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Tres mejores prácticas para medir y analizar el impacto de la Gestión del desempeño de activos físicos

07 Abr 2021
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En los últimos años, la Gestión de activos se ha consolidado como un área distintiva en la gran minería. Las grandes compañías cuentan con ejecutivos que han liderado un enfoque centrado en el valor creado, y han separado esta función de la mirada clásica de Mantenimiento. Esta perspectiva reconoce que el propósito de la Gestión de activos físicos es incrementar la productividad del negocio, a través del desempeño de los activos.

La digitalización ha reforzado el rol de la Gestión de activos como un factor de cambio. De forma transversal, las compañías han desarrollado roadmaps de analítica avanzada, con iniciativas para mejorar el desempeño de sus activos. El uso de estas herramientas no es nuevo, pero los avances en plataformas de datos y aprendizaje de máquinas han permitido profundizar el impacto de la analítica en la transformación procesos.

Pese a los avances, observamos brechas relevantes en las compañías para alinear las iniciativas de mejora con la productividad de los activos. Aunque suele existir un propósito claro de mejorar las metas de negocio, vemos cinco factores comunes que dificultan llevarlo a la práctica:

  • La medición de pérdidas usualmente no considera el máximo potencial productivo.
  • La medición de pérdidas no cuantifica de forma específica el impacto de cada equipo en la producción.
  • Las pérdidas de rendimiento mezclan el impacto de detenciones de equipo y velocidad de producción.
  • Los datos de detenciones y pérdidas de equipos no son suficientes en su cantidad, calidad o granularidad.
  • La medición de restricciones a la producción utiliza prorrateos respecto una meta budget, y no criterios basados en la configuración del proceso.

El resultado de estas brechas se observa comúnmente en la dificultad de identificar los cuellos de botella, la distancia entre indicadores gerenciales e iniciativas operacionales, y la dificultad para trazar los drivers reales de productividad.

Nuestra experiencia nos muestra que hay tres factores que pueden mitigar estas brechas, y alinear a la organización en torno a un proceso integrado de eliminación de pérdidas.

  • Usar la eficiencia global de los activos (OEE) como un indicador de desempeño. El OEE es un indicador que compara la producción respecto a la capacidad máxima del proceso. Separa las variaciones del proceso en términos velocidad de producción y calidad. Bajo una definición amplia, este enfoque integra los efectos de disponibilidad, utilización, rendimiento, ley y recuperación. Esto permite separar pérdidas de producción, y compararlas con el máximo potencial productivo. Frecuentemente, este análisis lleva incluso a desafiar las metas budget de cada área.
  • Analizar de forma sistémica el desempeño de equipos y procesos. Las pérdidas de producción provienen de eventos específicos que ocurren a nivel de equipos y procesos. Comúnmente, las iniciativas de mejora se concentran en equipos específicos, sin considerar que los cuellos de botella son dinámicos. El análisis sistémico combina el desempeño de los equipos, con las condiciones de proceso, buffers y redundancias, para estimar el impacto específico de cada activo en la producción. Esto permite focalizar las iniciativas en la productividad de los activos, incluso mostrando como equipos aparentemente secundarios pueden ser responsable de grandes pérdidas.
  • Implementar un proceso de imputación y validación de pérdidas. La base de la gestión del desempeño de activos está en los datos. Todavía muchas áreas tienen brechas relevantes en cuanto a la cantidad de eventos capturados, la calidad de su clasificación, y la granularidad de la información. Esto ocurre de forma transversal en la minería, y todavía existen brechas importantes en grandes compañías. Nuestra experiencia muestra como mejor práctica: (i) la captura de eventos a nivel de cada equipo y causa (no solo a nivel de equipos críticos), (ii) el uso de software que estandarice los niveles de clasificación, y (iii) la implementación de un proceso con responsabilidades de imputación, validación, análisis y reporte de datos.

Estas medidas usualmente son abordadas en proyectos de consultoría de alto nivel. Sin embargo, los avances en modelos digitales, analítica avanzada y software especializado, permiten su implementación en línea. Nuestro trabajo desarrollando estas soluciones en las principales compañías mineras, nos ha mostrado un interés transversal de los ejecutivos por desarrollar estas capacidades a través del uso de tecnología. Invitamos a los lectores interesados en conocer ejemplos de aplicación y experiencias específicas, a visitar nuestro sitio web y contactarnos.

Alejandro Martínez
Director de operaciones
RMES Analytics

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