Edificios | Mantenimiento

Cómo optimizar la fuerza de trabajo para Facility Management

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8 min. de lectura
Imagen del artículo Cómo optimizar la fuerza de trabajo para Facility Management

Marzio Romeo
Presales Engineer
IFS

TENDENCIAS EN FACILITY MANAGEMENT EN 2022

Las empresas de Facilities Management deben responder eficazmente a varias tendencias para aprovechar la creciente demanda del mercado. De las diversas tendencias en el sector, nos centraremos en 4 temas clave:

1. Tecnologías inteligentes

Al integrar los sistemas de los edificios, como la seguridad, la iluminación y los activos relacionados, con sensores IoT y tecnologías inteligentes, los gestores de las instalaciones pueden crear entornos energéticamente eficientes y planificar los requisitos de servicio de las instalaciones actuales y futuras. Un sensor convierte el parámetro físico (por ejemplo: temperatura, presión sanguínea, humedad, velocidad, etc.) en una señal que puede ser medida.

En 2022, la tecnología de sensores se utiliza para recopilar datos sobre muchos aspectos de cualquier edificio comercial. Los nuevos puntos de datos técnicos incluyen la temperatura ambiente granular, la humedad, así como el estado técnico del edificio para sus sistemas de climatización, eléctricos y de tratamiento del agua. Los sensores discretos o invisibles proporcionan información en directo sobre la ocupación de los escritorios y espacios, el uso de los aseos y el estado de la limpieza. Los inquilinos pueden incluso expresar su satisfacción y pedir ayuda mediante paneles inalámbricos de clic y respuesta.

2. Asistencia Remota

Las soluciones de IoT permiten a los gestores de las instalaciones supervisar las condiciones del edificio a distancia, anticiparse a las necesidades y reducir la dependencia del personal de FM. La tecnología también permite a los gestores

de instalaciones implementar controles y procedimientos para responder de forma proactiva a las necesidades de mantenimiento, seguridad y medio ambiente.

Junto con las tecnologías inteligentes, sensores y el análisis de datos, se puede realizar el triaje de los activos, sin necesidad de enviar técnicos de campo para el análisis inicial del trabajo que se requiere. Esto significa que los proveedores de servicio pueden reducir en gran medida el envío de técnicos in situ gracias a la supervisión del estado de los sensores.

3. Reducción de la huella inmobiliaria

Muchas empresas se han cambiado a un modelo de trabajo remoto e híbrido desde el hogar (WFH en inglés) debido en parte al ahorro de costes y las preferencias de los empleados durante la pandemia. Esta tendencia está abriendo nuevas oportunidades de negocio a las empresas de Facility Management, que conllevan la adaptación a un modelo distribuido y dinámico que gestione y mantenga el espacio de las oficinas, la construcción de infraestructuras y la inversión en tecnología que apoye la colaboración híbrida; esto se resume en reducir el tamaño de las grandes sedes y al mismo tiempo multiplicar el número de oficinas de dimensiones reducidas.

4. Big Data y Analítica

La proliferación de tecnologías informáticas y de edificios inteligentes ha creado una enorme cantidad de datos. Al disponer de datos más precisos sobre los niveles de ocupación y las tasas de utilización de los espacios de trabajo, los gestores de instalaciones pueden recurrir a la analítica de datos, a la inteligencia artificial y al Machine Learning para tomar mejores decisiones sobre el funcionamiento, la gestión y el mantenimiento de las instalaciones, pero los datos por sí solo no son suficientes para la toma de decisiones, sino que se requieren sistemas que gracias a esos datos, permitan optimizar las tareas del día a día sobre el terreno.

OPTIMIZACIÓN COMO ESTÁNDARD

Según la Real Academia Española la palabra “optimizar” se define como buscar la mejor manera de realizar una actividad; en efecto, la optimización puede tratarse del tiempo, como del espacio o de las tareas cotidianas del día a día. Desde el momento que nos despertamos algunas personas suelen optimizar el tiempo para aprovecharlo el máximo posible, incluso durante las horas de sueño, que tratamos de optimizarlas para estar lo más descansados posibles al día siguiente. Sin embargo, la optimización por sí sola no es eficaz si no le añadimos las restricciones necesarias, que nos permitan tomar la mejor decisión o la mejor ruta de entre todas las posibles.

Si llevamos esta analogía al Servicio de campo, “Field Service” en inglés, nos daremos cuenta que al repartir los trabajos disponibles entre diferentes cuadrillas, se podrán crear una cantidad finita pero significativa de rutas posibles, en algunos casos tendremos tantas posibilidades que sin un optimizador eficaz será imposible determinar cuál de ellas es la más adecuada; es ahí cuando entran en juego las restricciones mencionadas anteriormente, que en el caso que nos ocupa, serán los parámetros necesarios para determinar la ruta óptima de cada cuadrilla. Hablamos de motores de asignación que utilizan múltiples algoritmos diferentes, basados en habilidades, prioridades, tipos de trabajo, duración, materiales necesarios, calendarios, disponibilidades y muchas otras restricciones que pueden ser necesarias para optimizar un caso determinado.

UN CASO PRÁCTICO DE FACILITY MANAGEMENT CON IFS

El análisis de datos nos permite abrir las puertas a una de las tantas referencias que tenemos en IFS relacionado al Facility Management. Hablamos de una empresa europea con más de 500.000 empleados alrededor del mundo, de los cuales solo en Europa hay más de 300.000, que se dedica a varios segmentos del mercado, como por ejemplo el workplace, servicios auxiliares, gestión de seguridad, limpieza, servicios técnicos, entre otros.

Esta empresa europea eligió IFS como proveedor de servicios en el Reino Unido para la optimización de la fuerza del trabajo de sus clientes en las actividades diarias que realizan sobre el terreno, operan 750 cuadrillas con distintos tipos de trabajos tales como servicios técnicos, limpieza, guardias de seguridad, mantenimiento de cámaras, entre otros. Su puesta en producción y rotundo éxito dio pie a que en el año 2020 se abriera camino para la implementación de otro proyecto similar en la región DACH que incluye Alemania, Suiza y Austria, pero esta vez abarcando alrededor de 3000 cuadrillas o equipos en una región mucho más amplia, en lo que ha sido uno de los mayores retos de IFS hasta el momento.

La importancia de la optimización

Siguiendo con el caso de éxito anterior, la empresa usaba (y continúa usando) una de las plataformas de IBM para la gestión de activos, donde se encuentra el inventario de activos de sus clientes, los planes de mantenimiento de los mismos y las herramientas para asignar de forma asistida, ejecutar y reportar el trabajo. El cliente podía realizar una gestión eficaz de los procesos, sin embargo, buscaba ir más allá, pasar de ser eficaz a ser eficiente.

Dado el volumen de datos que había tanto de ordenes de trabajo, técnicos de campo y lugares, el análisis de datos, por sí solo, no era suficiente, era necesario trabajar esos datos y estructurarlos de la mejor manera para armar el rompecabezas necesario que permitiese optimizar la ejecución de las órdenes de trabajo. Había, además, un importante condicionamiento, en gran parte de los casos que se desconocía cuál iba a ser la duración de la orden de trabajo.

Otro asunto que se deseaba atajar era el exceso de mantenimiento, debido a la prevalencia del mantenimiento basado en calendario, sobre el basado en uso, o el basado en condición. La disyuntiva que se presentaba era cómo optimizar lo que está cambiando dinámicamente, todo aquello que no sigue un patrón fijo.

Las soluciones

Tas el análisis de las premisas planteadas, se determinó que las mejores soluciones para nuestro caso pasaban por tres conceptos: IoT, optimización dinámica de la asignación y la realidad mixta, que actualmente se encuentra aún en estudio.

Tecnología IoT. En el caso de éxito planteado, el uso generalizado de sensores en los más diversos ámbitos permitió conocer cuando era necesario realizar una intervención; a título de ejemplo, la instalación de pequeños sensores en puertas de los baños permitía conocer la cantidad de veces que los trabajadores utilizaban el baño. Hacer uso de ese dato de la utilización de los lavabos permitió optimizar la cantidad de veces que era necesario enviar personal de limpieza y aprovechar ese tiempo sobrante en la ejecución de otras tareas diarias, y con ello tener una estimación de tiempo mucho más acertada tanto de desplazamiento como de la ejecución de la actividad.

Optimización dinámica de la asignación. Se basa en el principio de asignación gota a gota en tiempo real, mediante la cual los trabajos se asignan a medida que se completan los que están en ejecución y donde continuamente estamos evaluando la mejor solución de forma que somos capaces de reaccionar de forma dinámica ante cualquier cosa que ocurre y que permite al encargado del despacho focalizarse en las excepciones, las cuales pueden solventar de forma manual o asistida, pudiendo asignar órdenes de trabajo a la cuadrilla que quiera y en la franja horaria que más desee, aquellas órdenes que han dejado de asignarse debido a los criterios de optimización manejados por el algoritmo.

Realidad Mixta (en estudio). En este caso se está analizando cómo la implementación de aplicaciones de realidad aumentada permite realizar triajes; con el usuario final, mostrando el problema existente a un técnico que está en remoto, que evalúa si se puede resolver sobre la marcha sin necesidad de desplazamiento, o de requerirse este cual es el tiempo y los materiales que serán requeridos. Optimizando, así, el trabajo y mejoramos la satisfacción del cliente.

También se está evaluando el uso de la misma para que técnicos experimentados asesoren o supervisen el trabajo y las condiciones de seguridad de técnicos que están in situ, desde la oficina.

Resultados del proyecto

Los objetivos planteados inicialmente se cumplieron, la empresa pasó de tener una asignación estática a una asignación dinámica en el que la planificación es de forma óptima recurrente, basado en un modelo automático que ofrece a sus trabajadores mayor productividad y mejor uso de su tiempo; un proyecto pensado para las personas y la mejora de la calidad de vida, algo que se viene impulsando la comisión europea bajo el concepto de industria 5.0, que no es más que la base de la industria 4.0 añadiendo la colaboración entre software y humanos; es decir, se busca generar un equilibrio en el que la interacción máquina-humano sea capaz de aportar el máximo de beneficios, dirigiéndose hacia una transición de un modelo eficaz a un modelo eficiente.

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