Por Learning Experience Center
En esta era de la tecnología digital, muchas industrias han optado por usar herramientas digitales y analíticas en el área de mantenimiento de maquinaria pesada para incrementar la confiabilidad de su equipamiento sin alterar costos.
Sin embargo, ello no es una tarea simple, para conseguir exitosamente la implementación de soluciones digitales en la organización, expertos señalan tres características clave:
- Asumir una óptica integral de las herramientas digitales que se implementarán, e incorporarlas con una clara visión de sus funciones basadas en los objetivos organizacionales.
- Enfocarse en dos áreas relevantes: Mantenimiento predictivo y gestión digital del trabajo. Cuando hablamos de mantenimiento predictivo nos referimos a un enfoque analítico basado en datos para monitorear sistemas industriales con la finalidad de maximizar la confiabilidad y la eficiencia. Asimismo, minimiza los costos operativos al optimizar la utilidad del equipo o reduciendo sus fallas. Respecto a la gestión digital del trabajo, es un conjunto de sistemas que mejoran el mantenimiento y optimizan la priorización de tareas, planeación, asignación, obtención de permisos, programación y despacho.
- Brindar soporte al uso de las herramientas digitales por medio de facilitadores como el diseño de flujos de trabajo, infraestructura robusta de datos y personal con competencias analíticas y digitales.
La implementación de la gestión digital del trabajo y el mantenimiento predictivo, resultan beneficiosos cuando existe una adecuada toma de decisiones y una estrategia ágil de gestión de los cambios en la organización.
Con nuestros programas science-based, potencia a tu equipo en competencias analíticas y digitales para implementar soluciones digitales en el negocio e incrementar la confiabilidad y mejorar el mantenimiento del equipo.
Referencias:
Arena, S., Florian, E., Zennaro, I., Orrù, P. F., & Sgarbossa, F. (2022). A novel decision support system for managing predictive maintenance strategies based on machine learning approaches. Safety science, 146, 105529. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0925753521003726?via%3Dihub
Decaix, G., Gentzel, M., Neise, P., & Thibert, J. (23 de abril de 2021 ).Una manera más inteligente de digitalizar el mantenimiento y la confiabilidad. Mckinsey & Company. https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/a-smarter-way-to-digitize-maintenance-and-reliability/es-CL