Monthly Archives: May 2019

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Es un tiempo fascinante para poder trabajar en el sector de Gestión de activos. Rápidos desarrollos en los sistemas de tecnología (IT) y de operación  (OT) están preparando el camino para un futuro nuevo.

technical financial graph on technology abstract backgroundHoy en día tenemos el poder de abrir aplicaciones en nuestras computadoras portátiles, tabletas y teléfonos móvil y usar datos para compilar reportajes y análisis para el registro de transacciones y información. Esta nueva estándar sigue cambiando a un rato muy rápido mientras se convergen hacia una plataforma de conjuntos limitados.

La evolución de tecnología operacional es meteórica. Hoy en día, la proliferación de sistemas conectados puede monitorear la condición y rendición de activos y las condiciones operacionales. La información capturada de estos aparatos ayuda con la optimización operacional. También puede prevenir tiempo inoperativo al detectar fallas eminentes, e implementar medidas correctivas.

Los avances en IT y OT han hecho incrementos avanzados en el manejo de acciones físicas, pero el siguiente paso viene de la convergencia de IT y OT. El primer paso es hacer decisiones aumentadas con la oportunidad de autonomizar el proceso y la implementación de decisiones.

El cambio de experiencia a datos

El proceso de hacer decisiones aumentadas empieza cuando el ecosistema de tecnología operacional emite suficiente información corregida al sistema de tecnología informática (IT). Cuando llega a el estado ideal, los datos guían el proceso de decisiones en vez de una combinación de data y experiencia.

Las interacciones humanas pueden ser necesarias por un tiempo para asegurarse que la información correcta sea mandada a los sistemas de operación (OT)

El grado de madurez actual de los sistemas de operación (OT) ha demostrado su capacidad pronostica- la habilidad de predecir lo que va a pasar con el conjunto de datos actuales. Por ejemplo, si el sistema detecta un alto nivel de vibración en condiciones de funcionamiento normales, es posible que algún componente del ASSET se esta deteriorando. Con esta información se puede predecir el plazo de su falla.

Aunque es un muy buen comienzo, tenemos que mejorar el diagnostico para poder distinguir cual es la causa de la degradación. Podemos derivar varias causas de un análisis de espectro de vibraciones, pero vamos a encontrar que existen causas similares que generan los mismos picos en el espectro (cúspides).

Actualmente, la capacidad diagnostica del sistema de operaciones (OT) esta apoyada con expertos que pueden identificar los causantes de la modalidad de los conjuntos históricos de datos. Esto nos da un buen comienzo para que las maquinas establezcan modelos adecuados.

El problema es que este sistema es ineficiente porque se necesita hacer para cada implementación individual y puede ser extremadamente complejo para sistemas de monitoreo de múltiples variantes.

Apoyo de los expertos

Es importante reconocer que la función de los sistema de operaciones (OT) y los sistemas de tecnología informática (IT) es hacer decisiones con el apoyo de expertos en la materia. Esto ayuda a crear modelos para el futuro y tiene la capacidad de hacer decisiones basadas en datos y información en vez de experiencia. El ingreso de información causante de los expertos apoya el sistema pero no se hacen decisiones basado solamente en experiencia.

Encontramos que muchas organizaciones han intentado pero no han sido exitoso. Esto puede ser por varias razones incluyendo

  1. El sistema tiene limitaciones en la estructura de codificación disponible
  2. Implementación de códigos de baja calidad- por ejemplo, códigos de avería y causa combinados
  3. Los datos nunca fueron usados ni establecidos como mandatorios, así que dejaron de ser un punto focal o consideración para el cierre del trabajo

Muchas organizaciones se han rendido. Una gran empresa minera decidió no incluir códigos causantes en su sistema EAMS de porque “Nadie los escribe de todos modos”- ¡Es lo mismo que decir que no se necesita usar gafas protectoras porque nadie las quiere usar! Si desea ser competitivo en la era digital usar datos sin información causante no es negociable.

Para que los sistemas  de tecnología informática (IT) y tecnología operativa (OT)  puedan generar un buen cambio en sus operaciones es importante que usen los datos correctos y que las decisiones sean automáticas y precisas. Por esto es importante mantener a datos causantes al centro de la organización.

ARMS Reliability ha recibido el Premio de Soluciones 2019 de la revista Uptime® por el segundo año consecutivo por el mantenimiento de confiabilidad de OnePM.

FORT MYERS, Florida- Por el segundo año consecutivo, ARMS Reliability ha recibido el Premio de Soluciones de la revista Uptime por ingenieria de confiabilidad de mantenimiento por su innovadora solución de gestión de estrategias digitales de activos, OnePM.

“El valor de esta tecnología se realiza cuando es compatible con un proceso o función que mejora una organización”, explica el CEO de ARMS Reliability, Jason apps. “Este premio soluciones reconoce la contribución que OnePM hace al mejorar el rendimiento de una organización.”

Uptime® atiende a más de 50.000 líderes de confiabilidad y gestión de activos; el Programa de Premios de Soluciones reconoce a las empresas que demuestran innovación en software, productos, servicios y capacitación para la confiabilidad y la gestión de activos. ARMS Reliability y otros cinco ganadores del Premio de Soluciones fueron honrados con una ceremonia de premios especial en la Conferencia RELIABILITY®, organizada por Reliabilityweb.com®, el 7 de mayo en Seattle. La conferencia cuenta con proveedores de confiabilidad y mantenimiento de clase mundial que ofrecen soluciones innovadoras para los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones en todo el mundo.

OnePM es un sistema digital centralizado, de gestión de estrategia de activos que le permite desarrollar, implementar y sostener estrategias efectivas para todos los activos. Utiliza datos reales para establecer puntos de referencia, monitorear KPI, impulsar la mejora, gestionar el riesgo y desplegar rápidamente las mejores estrategias en toda la empresa. OnePM impulsa la coherencia, la calidad y la efectividad de las estrategias de activos digitales y la implementación dinámica sin interrupciones en un sistema EAM para su ejecución.

“ARMS Reliability esta honrado de recibir el premio de soluciones para ingeniería de confiabilidad por el mantenimiento” afirma Apps. “Lo vemos como una gran validación de la alineación de nuestro desarrollo continuo con los requisitos de nuestros clientes y usuarios, y la capacidad de OnePM de agregar valor a nuestros clientes”

El gerente de desarrollo técnico de ARMS, Adam Brumby, acredita a todo el equipo de ARMS por el éxito de OnePM hasta la fecha, afirmando que “Recibir este premio es un logro fantástico para todos en ARMS Reliability y es algo que todo nuestro equipo debe ser orgullosos. El nivel de participación y compromiso en todo nuestro grupo con este producto desde el inicio ha sido increíble. El premio es una gran validación externa de la dirección del producto, pero la celebración internamente debe de ser sobre la forma en que hemos trabajado juntos para llegar aquí.”

Obtenga más información sobre el Programa de Premios de Soluciones

El método Apollo Análisis Causa raíz es un enfoque muy eficaz para encontrar soluciones efectivas y prevenir problemas basados en eventos.

Equipment of the technology for making starch,Dicho simplemente, los pasos del método Apollo son:

  1. Definir claramente el problema
  2. Crear una gráfica de causa y efecto para explicar por qué se produjo el problema
  3. Identificar soluciones efectivas que impidan que el problema se produzca de nuevo
  4. Implementar soluciones y su seguimiento

Tener una mentalidad abierta es un requisito clave de la metodología de análisis de causa raíz de Apollo. Las ideas preconcebidas, las limitaciones y el pensamiento estrecho son quizás los mayores obstáculos a las soluciones creativas. Sin embargo, de vez en cuando, un mandato de la gerencia puede impedir que un equipo de investigación entregue los resultados deseados. Aquí examinaremos un ejemplo de cómo una directiva de empresa afectó negativamente a una investigación de análisis causa raíz.

La Situación:

Esta compañía usa mezcladores para crear su producto. Se guían por motores trifásicos estándar, que fallan con tiempo.  Los mezcladores se encuentran en una zona muy congestionada y se reparan en su lugar.  Los motores se acceden por encima, pero las terminaciones de potencia del motor están en la parte inferior.  Esto requiere que el personal capacitado de mantenimiento use tacto y sensaciones para desconectar y volver a conectar los cables de alimentación.

Añadiendo a la dificultad de la sustitución de un motor, hay una 50% de probabilidades de que el motor nuevo gire en la dirección equivocada.  Corregir este problema es sencillo: simplemente se tienen que intercambian dos de los cables de alimentación.

El problema es que la ejecución del mezclador en reversa daña las partes internas del mezclador y el método actual para probar la rotación del motor es alimentarlo.  A pesar de que el personal de mantenimiento intente iniciar y detener el motor lo más rápido posible, están obligados a hacer esto en el interruptor principal del motor. En lo que se apaga el interruptor las partes internas del mezclador ya han sido dañadas. Si el motor está funcionando en reversa, el equipo de mantenimiento tiene que intercambiar dos de los cables eléctricos y reparar el mezclador antes de que pueda funcionar otra vez.

Un análisis de RAM de la maquinaria identificó que el tiempo de inactividad prolongado es el contribuyente mas importante de la reducción de capacidad productiva después del reemplazo del motor. Para investigar el problema se formó un equipo de análisis de causa raíz.

El Obstaculo

El sistema de control de procesos del sitio era muy anticuado, y su actualización costaría alrededor de $200.000. La administración del sitio explico claramente que la actualización del sistema de era demasiado costosa y no querían discutirlo. Como consecuencia, el equipo análisis causa raíz tuvo que evitar cualquier conexión posible con el sistema de control de procesos durante su análisis del problema.

Tomando en cuenta el mensaje que recibieron de la administración del sitio y después de entrevistar al personal familiarizado con el problema, el equipo de investigación resumió el problema:

“Las partes internas del mezclador a veces se dañan después de que se reemplaza el motor porque el mezclador se acciona en reversa durante las pruebas de trabajo después del mantenimiento. Aunque el electricista enciende y apaga el motor lo más rápido posible, el motor puede generar velocidad suficiente para dañar las partes internas si el motor está operando en reversa. Debido a que los electricistas no pueden ver los cables eléctricos, es una conjetura saber si los cables eléctricos están instalados correctamente o no. No hay nada que podamos hacer acerca de la situación y, a veces, se producirán daños en el equipo.”

Si tuviéramos que poner esta información en un gráfico de “Causa y Efecto”:

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Esto no nos da una comprensión clara del evento y no proporciona una cantidad suficiente de “causas” para trabajar con la identificación de soluciones posibles. Sospechaban que les faltaba algo y contrataron a ARMS Reliability para facilitar el análisis de causa raíz.

Con la ayuda de ARMS Reliability y la metodología de análisis de causa raíz de Apollo, el equipo de investigación se dio cuenta dónde debían haber hecho más preguntas para obtener una comprensión más profunda del evento. También descubrieron cómo el mensaje de la administración del sitio para evitar cualquier conexión con el sistema de control de procesos estaba afectando su investigación y limitando su capacidad de aportar ideas.

Para generar soluciones posibles, se hace una pregunta de cada causa: “¿Qué podríamos hacer para cambiar, controlar o eliminar esta causa?” Todas las soluciones posibles se capturan sin discusión. Después de aportar ideas, las soluciones se revisan para determinar cuáles cumplen estos cuatro criterios:

  1. La solución evita que el problema se repita
  2. La implementación de esta solución está dentro del control de la organización
  3. La solución está en consonancia con los objetivos de la organización
  4. La solución no causa otros problemas

Solo se toman en cuenta las soluciones que cumplen estos criterios para su aplicación.

cause effect chart-blog SP2 

Durante esta investigación, se identificaron 11 soluciones posibles. 7 de las 11 soluciones cumplieron los criterios de aceptación y se evaluaron para su aplicación. 2 de las 7 soluciones fueron identificadas para proporcionar el mejor valor para la empresa y fueron recomendadas para su implementación.

La actualización del sistema de control de procesos no se identificó como una solución recomendada. Esto se debe a que la actualización del sistema de control de procesos no habría cambiado, controlado o eliminado ninguna de las causas en el gráfico de causa y efecto. Incluso si el sistema de control de proceso se hubiera actualizado, se seguiría dañando un mezclador si su rotación se pusiera en reversa. Sin embargo, la noción de evitar cualquier conexión con el sistema de control de procesos sofocó la investigación y afectó las habilidades de pensamiento analítico del grupo.

En Conclusión

El método de análisis de causa raíz de Apollo ayuda a los equipos de investigación desarrollar una comprensión más profunda de por qué ocurrió un evento. Las directivas y opiniones de la empresa solo se incluyen en el grafico de causa y efecto si hay una conexión lógica con el evento que se esta investigando. La creación de gráficos de causa y efecto producen soluciones que no son evidentes al comienzo de la investigación. Esto resulta en la identificación e implementación de soluciones que impedirán que el evento se repita.