Integración con sistemas CMMS para flotas más eficientes

Los costos y largos plazos de entrega para nuevos equipos son algunas de las presiones financieras que obligan a los responsables de mantenimiento de flotas a extender la vida útil de las máquinas.

Forzar demasiado una máquina puede resultar en la pérdida de disponibilidad y utilización. Una herramienta comprobada para el mantenimiento de la salud de las máquinas, el análisis de aceite, ha evolucionado con la llegada de la telemetría para interactuar con los datos de la máquina de una manera que facilita estas decisiones y aumenta las probabilidades de éxito.

Como servicio, el análisis de aceite se ha adaptado al nuevo mundo digital para seguir aportando valor a los administradores de activos de flotas. Ya no es suficiente contar con un portal web para gestionar programas de análisis de aceite y visualizar informes de muestras. Las organizaciones que utilizan equipos esperan un nivel más estrecho de integración de datos para impulsar mayores niveles de eficiencia en todos los aspectos de su negocio, y el mantenimiento de flotas no es la excepción.

Las flotas modernas utilizan Sistemas Computarizados de Gestión del Mantenimiento (CMMS, por sus siglas en inglés). Se estima que los costos de mantenimiento de flotas han aumentado un 50% en los últimos cinco años, con un 20% de esos costos relacionados con fallas de vehículos y bajas de servicio no planificadas. Un CMMS ayuda a reducir los costos de mantenimiento y aumentar la disponibilidad de los equipos al minimizar los eventos de servicio no planificados.

El uso eficaz de un CMMS en una flota permite extender la vida útil de las máquinas y aumentar su valor. El mundo del CMMS está cambiando rápidamente, ya que muchos sistemas actuales incluyen Aprendizaje Automático (ML) e Inteligencia Artificial (AI), los cuales aprenden a predecir fallas comunes en las máquinas a partir de la información de telemetría.

Todo CMMS que incorpora telemetría emplea una Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) RESTful. Esta interfaz permite que el CMMS reciba y transmita información a las máquinas en el campo.

Dado que el análisis de aceite es una estrategia de mantenimiento predictivo bien establecida, integrar los resultados del análisis de aceite en un CMMS existente mediante la interfaz API mejora la capacidad predictiva del sistema y contribuye significativamente a reducir las fallas no planificadas de las máquinas.

Las muestras de aceite que detectan contaminantes nocivos o indican desgaste anormal generan automáticamente una notificación a través de la API del CMMS. Estas notificaciones se integran directamente en el plan de mantenimiento programado de la máquina. El valor de esta integración radica en que el programa de análisis de aceite se incorpora sin problemas en la arquitectura de mantenimiento existente del CMMS.

Ben Caldwell, CEM y gerente de equipos en Manhattan Road and Bridge, ha observado un aumento en la disponibilidad de la flota tras integrar su programa de análisis de aceite con su CMMS.

“Cualquier problema detectado por nuestro proveedor de análisis de aceite se envía automáticamente mediante su portal API como una notificación a nuestro portal API de HCSS”, explica Caldwell.

“La notificación se revisa fácilmente dentro de nuestro CMMS para generar la orden de trabajo de servicio correspondiente. El hecho de que las notificaciones se incorporen directamente en nuestro CMMS nos permite programar mejor el seguimiento del trabajo y reducir la necesidad de acceder a un sistema independiente para gestionar alertas de muestras de aceite.”

Todd Perrine, CEM y vicepresidente de soporte de productos en Leslie Equipment, gestiona un amplio programa de análisis de aceite y conoce bien el tiempo que requiere administrar un programa eficaz. La incorporación de nuevas tecnologías digitales ha beneficiado enormemente al programa.

“El uso del programa de envío de muestras en línea de nuestro proveedor de análisis de aceite, junto con el uso de etiquetas de activos, nos ha permitido reducir el tiempo necesario para completar nuestras presentaciones de análisis de aceite en un 75 %”, señala Perrine. “Esto equivale a recuperar el tiempo de medio empleado a tiempo completo.”

El seguimiento de nuevos activos y compartimentos de muestreo es una tarea tediosa en flotas grandes, pero el uso de una API automatiza esta tarea y garantiza que la base de datos de máquinas de la flota esté sincronizada con el laboratorio de análisis de aceite.

James River opera más de 40 ubicaciones de distribuidores y agrega nuevas máquinas a su flota diariamente.

“Con nuestra integración en la API, ahora agregamos todas las nuevas máquinas y sus compartimentos de muestreo a la base de datos de nuestro laboratorio cada mañana”, comenta Mike Johnson, director de TI. “Cuando abrimos una orden de servicio para una máquina, nuestro CMMS genera automáticamente una solicitud de muestreo a la interfaz API, que nos envía instantáneamente un PDF con las etiquetas de muestra de aceite para cada compartimento de muestreo en la orden de servicio. Ya no hay papeleo de muestras de aceite que los técnicos deban completar.”

Las API de los CMMS permiten una integración estrecha entre el cliente del análisis de aceite y el proveedor, optimizando la eficiencia y reduciendo los tiempos de gestión.

INFORME PERSONALIZADO PARA SEGUIMIENTO DE COSTOS

Un CMMS que cumple con los estándares de Vehicle Maintenance Reporting Standards (VMRS) va más allá de un CMMS convencional y permite el seguimiento detallado de las actividades y costos de mantenimiento.

El autor desarrolló una herramienta de informes de gestión que permite determinar la efectividad del programa de análisis de aceite, combinando los resultados del análisis de aceite de las máquinas con los registros de mantenimiento VMRS. Esto permitió identificar cuándo se realizaron actividades de mantenimiento después de la detección de un problema relacionado con el aceite en el análisis más reciente. Además, los resultados de los análisis posteriores se integraron en el modelo para evaluar si las tareas de mantenimiento fueron efectivas en la corrección del problema identificado.

El resultado es un informe mensual que proporciona el verdadero retorno de inversión (ROI) del programa de análisis de aceite, teniendo en cuenta los costos de mantenimiento necesarios para resolver el problema, además del costo del programa en sí. Incluso considerando los costos de repuestos y mano de obra para reparaciones e inspecciones, el ROI del programa de análisis de aceite resultó ser de 10:1.

El modelo VMRS también permitió calcular ratios de reparación para la flota, lo que muestra qué tan efectiva es cada región en la reparación de problemas específicos como la contaminación por suciedad o fugas de glicol.

El informe de ratios de reparación proporciona información clave para maximizar la confiabilidad de la flota, identificando prácticas de mantenimiento que requieren mejoras. Por ejemplo, si la región noreste de una flota tiene solo un 50% de éxito en la reparación de fugas de glicol, en comparación con el 90% de la región sur, se puede evaluar la necesidad de capacitación cruzada en habilidades de mantenimiento entre regiones para mejorar ese ratio. Un estudio sobre deficiencias en la tasa de reparación en una flota nacional de gestión de residuos demostró que se gastaron más de $250,000 en fallas de motor donde el problema relacionado con el aceite fue identificado pero no corregido adecuadamente, y esto solo en un período de tres meses.

La integración que permite la tecnología digital actual tiene el potencial de reducir drásticamente los costos de mantenimiento de la flota.

El siguiente paso es integrar estos resultados de gestión con los paneles de inteligencia empresarial de la organización. Una empresa norteamericana de gestión de residuos ha mejorado significativamente la disponibilidad de su flota y reducido costos de mantenimiento mediante la gestión eficiente de su programa de análisis de aceite.

Están utilizando los informes de gestión bimensuales del laboratorio para optimizar su programa de análisis de aceite y mejorar la sostenibilidad de la flota. Como resultado, están dando el siguiente paso para integrar estas métricas de gestión en sus paneles de inteligencia empresarial diarios en toda la flota.

El análisis de aceite de la vieja escuela se puede integrar fácilmente en las tecnologías y el software de las máquinas digitales actuales para proporcionar información más detallada sobre el estado de la máquina. Con una imagen más clara, los administradores de activos podrán extender la vida útil de las máquinas siempre que sea posible, así como mejorar los esfuerzos generales para mantener la confiabilidad y la utilización.

Autor: Bill Quesnel – WC

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