica, es lógico que el fabricante realice el mantenimiento, porque es él quien conoce el equipo, quien proporciona las piezas de repuesto y también ahora con la industria conectada, es él quien puede supervisar la turbina en tiempo real. Y esto no es nuevo, las turbinas, por ejemplo, siempre han sido estrechamente vigiladas, al igual que los motores de los aviones. Han sido los fabricantes Rolls Royce o General Electric quienes se han hecho cargo del Mantenimiento Preventivo Industrial. Lo que ha cambiado es que este modelo de negocio, que no se extendió al resto de los activos, ahora se ha extendido.

A nivel individual, lo vemos cuando compramos coches en forma de leasing o renting, queremos un coche de cortesía para no perder el valor de la función del activo. Lo que no queremos es ser conscientes del Mantenimiento Preventivo Industrial porque nos quita tiempo de nuestro negocio principal.

Y en este sentido, recuerdo una frase del entonces presidente que dijo Presidente de General Motors en la década de 1990, Fue fue una frase premonitoria de lo que iba a pasar más adelante. En aquel momento, General Motors tenía más de 800 empleados de mantenimiento. Recuerdo que en una fábrica podíamos tener 8 - 10 tipos de controladores programables y había que tener programadores para los 8 y 10 tipos de controladores y si tenías PLCs de Siemens, Matsushita u Omron era un lío.

Ahora vemos modelos de negocio en los que se compran horas finales de soldadura y no se compra el robot ABB, y es bastante normal que este modelo de mantenimiento como servicio tenga su lugar y el mantenimiento vuelva al fabricante. Y aquí es donde estoy encontrando el cambio tanto en el modelo de negocio como en las tecnologías.

No es lo mismo desplegar tecnologías para el usuario final, que no quiere que la máquina se pare, que desplegar tecnologías desde el concepto de diseño y fabricación para que ese activo sea más fiable, más predecible y también monitorizable de forma remota.

En este caso, el ritmo ha cambiado y cambiará aún más, los responsables de Mantenimiento Preventivo Industrial acabarán siendo gestores de seguros, pólizas de contingencia y no serán tecnólogos y los fabricantes serán los que proporcionen la tecnología embebida cuando llegue el momento.

Diego Galar Pascual

-¿Cómo ha cambiado el sector del Mantenimiento Preventivo Industrial?

Hasta hace poco los datos eran oro y ahora no decimos que los datos son oro sino que la información es oro, yo tengo muchos datos pero hay que saber escarbar en los datos para extraer información. Y en este sentido hemos visto salir a la superficie muchas empresas que han venido a sustituir o complementar lo que hacían las grandes empresas.

El panorama industrial solía ser muy simple. Teníamos a los grandes operadores de OT y a los grandes operadores de IT. A nivel de OT teníamos a los grandes actores de la automatización como Siemens, AB, etc... y luego los grandes actores de IT a nivel de Mantenimiento Preventivo Industrial, que eran los grandes fabricantes de CMMS, los IBM de Maximo u otros proveedores, y entre ellos se repartían el mercado.

Sin embargo, con la Cuarta Revolución Industrial, muchas pequeñas empresas y start-ups están creando tecnología mucho más asequible y barata y están empezando a desplegar arquitectura de recopilación de datos en todo tipo de empresas grandes, medianas y pequeñas y están empezando a prestar servicios a empresas que antes no podían permitírselo.

Cuando se habla de un Emerson o un Siemens, en general estas grandes empresas hablan con otras grandes empresas y las PYMES quedaron fuera de este juego digital. Ahora, sin embargo, con la llegada de la Industria 4.0 , el acceso a las tecnologías se ha democratizado. Un dispositivo IoT es asequible y la analítica en la nube es asequible y se puede permitir hacer muchas cosas.

En otras palabras, hay muchas empresas que no quieren comprar hardware o software y lo que quieren es que se lean sus datos. Pagan para que se les avise cuando su máquina tiene un problema, así que de repente hay un montón de pequeñas empresas que prestan este tipo de servicio, y ha cambiado radicalmente el panorama.

Las empresas no tienen un único proveedor tradicional que atienda a toda la tecnología, sino que tienen un modelo de proveedor diverso de diferentes hardware, software y servicios.

Sin embargo, también debemos tener en cuenta que ha habido un intento de crear arquitecturas abiertas que no han logrado despegar, en mi opinión, porque las grandes empresas siguen manteniendo sus cuotas de mercado de una manera muy importante. Han seguido manteniendo al cliente cautivo y esto ha significado que los servicios para las PYMES a menudo no se han desarrollado tan bien como podrían haberlo hecho. Una excepción, o una iniciativa que me gusta mucho, es la iniciativa alemana GAIA-X en la que se ha desarrollado una nube con servicios accesibles para las PYMES.

Toda esta constelación de empresas que han venido a ayudar mucho a los equipos de Mantenimiento Preventivo Industrial, han cambiado mucho los modelos de negocio en el sentido de que las empresas ahora no venden el activo sino el servicio y por lo tanto tienen que cambiar su modelo financiero. Recordemos que un modelo de leasing no es un modelo de ventas y a nivel financiero es un modelo muy doloroso.

Cuando vendes un tren, por ejemplo, te pagan unos cuantos millones de euros, cuando es un modelo de leasing, la inversión inicial es tuya y la recuperas poco a poco. Es un modelo financieramente doloroso que requiere un Mantenimiento Preventivo Industrial tremendamente robusto, desde el diseño y la fabricación. Es decir, sensorizar mucho más tu activo en el diseño porque las cláusulas de penalización que tienes en tu leasing son muy perjudiciales si el activo se avería de vez en cuando.

Así que mucho ha cambiado en el negocio en el sentido de que los grandes fabricantes también se han rodeado de muchas pequeñas empresas y nuevos modelos de negocio, que les ayudan en la fiabilidad de estos activos que se encargan a través del alquiler o el leasing.

Yo diría que el modelo se ha fragmentado mucho, ahora tenemos muchos proveedores de servicios, hardware, software, datos e información, además de las grandes empresas, y esto significa que las empresas tienen mucha más capacidad de elección, aunque para mí tanto los estándares abiertos como la democratización total no han tenido éxito hasta ahora, porque creo que muchas PYMES aún no han tenido la oportunidad de acceder a las grandes ventajas que ofrecen las tecnologías 4.0.

Si le ha interesado esta entrega de la entrevista, le animamos a leer la tercera parte de la entrevista sobre Mantenimiento Predictivo en la Industria Cognitiva.

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