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

9 de noviembre de 2021, by Miren Zabaleta

Con la llegada de las tecnologías 4.0 al mantenimiento «le han cambiado el paso» son las palabras de Diego Galar, uno de mayores expertos de mantenimiento en España. En esta entrevista hacemos un recorrido sobre el impacto de las tecnologías en mantenimiento a lo largo de las últimas décadas hasta la llegada de la Industria 5.0

Diego Galar Pascual

De Formación Ingeniero de Telecomunicaciones y Doctor Ingeniero Industrial con ocho libros publicados en su haber y más de 150 artículos científicos publicados, Diego Galar es uno de los grandes expertos del mundo de mantenimiento en Europa. Unida a su dilatada experiencia profesional está la de investigador principal en Tecnalia en la división de Industria y Transporte y Profesor Titular de Condition Monitoring en la Universidad Luleå tekniska de Suecia, por lo que cada frase suya destila un profundo conocimiento sobre la disciplina del mantenimiento y su devenir en los próximos años.

En esta extensa entrevista, de la que hemos extraido 3 entregas, hacemos un recorrido sobre la situación actual y futura del mantenimiento.

– ¿Cómo un Ingeniero de Telecomunicaciones acaba en el mundo de mantenimiento predictivo?

Es verdad que para un Ingeniero de telecomunicaciones acabar en el mantenimiento predictivo es algo muy curioso. Empecé en el mundo del mantenimiento a través del análisis vibracional, lo que era conocer la salud de las máquinas, el equivalente a hacer electrocardiogramas a las máquinas y ver qué podía pasar. En aquel entonces, el análisis de vibraciones era el germen del mantenimiento que se practicaba en los años 70 y 80. Me empezó a interesar tanto los procesos de diagnosis como prognosis de ver “qué” le pasaba a la máquina y ver “qué le podía pasar “ y así empecé a meterme en el mundo del mantenimiento en los años 90.

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

El mantenimiento ha cambiado mucho. En el año 2000 y siguientes 20 años, hemos visto la incorporación de la electrónica, la automática y finalmente toda la parte de las TICs. Yo diría que los procesos de mantenimiento seguían siendo muy clásicos pero han sido empoderados por estas tecnologías. Monitorizaciones que en los años 90 eran inviables ahora no lo son. No se requiere de equipos complejos, ahora con un equipo portátil es posible monitorizar en tiempo real, lo que en aquellos tiempos era imposible. Y el mantenimiento también ha cambiado mucho como proceso en las empresas.

Cuando yo me incorporé el mantenimiento era visto como un mal necesario, hay que tener mantenimiento porque los equipos pueden fallar, tenemos indisponibilidades, tenemos pérdidas de OE  etc…; era el mal necesario que había que mitigar con unos mantenimientos preventivos, que eran muy intensivos en mano de obra y muy intensivos en tiempo de parada de máquina, pero que te ayudaban a mantener tu máquina un poco en orden.

Todo eso ha ido cambiando, y el mantenimiento ha ido evolucionando. Ahora tienes metodologías como el VDM, Value Driven Maintenance, que de alguna manera configura un mantenimiento que aporta valor a la organización. Ya no se considera el mantenimiento como un mal necesario sino como aporte de valor y cambia el paradigma en ese sentido.

También en los años 2000 empieza a expandirse el concepto de gestión de activos, y ahora hablamos del “intelligent asset management” es decir ya las máquinas no se operan ni se mantienen, sino que se gestionan como activos; activos que producen una riqueza, que producen un beneficio y por lo tanto el mantenedor, no es sólo una persona que mantiene sino que además gestiona el activo. Operación y mantenimiento se fusionan para dar lugar al asset management y en todo ese cúmulo de cosas llega en el 2011 la cuarta revolución industrial, que viene a aportar más herramientas al mundo del mantenimiento, de índole tecnológica; algunas más exitosas que otras y que nos ha permitido pegar un salto de gigante.

Y en este sentido, el mantenimiento se ha reducido mucho. En las empresas siempre se juega con unos mixes 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 predictivo cobre más importancia, es más fiable y por lo tanto, puedes aumentar ese % en el mix. Hemos ido reduciendo lo que era el mantenimiento invasivo, correctivo, preventivo y por supuesto el mantenimiento reactivo, el no planificado, el de emergencia que se ha reducido prácticamente a la nada, porque somos capaces con las tecnologías actuales de predecir la evolución de casi cualquier fallo en un sistema o subsistema.

Con lo cual el mantenimiento reactivo, el mantenimiento de emergencia queda muy limitado, el correctivo programado se ve muy reducido y el preventivo que es muy costoso también.

– En alguna ocasión te he oído decir que el mantenimiento predictivo no es una opción

Sí. No es un tema si lo implanto o no, sino cuándo. Las empresas que no entren en él se quedarán fuera de juego, puesto que no van a ser competitivas. Con un mix clásico de mantenimiento uno no va a poder ser competitivo. Si estamos inmersos como un eslabón más de la cadena de suministro global, tenemos que ser eficientes y eficaces tenemos que producir mucho y bien y además de manera totalmente fiable. Lo vemos ahora con la crisis de los chips, como parte de una cadena global de suministro global, cualquier pequeña ruptura en la cadena está provocando un desastre mayúsculo.

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 contamos con los márgenes de beneficio de los años 80. Ahora nos movemos con márgenes de beneficios tan pequeños que no nos podemos permitir ningún fallo de mantenimiento. Es un tema de ganar competitividad.


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


– ¿Cómo hacemos para empezar en el mantenimiento predictivo y cuáles son los grandes retos para la Industria?

Cuando decides monitorizar algo tiene que ser porque el impacto que vas a obtener a través del coste de monitorización es algo que te va proveer un beneficio. No consiste en monitorizar todos los puntos potenciales de la máquina sin más para que dé un montón de información de la máquina donde el fallo nunca se produce o de producirse no es crítico.

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

Nos ha faltado en la industria, mucha metodología. No hemos tenido metodología para detectar esos puntos críticos donde monitorizar y no hemos sabido aprovechar tampoco el abaratamiento de las tecnologías, todavía hoy en la industria, el IoT no lo veo muy extendido.

Hay empresas que todavía no se fían si no hay cableado, hay sensores inalámbricos que se pueden utilizar, sin embargo dudan de la  duración de la batería. En muchos sitios lo que no te pasa por la bandeja de cableado y va al PLC no es una opción.

Así que uno de los retos es aplicar metodología.

Otro de los retos es que el director de mantenimiento tiene que hablar el lenguaje de la Dirección tiene que ser capaz de transformar su presupuesto de mantenimiento no en un gasto, sino en una inversión para fiabilizar la planta, el jefe de mantenimiento ya no es el técnico más espabilado de la planta.

Si conseguimos convencer a la dirección que la degradación de los activos será menor y el performance mayor, que nuestro OEE  va a ser mayor y  que el coste de vida de los activos va a ser mucho más positivo para la empresa, es decir si podemos mantener los activos más tiempo y produciendo más, eso quiere decir que se evitará inversiones costosas, se evitarán retro fittings costosos 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 seremos capaces de obtener ese beneficio. 

Tercer reto es el cambio cultural y organizativo. El mantenimiento predictivo supone un cambio y los cambios son siempre traumáticos.

Si estamos en una empresa donde el mantenimiento es un mix de correctivo y preventivo donde el mantenimiento predictivo es residual el cambio será brutal. Va a ser brutal porque supone un cambio cultural pero también un cambio organizativo. No es una forma de hacer sino también de cómo hay que hacerlo. En ese sentido cuesta muchísimo porque también se han vendido expectativas durante muchos años que han sido totalmente falsas.         

Es decir ha habido mucha una bola de cristal de poca fiabilidad que se ha vendido decidiendo que uno podía predecir prácticamente todo y eso ha generado unas expectativas que luego no se han cumplido y que ha hecho que muchos jefes de mantenimiento se volvieran a sus cuarteles de invierno y dijeran yo me quedo donde estoy que sé que controlo cierta disponibilidad pues esta tecnología no está suficientemente madura.

Ahora cuando vamos a las empresas y nos encontramos con estos mismos jefes de mantenimiento son mucho más exigentes a la hora de reclamar tanto precisión como poca incertidumbre en lo que es esa predicción.

El jefe de mantenimiento cuando hablamos de mantenimiento predictivo se convierte en un gestor de riesgo puro y duro. Le van a llegar informes diarios sobre el estado de la maquinaria y potenciales predicciones. Y en su mano va a estar el asumir un riesgo o no de programar una intervención. El asumir el riesgo será cuando tenga un elemento suficientemente confiable para que esa predicción sea suficientemente buena.

Yo comprendo que los directores de mantenimiento hasta los que están proclives a esa transición exijan que para tomar los riesgos de ese cambio exijan les den seguridad porque puede ser realmente catastrófico.

Con lo cual tenemos que tener en cuenta que el mantenimiento predictivo tendrá que convivir, no va a reemplazar totalmente el correctivo y preventivo. De hecho, yo pongo el mismo ejemplo, para los frenos del coche no tiene sentido hacer un mantenimientoo predictivo porque el desgaste es tan lineal, es tan homogéneo, y sabes que cambiándolo cada x tiempo no necesitas nada más que no merece la pena gastar un sensor ahí, con lo cual el preventivo por calendario o el correctivo programado van a estar ahí.

El predictivo lo que tiene que, es hacerse hueco y mitigar sobre todos los reactivos y los correctivos programados que son muy onerosos. 

– Una vez que tengamos el dinero y nos den luz verde para hacer el plan predictivo ¿qué hay que hacer?

Desde luego, hay que analizar a nivel de fiabilidad de nuestra planta, mirar donde tengo los cuellos de botella de fiabilidad, es decir donde ese fallo me puede provocar o un problema de calidad en producto final o me puede provocar una rotura que tenga un impacto de varias horas o lo que sea. Tengo que analizar esos cuellos de fiabilidad y ahí es donde tengo que poner todo el dinero.

Hay que hacer un análisis de fiablidad, un análisis AMP, qué modos de fallo, qué síntomas descubrimos y eso nos va a decir qué tipo de sensórica debemos usar para detectar, identificar, localizar y predecir el fallo. Cuando veo que se monitoriza cada minuto para magnitudes de fallos que ocurren cada cuatro meses, me pongo malo, es una pérdida de recursos brutal.

En función de ese análisis sabremos más o menos cada cuánto tiempo puede suceder el fallo, ¿hay que monitorizar en continuo o monitorizamos con una latencia semanal, mensual, cada 6 horas? y en función de eso, dimensionaremos nuestra arquitectura de datos, para adaptarla a lo que es potencialmente un fallo.  

Una vez que tengamos eso que es la parte OT de recogida de datos, tenemos que tener en cuenta el director de mantenimiento tiene que jugar en esa convergencia OT – IT. ¿Y a que me refiero con eso?

Cuando vienen los data scientist y se sientan a trabajar en datos de mantenimiento y ven el chorro de datos que viene del sensor y ven que en ese chorro de datos llega un momento hay una parada y que cambian los datos hay que contarle ¿por qué se produce este evento? es porque hay una orden de trabajo y se ha hecho algo en esta máquina, pero claro eso ya no es OT, eso está en el GMAO y eso es  IT.

Hay que por tanto fusionar los dos datos para producir unos metadatos, que me permitan explicar esa realidad de mantenimiento que no es un flujo de datos contínuo; muchas veces se interrumpe por paradas, se interrumpe por cambios de referencia, se interrumpe por órdenes de trabajo, todo eso esos son ontologías semánticas y quiere decir que no podemos trabajar sólo con el dato  que vienen del sensor sino que además necesitamos, lo que está en los sistemas IT para reconstruir esa realidad de mantenimiento y eso es un poco lo que quizá ahora a la gente de mantenimiento le cuesta más.  

Yo cuando les enseño datos de sensores y ven grandes discontinuidades y les dices que para que esto tenga sentido, al Data Scientist le tengo que contar cómo en ese evento hay un tajo de la señal y si soy capaz de poner etiquetas a los eventos, que son disruptivos en esa señal, seré capaz de explicar y seré capaz de predecir.


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


– ¿En qué sectores se está adoptando el mantenimiento predictivo?

Uno de los sectores es el aeroespacial, que es de donde hemos bebido siempre en mantenimiento y la razón es muy sencilla, el fallo no es una opción. Eso se ha trasladado luego al sector ferroviario, a los trenes de alta velocidad que han heredado mucho del sector aeronáutico y poco a poco se ha ido permealizando al resto de la industria. Aunque, hay muchos sectores donde el mantenimiento predictivo sigue estando en mantillas y a la industria por ejemplo le ha costado bastante entrar en este juego.

El sector de la energía es otro claro exponente del Mantenimiento Predictivo y es porque tiene activos tremendamente caros y muchas veces desatendidos y en localizaciones remotas como puede ser los aerogeneradores o subestaciones.

Todas estas industrias han tenido algo en común. Los grandes grupos empresariales tanto en el sector aeronáutico con Airbus o Boeing o el sector de gas con el Grupo Oreda todos, han compartido conocimiento en el campo del mantenimiento y eso les ha ayudado a crecer mucho, han crecido y han madurando el mantenimiento todos juntos

El problema del sector industrial es que es mucho más heterogéneo, tenemos desde cementeras a la industria del acero, al automovilístico o farmacéutico. Y la industria no ha compartido ese conocimiento tanto y si lo ha compartido, los componentes que han compartido son muy dispares; y yo diría que aún están lejos de un mantenimiento 4.0 o un predictivo real.

Se ha avanzado en algunos activos específicos pero lo que es como sistema en conjunto, que vemos en una plataforma petrolífera o en un avión donde todo el sistema esté muy fiabilizado en las fábricas no lo está, siguen siendo sistemas disjuntos donde el mantenimiento son ñapas con perdón.

Si te ha interesado esta primera parte de la entrevista te invitamos a leer la segunda entrega donde hablamos de los modelos de negocio en mantenimiento aquí

 

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