Rompiendo barreras en la industria: La implementación de la confiabilidad operacional como estrategia ganadora

Introducción

La industria moderna se enfrenta a una creciente influencia tecnológica para maximizar la eficiencia y minimizar los costos. Para lograr estos objetivos, las organizaciones han recurrido a la implementación de la confiabilidad operacional con enfoques innovadores en la industria; la cual, representa la incorporación al sistema productivo una serie de procesos de mejora continua en manera consecuente, utilizando herramientas de diagnóstico y metodologías de análisis con nuevas tecnologías para optimizar la gestión, planificación, ejecución y control de los procesos industriales.  

Gestión de la confiabilidad operacional

Es un enfoque holístico para la gestión de activos que se centra en mejorar de la confiabilidad y el rendimiento de los equipos, procesos y sistemas, basándose en el concepto de que la fiabilidad de los equipos y procesos es esencial para la eficiencia operativa, mayor producción y mejora de la seguridad operacional. Involucra la identificación de los activos críticos, la evaluación de la confiabilidad actual y la implementación de mejoras de diseño y mantenimiento para aumentar la vida útil de los equipos. También implica el desarrollo de un enfoque proactivo para la identificación y resolución de problemas, la mejora continua y la gestión del cambio.

Cómo implementar la confiabilidad operacional

Entre los principales pasos se identifican los siguientes. 

• Identificación de activos críticos: Punto clave para el éxito de la implementación de la confiabilidad operacional. Los activos críticos son aquellos que son esenciales para la operación de la organización y que tienen un impacto significativo en la producción, la seguridad y la rentabilidad.
• Evaluación de la confiabilidad actual: Es esencial identificar los activos críticos para determinar el nivel actual de confiabilidad y rendimiento. Esto implica realizar un análisis de la causa raíz para identificar los problemas y las causas subyacentes de las fallas encontradas.
• Implementación de mejoras: Debe realizarse de manera sistemática y controlada, asegurando que las mejoras sean efectivas y que no se introduzcan nuevos problemas. Esto implica cambios en la gestión del mantenimiento, la implementación de nuevos procesos o la adopción de nuevas tecnologías.
• Monitoreo y medición: Son esenciales para evaluar el rendimiento y la efectividad de las mejoras implementadas y realizar ajustes según sea necesario.

Análisis de la confiabilidad operacional en la industria

Las organizaciones obtienen diversos beneficios cuando implementan esta metodología. 

• Mejora de la eficiencia: Aumenta la disponibilidad y la capacidad de los equipos y procesos, lo que mejora la eficiencia operativa y reduce los costos asociados con el tiempo de inactividad y el mantenimiento no programado.
• Reducción de los riesgos operacionales: Reducir los riesgos operacionales asociados con los activos, procesos y sistemas, mejora la seguridad y reduce el riesgo de incidentes imprevistos.
• Mejora de la rentabilidad: Al reducir los costos asociados con el mantenimiento, reparación y reemplazo de equipos y procesos, aumenta la producción y la eficiencia de los sistemas, generando mayores ingresos en las organizaciones.
• Mejora continua: Es un elemento jerárquico de la implementación de la confiabilidad operacional, se deben realizar evaluaciones periódicas de la confiabilidad y el rendimiento, identificando nuevas oportunidades de mejora y asegurando que los planes sean efectivos y sostenibles.

Cómo la tecnología y la capacitación pueden mejorar la confiabilidad operacional

Una barrera común en las organizaciones es la falta de inversión en tecnología y capacitación del personal. La implementación de la confiabilidad operacional requiere de la adquisición de tecnologías innovadoras, herramientas de monitoreo y análisis para evaluar la eficacia de la estrategia implementada.

Por otra parte, tener dominio de los procesos es importante para el trabajo; es necesaria la capacitación y el adiestramiento de todo el personal involucrado, complementar sus habilidades y conocimientos tendrá como resultado un avance progresivo de la implantación y el desarrollo de la confiabilidad operacional en las organizaciones. Es fundamental que las empresas comprendan la importancia de estas inversiones y las realicen para lograr el éxito y una ventaja competitiva en la implementación de esta metodología.

Las novedades no se detienen, a diario surgen nuevas metodologías, software, herramientas, dispositivos, programas informáticos, técnicas en formación en confiabilidad operacional entre otros, que generan soluciones y hacen que el entorno entre los profesionales y el trabajo sea más práctico y productivo para las empresas.

Es importante que los líderes de las organizaciones estén comprometidos con la estrategia y proporcionen los recursos necesarios para su implementación y eficiencia. Además, es trascendental que los líderes proporcionen una visión clara y coherente de la estrategia y comuniquen su importancia y beneficios a todos los trabajadores de la empresa.

La influencia de los operadores en la confiabilidad operacional

Los operadores necesitan habilidades prácticas y conocimientos actualizados, es un requisito indispensable para el monitoreo y evaluación general de los equipos y sistemas. Ellos conocen y confían en su equipo, una vez que han recibido las instrucciones de las metodologías y practicas a implementar, realizaran con mayor eficiencia la recopilación y el análisis de los datos, donde pueden preparar listas de verificación que cumplan con sus propios requisitos. Aportar con la determinación de los intervalos y tiempos de evaluación también es fundamental, ya que el trabajo debe realizarse mientras el equipo está operando.

Impacto de la inteligencia artificial en la confiabilidad operacional

La inteligencia artificial (IA) se está utilizando cada vez más para mejorar la confiabilidad operacional de diversas industrias. El procesar grandes cantidades de datos y encontrar patrones ocultos para identificar problemas antes de que se conviertan en fallas es un poderoso recurso para reducir costos de operación, mejorar la disponibilidad y productividad operacional de las plantas industriales. Además, puede ayudar a predecir cuándo es probable que ocurra una falla, lo que permite a las empresas tomar medidas preventivas para evitar interrupciones costosas.

La IA permite identificar rápidamente la causa raíz de desviaciones de procesos o fallas de los equipos, materializa ahorros en corto tiempo, predice el tiempo real los eventos para tomar acciones correcticas inmediatas y define las bases y las estragáis para programas de digitalización a gran escala.

Una forma en que se utiliza la IA es mediante la monitorización en tiempo real de las condiciones de operación y la identificación de cualquier cambio anómalo en el rendimiento de los equipos. Esto puede incluir la detección de vibraciones, cambios en la temperatura o la presión, y otros indicadores de un mal funcionamiento operativo.

Otra forma en que la IA puede mejorar la confiabilidad operacional es mediante el análisis predictivo. Examinar los datos históricos de un equipo y utilizar algoritmos de aprendizaje automático para predecir cuándo es probable que falle. Esto permite a las empresas planificar el mantenimiento preventivo en lugar de esperar que ocurra el evento, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos asociados.

Ejemplos de empresas que utilizan inteligencia artificial para mejorar la confiabilidad operacional en sus procesos

Storm Readiness de General Electric: Combina datos históricos meteorológicos y de cortes para predecir con precisión el impacto de las condiciones climáticas en la red y preparar de manera segura a los equipos de respuesta inmediata.

IBM: Capacite a los equipos de operaciones, calidad y mantenimiento en el monitoreo remoto de activos, el estado de los activos y el mantenimiento predictivo, impulsado por IA

Honeywell: Dispone de Honeywell Forge Energy Optimization, que utiliza la inteligencia artificial (IA) para optimizar de forma autónoma y continua el sistema HVAC de un edificio para ayudar a ahorrar energía. En relación con las instalaciones industriales, muchas ofertas se centran en la digitalización de los activos para optimizar su rendimiento y también, el de las personas.

Casos de éxito en la implementación de la confiabilidad operacional

Hay múltiples empresas a nivel mundial que desde hace un tiempo han implementado con exito sistemas de confiabilidad operacional en sus procesos de producción.

Uno ejemplo conocido en la industria es el gigante petrolero y gasista británico Bristish Petroleum (BP), que adopto un enfoque que involucra a todos los niveles de la empresa, desde la lata dirección hasta los profesionales de campo. La empresa ha establecido un marco de trabajo de confiabilidad operacional que incluye políticas, estándares y prácticas para asegurar la integridad de los equipos y procesos, y para prevenir accidentes.

La empresa ConocoPhillips, luego de implementar un programa de confiabilidad operacional en su planta de Gas Natural Licuado (GNL) en Australia, mejoró considerablemente el rendimiento de la planta debido al a confiabilidad de los equipos y redujo el riesgo de incidentes operativos.

Conclusión

Implementar la confiabilidad operacional puede ser una estrategia ganadora para mejorar la eficiencia, la seguridad y la rentabilidad de una organización, mientras que reduce el tiempo de inactividad no planificado al predecir los problemas del equipo antes de que ocurran.

La implementación de la confiabilidad operacional ha sido muy exitosa en la industria a nivel global, porque prioriza la identificación de los activos críticos, la evaluación de la confiabilidad actual y la implementación de mejoras de diseño y mantenimiento para aumentar el rendimiento de los equipos y procesos.

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Referencias

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