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De los Datos a los Indicadores Clave de Desempeño. Una revisión metodológica y tecnológica
Blas J. Galván
Univ. Las Palmas de GC
Las Palmas, España
Ernesto Primera
Machinery and Reliability Inst.
Alabama, USA
RESUMEN
En este trabajo se describen los principales componentes tecnológicos y metodológicos modernos que se aplican en la Gestión de Activos Físicos y Confiabilidad de Sistemas Técnicos. Se hace especial énfasis en el proceso global esencial que va desde los Datos de Campo de los Activos Físicos (Tiempos hasta/entre Fallos, Tiempos de Recuperación, Vibraciones, Temperaturas, etc.) hasta los Indicadores Clave de Desempeño (KPI, Key Performance Indicators), necesarios para la toma de decisiones. Finalmente, se muestra un ejemplo de automatización del proceso Datos-KPIs en puestos locales de gestión y/o ingeniería de Plantas Desaladoras.
1. INTRODUCCIÓN
El contexto tecnológico actual proporciona nuevas y poderosas herramientas que implementan metodologías de última generación para la modernización de la Gestión de Activos físicos. Aunque, a priori, parecería que una gran cantidad de organizaciones y empresas se han de mover rápidamente para implementar las nuevas herramientas, la realidad es que el proceso está siendo bastante lento, mucho más de lo imaginado hace solo unos años. Es pues relevante un análisis del contexto, en sentido amplio, que permita comprender cuales están siendo los factores que contribuyen a la ralentización, así como tratar de identificar cuáles serían los catalizadores que darían un impulso importante, especialmente en el sector industrial.
Con creciente frecuencia, las empresas demandan soluciones integradas para su gestión de Fiabilidad, Mantenibilidad y Disponibilidad (Gestión RAM), que incluyan desde los Datos de campo hasta los Indicadores Clave para la gestión técnica y la económica, tanto a nivel operativo como de gestión. En este contexto destaca la necesidad de que las hojas de cálculo Excel sean integradas como parte de las soluciones, ya que en muchos casos son usadas como base de información para las actividades RAM, especialmente actividades de Mantenimiento.
Lograr soluciones de Gestión RAM integradas no es a priori sencillo, pues requiere amplios conocimientos en dos disciplinas totalmente diferentes: RAM y su gestión RAM e Ingeniería del Software. Es esencialmente por ello que existe una creciente demanda de asesoramiento en el proceso, que es atendida prioritariamente por consultoras.
2. DESDE LOS DATOS HASTA LA TOMA DE DECISIONES
La premisa básica para visualizar el ciclo de datos para la toma de decisiones desde un punto de vista RAM, es que todo empieza y termina en los activos físicos. Desde los activos se obtiene la información relevante a tener en cuenta, generalmente en forma de datos cuantitativos de diferentes variables medidas en los mismos, así como de variables relativas al comportamiento RAM (tiempos hasta/entre fallos, Tiempos de recuperación, etc.). Estos datos han de ser tratados previamente a su uso, para eliminar aquellos que sean anómalos por cualquier circunstancia (datos fuera de rango, nulos, etc), lo cual es por si mismo una especialización profesional.
Los datos resultantes se usarán para alimentar diferentes estructuras de cálculo (cada estructura estará compuesta por un ensamblaje de métodos de cálculo) que producirán diferentes resultados sobre una misma variable a estimar. Por ejemplo, se pueden obtener dos estimaciones de un futuro tiempo hasta el siguiente fallo de un equipo, cuando se usan dos diferentes metodologías de predicción (Redes Neuronales y Regresión Simbólica podría ser un caso) La diversidad de resultados sobre una misma variable, hace necesario aplicar procedimientos que los fusionen para obtener generalmente un solo valor representativo de la variable. Conocer y saber aplicar los métodos de fusión, es también una especialización profesional. variable representativa
A continuación, es necesario asegurar que los valores obtenidos están dentro del contexto operativo de los activos físicos, evitando que se obtengan valores anómalos no utilizables. Para ello, suele ser necesario el uso de la experiencia, que generalmente aplica Sistemas Expertos o equivalentes a estos. Adicionalmente, los resultados de esta etapa habrán sido acondicionados para que constituyan entradas admisibles para la etapa siguiente.
La etapa que sigue es la de Ayuda a la Toma de Decisiones, generalmente implementada usando una aproximación monetaria (Teoría de Utilidad) o una semicuantitativa (métodos Electra o Promethee). Cuyo objetivo fundamental es proveer al tomador de decisiones de información relevante sobre las alternativas disponibles. Con esta información mas sus criterios el Tomados de Decisiones adoptará lo que proceda y se produce el retorno a los activos físicos en forma de acciones a ejecutar.
La moderna concepción de los procesos descritos anteriormente implica el uso de la Ciencia de Datos en su más amplia concepción y a lo largo de todas las etapas, es por ello que se añaden tanto bases de datos que contendrán toda la información pasada como sistemas de gestión de metodologías y modelos, que permitirán el uso de la Inteligencia Artificial de forma eficaz y evolutiva, en definitiva, autoadaptable a las circunstancias en cada instante temporal. En la figura siguiente se puede apreciar gráficamente el ciclo descrito.
Figura 1.- EL ciclo para Toma de Decisiones en la gestión RAM
3. LA NECESIDAD DE SOLUCIONES INTEGRADAS
La gestión RAM es solo una parte de los procesos globales de gestión de un negocio, por lo que es evidente que debe estar integrada con tales procesos. Para ello, es necesario que la infraestructura tecnológica implementada en la organización provea de lo necesario, siendo esta una cuestión compleja debido a la gran cantidad de elementos hardware y software que tal infraestructura ha de incluir. En la figura siguiente se presenta una visión integrada de tal infraestructura, que se va a describir a continuación.
A nivel de gestión global del negocio suelen existir aplicaciones de gestión hasta las que ha de llegar la información relevante, generalmente en forma de KPI (Key Performace Indicator) RAM. Para que estos KPI lleguen a este destino será necesario que sean calculados a partir de los datos de campo o de valores intermedios previamente calculados, además han de ser enviados hacia los tableros de indicadores usando la infraestructura TIC que ha de existir.
En la figura siguiente se puede apreciar la gran variedad de tecnologías y metodologías que han de funcionar correctamente para que, al final, los KPI de gestión lleguen a su destino en los niveles de gestión de la empresa. En resumen, han de coordinarse conocimientos y metodologías sobre Ciencia de Datos, Gestión de Datos en Red, Tableros de Indicadores y RAM. En muchos casos, debido a la trayectoria seguida por la gestión RAM en las empresas, mucha información está en Excel y no es viable eliminar las hojas de cálculo del proceso global, por lo que las estrategias posibles son dos: Integrar las hojas Excel en los procesos de Gestión o realizar una gestión RAM íntegramente en Excel y permear sus resultados hacia tableros de indicadores propios y de gestión del negocio.
Ninguna de las dos estrategias mencionadas es sencilla de implementar, pues en ambos casos, aunque con distinto grado, será necesario incorporar programación a las hojas de cálculo usando Visual Basic para Aplicaciones (VBA), o algunos productos de integración/visualización (ejemplo: Power BI). La clave, llegados a este punto, es disponer de software preprogramado para hojas Excel, así como de cursos de formación especializados para el personal de empresa.
Afortunadamente MS Excel está ampliamente difundido y existe mucha información y formación libre en Internet que puede ser usada, por lo que parece viable que tales soluciones puedan, al menos, ser explorada en profundidad. Suelen ser fáciles de encontrar soluciones Excel que almacenen y procesas básicamente datos RAM, pero lo que no se encuentra es software para modelado rápido de sistemas, que integre el ciclo desde los datos hasta los KPI de forma dinámica. Este es el principal reto de este tipo de concepción, siendo aconsejable la experimentación con prototipos programados en Excel que intenten generar software autoadaptable para la gestión integrada RAM.
Figura 2.- Tecnologías y metodologías para la gestión RAM integrada en el negocio
4. EJEMPLO: GESTIÓN RAM BASADA EN EXCEL EN DESALADORAS
En los apartados anteriores se puso de manifiesto la necesidad de explorar soluciones integradoras autoadaptables para la gestión integrada RAM. En este apartado se muestran los resultados de un desarrollo de software en Excel que ha logrado un grado avanzado de autoadaptibilidad y que recorre todo el ciclo desde los Datos hasta los KPI de gestión RAM. Como aplicación práctica se ha escogido una desaladora de gran tamaño, que es modelada a partir de su Diagrama de Bloques de Fiabilidad (RBD, Reliability Block Diagram), generando de forma automática la infraestructura de cálculo que va desde los datos hasta los KPI. En la figura 3 se muestra el RBD que modela el sistema y refleja los resultados de Disponibilidad Operacional a nivel de equipos y sistema, así como los KPI más relevantes. En la figura 4 se muestra el tablero KPI completo y el menú de opciones de gestión.
Figura 3.- RBD para la gestión RAM integrada de una desaladora
Figura 4.- Tablero KPI para la gestión RAM integrada de una desaladora
5. CONCLUSIONES
La integración de una gestión RAM moderna en el proceso de gestión del negocio sigue siendo un reto a día de hoy. A pesar de los grandes avances en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, son muchas las empresas y organizaciones que experimentan serios problemas para progresar hacia una gestión totalmente integrada. La gran variedad de tecnologías y metodologías que han de usarse de forma coordinada e integrada, suele ser el mayor inconveniente para la implementación en las empresa.
Como puede apreciarse en las figuras 1 y 2, es necesaria una combinación de Ciencia de Datos, conocimientos de Gestión de Datos en Red y principios de Gestión RAM, que requiere de una inversión a veces considerable, así como de contratación de nuevo personal especializado y cursos de formación. Los catalizadores que pueden precipitar el cambio estarán relacionados con los tres aspectos mencionado, que puede concretarse en:
- Implementar una gestión de datos en red adecuada con personal competente
- Incorporar un Científico de Datos y un especialista en gestión RAM
- Adquirir y/o desarrollar software VBA para Excel que permita el tránsito rápido desde los datos hasta los KPI, tanto a nivel de gestión RAM como de gestión del negocio.
6. BIBLIOGRAFÍA
[Andrews & Moss, 1993]. J.D. Andrews & T.R. Moss. “Reliability band Risk Assessment”. ISBN 0-582-09615-4. Longman Group UK. 1993.
[Contreras, 2017]. J. Contreras Márquez. “Sistemas de Medición del desempeño en Mantenimiento basado en Indicadores de Gestión”. Caracas, Venezuela. 2017.
[Galván et Al., 2007]. B. Galván, G. Winter, D. Greiner, D. Salazar, and M. Méndez, “New Evolutionary Methodologies for Integrated Safety System Design and Maintenance Optimization,” in Computational Intelligence in Reliability Engineering SE - 5, vol. 39, G. Levitin, Ed. Springer Berlin Heidelberg, 2007, pp. 151–190.
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