Notas editoriales

“Cuanto más hacemos, más podemos hacer”

William Hazzlitt

Para mantenerse en la “titularidad” de una cadena de valor hay que compartir visiones, estrategias, recursos, pero antes que nada cumplir en tiempo y forma con las entregas de tus productos o servicios.

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Para ello, existe una función muy importante que ayude a lograr lo anterior, me refiero al mantenimiento de tus activos que te permiten fabricar, distribuir y gestionar tu negocio. Este proceso hoy se encuentra beneficiado por el uso de una herramienta de la Industria 4.0: el aprendizaje de máquina o “machine learning”.

Esta herramienta aprovecha datos históricos y en tiempo real para mejorar significativamente esta gestión en los tres niveles de la misma: mantenimiento predictivo, preventivo
y correctivo.

Mantenimiento Predictivo. El “machine learning” permite prever posibles fallas mediante el análisis de grandes volúmenes de datos operativos. A través de modelos predictivos, es posible detectar patrones en los datos que indican condiciones anormales, alertando a los equipos de mantenimiento antes de que ocurra una falla. Esto ayuda a evitar tiempos de inactividad no planificados y optimiza el uso de recursos.

Mantenimiento Preventivo. Con “machine learning” se pueden diseñar modelos que analicen la vida útil de equipos y sus componentes críticos, al identificar factores de riesgo específicos y nuevamente, patrones que puedan conducir a deterioros acelerados. Con esta herramienta pueden llegar a programarse labores de mantenimiento preventivo en intervalos optimizados.

Mantenimiento Correctivo. Aunque el objetivo es evitar fallas, estas pueden llegar a ocurrir en ciertas circunstancias. Las herramientas del “machine learning” también ayuda a los equipos de mantenimiento a identificar la causa raíz de problemas o fallas mediante el análisis de patrones históricos, lo que permite realizar correcciones con mayor eficiencia.

Esta herramienta no solo ayuda a prevenir fallos, sino que puede ayudar a que los procesos de mantenimiento sean más estratégicos y sostenidos en datos; ayuda entonces a mantenerte en la titularidad de tu cadena de suministro.

Como te lo he mencionado anteriormente, la herramienta no sirve de nada si no existe la capacidad humana de análisis y gestión necesaria. El saber hacer análisis de datos es obligatorio para poder gestionar un negocio en forma eficiente.