Una instalación media de producción o fabricación consume varios miles de piezas de repuesto o consumibles para mantener un funcionamiento sin interrupciones ni incidentes.
Según un informe publicado por Datos Horrizon Research,
El mercado mundial de fabricación de piezas de repuesto se valoró en aproximadamente 620 mil millones USD en 2023 y se prevé que alcance alrededor de 930 mil millones USD en 2033, creciendo a una CAGR de 4.3% de 2024 a 2033
Sólo en Estados Unidos, el gasto en piezas de recambio es considerable, estimándose en unos $89.500 millones en 2023.
Sin embargo, el uso real es bajo; las organizaciones suelen utilizar sólo entre 8 y 10% de su inventario MRO cada año, lo que significa que 90% permanecen sin utilizar en las estanterías. [Según Terrence Ohanlon de Reliability AI].
Para garantizar el aprovisionamiento a tiempo, la disponibilidad, el poder de negociación, un proceso de aprovisionamiento sin errores y evitar el exceso de existencias, los datos y la información relativos a estas piezas de recambio se suelen meticulosamente y se mantienen en un sistema ERP, generalmente en un módulo de "datos maestros" que puede denominarse "Maestro de materiales" o un "Item Master"
A medida que se amplían las operaciones, aumentan las solicitudes de nuevas piezas de recambio, y los datos relativos a estas piezas pueden comprometer la "calidad de los datos" de las mismas. He aquí cómo.
Las nuevas solicitudes de pieza pueden ser duplicados de una pieza ya existente en el sistema, lo que no se sabía en el momento de crear una nueva solicitud de pieza.
La nueva solicitud podría carecer de información clave, como especificaciones de la pieza, dimensiones, categoría, subcategoría, etc.
No se ha adoptado ninguna norma centralizada para mantener la integridad de las piezas de recambio, lo que complica aún más la catalogación de los datos.
Para mitigar esta situación, las empresas deben invertir en una única limpieza de sus datos actuales sobre piezas de recambio para eliminar los duplicados, completar la información que falta, estructurar el conjunto de datos y, en casos avanzados, también integrar los datos y referenciarlos con otros dominios de datos maestros u otros módulos de ERP.
Las empresas que se dedican actualmente a este proceso pueden abordarlo de varias maneras, cada una de ellas con sus propios costes, complejidad y requisitos técnicos.
Método 1: Uso de herramientas ETL de preparación y migración de datos
Las herramientas ETL y de preparación/migración de datos están diseñadas para cotejar datos de múltiples fuentes extrayéndolos de diversas fuentes como archivos, carpetas, software, feeds/catálogos de proveedores, etc.
Después se evalúan los datos antes de transformarlos y normalizarlos según la taxonomía y las normas aceptadas.
Por último, los datos se ingieren o "cargan" en los sistemas de origen.
En pocas palabras, esto es lo que hace una herramienta ETL;
- E - Extraer datos de múltiples fuentes y recopilarlos en una vista maestra.
- T - Transformación de los datos en una norma única, con abreviaturas, unidades de medida, categorías, etc., escritas según la taxonomía aceptada. Esta es la fase en la que los datos se limpian a fondo, se comprueba si hay duplicados, se enriquecen para los valores que faltan y se fusionan cuando procede y se validan para las normas.
- L - Cargar los datos de nuevo en los sistemas de origen tras tratarlos según los requisitos originales, garantizando que sean precisos, estén normalizados y listos para un uso coherente en todas las operaciones.
Pros:
- Este enfoque es relativamente rentable, ya que las herramientas ETL no son prohibitivamente caras.
- Este enfoque es escalable y, si se dispone de los recursos técnicos y de gestión necesarios, la limpieza puede realizarse mucho más rápido en varios miles (o incluso millones) de registros de piezas de recambio, suponiendo que las reglas de negocio se actualicen continuamente.
Contras:
- La precisión y la cobertura de los casos de uso no son ideales; en la mayoría de los casos, la aplicación de lógica empresarial masiva tiende a hacer más mal que bien, ya que hay poco control sobre las técnicas utilizadas para la validación y transformación de datos.
- Requiere recursos tanto técnicos como empresariales (de equipos como contratación, gestión de datos), que a menudo no están fácilmente disponibles, y recurrir a recursos ad hoc puede disparar los costes, anulando la ventaja más importante de este enfoque en primer lugar.
Recomendación:
Este enfoque es ideal cuando el recuento de piezas de recambio que hay que depurar es mucho más reducido (entre 3 y 5.000 registros), el umbral de precisión de los datos no es demasiado alto y se dispone de recursos técnicos.
Ejemplos:
Una empresa minorista se enfrentaba a importantes incoherencias en los datos de sus distintas sucursales, lo que afectaba a la eficacia operativa y a la toma de decisiones.
Para hacer frente a este reto, la empresa implantó una solución de limpieza de datos ETL que estandarizaba y validaba los datos procedentes de múltiples fuentes.
Como resultado, la empresa consiguió un aumento de 20% en la eficiencia operativa y redujo significativamente los errores relacionados con los datos, lo que permitió unas operaciones más fluidas y unos informes más fiables.
Según ForbesLos datos sucios cuestan a las empresas hasta 12% de ingresos totales al año.
Método 2: externalización o deslocalización a equipos especializados
Varias empresas se enfrentan al problema de la gestión de datos de piezas de recambio, y muchas no cuentan con los recursos técnicos o el ancho de banda necesarios para aplicar un enfoque "basado en software" para corregir los datos relativos a los materiales de las piezas de recambio.
Como alternativa, las empresas que se enfrentan a este problema optan por subcontratar esta depuración de datos a empresas especializadas que emplean a un gran equipo de "administradores de datos", "analistas" o "asociados" para corregir estos problemas de calidad de los datos.
Un analista de gestión de datos típico utiliza un enfoque manual o semiautomatizado para;
- Identificar la información que falta en cada registro de datos
- Normalizar los datos basándose en la definición de "ficha de datos" de la categoría de piezas de recambio.
- Extraer los detalles/información clave de la descripción en las "propiedades", "cabeceras" o "columnas" correctas.
- Realice una comprobación de duplicados L1 en todo el conjunto de datos para eliminar las entradas duplicadas. Incluso en este punto, las probabilidades de que existan entradas duplicadas en el sistema son altas.
- Enriquecer los valores que faltan, las categorías, los atributos, los números de pieza del fabricante, el nombre del fabricante, etc.
- Ejecute otra comprobación de duplicados L2. Esta vez, con puntos de datos adicionales, la comprobación de duplicados será mucho más exhaustiva y "completa"
El proceso, como es de suponer, es laborioso, y estas empresas de externalización suelen emplear a gran parte de su mano de obra en un país con una gran población anglófona experta en informática para mantener el coste bajo.
Los pasos descritos anteriormente son las tareas básicas y los resultados de un ejercicio de depuración de datos de piezas de recambio.
Sin embargo, las grandes empresas con requisitos de gestión de datos mucho más complejos suelen tener necesidades de limpieza y aumento de datos mucho más exhaustivas.
Esto incluye
- Enriquecimiento completo de datos de piezas de recambio, incluido el nombre del proveedor, las atribuciones y el enriquecimiento de datos
- Enriquecimiento, limpieza y deduplicación de los datos de proveedores y equipos, así como
- Integraciones entre estos dominios de datos, por ejemplo, referencias cruzadas entre piezas de recambio y equipos aprovechando la lista de materiales de equipos.
- Integraciones entre recambios y proveedores aprovechando los catálogos de proveedores, los datos internos, etc.
Impulsar la excelencia en gestión de inventarios para equipos MROAdemás, estos equipos de externalización aumentan no sólo los datos de piezas de repuesto (también denominados repuestos de material), sino también cualquier otro dato vinculado a los procesos de mantenimiento, lo que suele denominarse limpieza de datos maestros de MRO.
Se trata de una solución de limpieza de datos mucho más completa y avanzada, y puede encontrar más información en la página de limpieza de datos MRO aquí.
Pros:
- Para las empresas con umbrales de precisión de datos elevados, se trata de un enfoque limpio con la máxima precisión en las métricas vinculadas a la normalización, el enriquecimiento, la extracción y la eliminación de duplicaciones de datos.
- Los requisitos personalizados relacionados con la extracción, el enriquecimiento o la normalización de los datos pueden adaptarse fácilmente, ya que el planteamiento es bastante flexible.
- Es una opción ideal para la limpieza de registros de datos maestros de piezas de repuesto que son >20K registros, ya que hay costes fijos asociados con la búsqueda, incorporación y gestión del proveedor subcontratado.
Contras:
- A pesar del ahorro de costes que supone recurrir a equipos deslocalizados de bajo coste, dado que el proceso es manual y requiere hasta cierto punto ciertos conocimientos "técnicos", este enfoque puede resultar bastante caro a largo plazo, especialmente en el caso de los esfuerzos recurrentes de limpieza de datos.
- Dependiendo del número de piezas de recambio y registros, este enfoque puede llevar más tiempo y los proyectos con más de 50.000 registros de piezas pueden tardar fácilmente más de 2 meses en entregarse.
- Aunque las puntuaciones de precisión suelen ser mucho más altas en comparación con los enfoques anteriores, realmente depende de la calidad del equipo deslocalizado y se requiere una coordinación regular, actualizaciones de progreso y revisiones para garantizar el control de calidad.
- Para menos de 20.000 registros de material de piezas de recambio, este no es el enfoque ideal debido a los costes fijos asociados a la búsqueda, incorporación, contratación y gestión del socio externo.
Recomendación:
Se trata de un enfoque ideal para empresas con umbrales de calidad de datos elevados, presupuestos, un gran número de registros de piezas de recambio y plazos de implantación relativamente largos.
Por ejemplo:
Una empresa mundial de tecnología médica necesitaba una gestión eficaz de las piezas de recambio y los artículos de servicio para respaldar sus operaciones.
La empresa externalizó la gestión de repuestos y artículos de servicio, incluida la creación de 200 kits de repuestos y subconjuntos, para agilizar sus procesos logísticos y de inventario.
La iniciativa de externalización permitió mejorar el control de inventarios y la eficiencia del servicio, mejorando el rendimiento operativo global.
Según un informe publicado por PSC Global, La externalización de las actividades de gestión de datos permitió reducir los plazos de entrega de 12 semanas a sólo 1 día, reducir el capital circulante mediante la centralización de las existencias, minimizar las solicitudes de repuestos y mejorar la disponibilidad de los artículos.
Método 3: Software a medida
Además del software ETL/Data Readiness, existen varias herramientas especializadas creadas específicamente para automatizar por completo el proceso de limpieza de datos de piezas de recambio con reglas de validación integradas e identificación de duplicados.
Antes de la llegada de los modelos de IA, se podría argumentar que era prácticamente imposible automatizar esta limpieza, ya que simplemente no existen reglas claras para limpiar o estandarizar los datos de piezas de repuesto, o se requiere una lógica basada en numerosas reglas que no es práctica de configurar.
Desde 2025, sin embargo, la aplicación de agentes de IA y su capacidad para ser conscientes del contexto al ser entrenados con los datos adecuados han abierto nuevas puertas.
Verdantis MDM SuiteAhora es posible automatizar considerablemente estas tareas. La inversión en el desarrollo de agentes de IA para normalizar las descripciones de las piezas, crear de forma autónoma fichas de datos basadas en taxonomías y enriquecer los datos procedentes de fuentes verificadas ha dado lugar a que la limpieza de datos de piezas de recambio sea mucho más rápida, productiva y asequible.
A continuación le mostramos cómo nuestra solución automatiza la limpieza y el enriquecimiento de datos
Además, los mismos modelos de IA pueden utilizarse para garantizar que la calidad de los datos de las piezas se mantiene intacta de forma continua; esto se conoce normalmente como gobernanza de los datos MRO.
Aunque ha habido varios avances en IA y nuestro equipo en Verdantis ha enviado varios modelos de IA integrados en varios flujos de trabajo de limpieza de datos de piezas de repuesto. En 90%+ casos, estos flujos de trabajo de limpieza de datos no pueden automatizarse por completo y requieren la intervención humana en calidad de revisor.
Pros:
- Una de las formas más precisas de limpiar, enriquecer y estandarizar los datos de piezas de recambio en taxonomías adoptadas a escala, especialmente si el software aprovecha los modelos de IA entrenados en datos de piezas específicos del sector. De hecho, dado que este enfoque aprovecha modelos de IA entrenados, la precisión puede ser mejor que la del método #2 detallado anteriormente.
- Una de las formas más rápidas de ejecutar una actividad de limpieza de piezas en muy poco tiempo
- La idea de este enfoque es entrenar a los agentes de IA con una gran cantidad de datos estandarizados y crear procesos que permitan a los agentes de IA realizar el trabajo pesado maximizando la precisión. Las revisiones humanas pueden ajustarse para alcanzar el nivel de precisión deseado mediante el uso táctico de puntuaciones de confianza basadas en IA, etc.
Contras:
- Aunque este enfoque es mucho más barato que desplegar equipos en el extranjero gestionados por las empresas de externalización, es una opción más cara si se compara con las herramientas ETL/MDM.
- Muchas de estas plataformas de software impulsadas por agentes de IA son novedosas y requieren una incorporación y formación exhaustivas para su uso, lo que puede resultar un poco abrumador y una zona de confort para las empresas y sus equipos de aprovisionamiento. Por el contrario, las herramientas ETL y MDM son un territorio familiar.
Por ejemplo:
Una empresa energética internacional se enfrentaba al problema de la falta de coherencia y fragmentación de los datos sobre piezas de repuesto en todas sus operaciones, lo que provocaba ineficiencias en las adquisiciones y un aumento de los tiempos de inactividad.
Mediante la implantación de una solución de gestión de datos maestros (MDM) basada en IA, la empresa automatizó la normalización, el enriquecimiento y la validación de más de 50.000 registros de piezas de repuesto.
Este planteamiento no sólo mejoró la precisión de los datos, sino que también agilizó los procesos de adquisición y redujo los costes operativos.
Recomendación
En 90% + de los proyectos de Verdantis, desplegamos el módulo de limpieza de datos de piezas de repuesto de la suite MDM junto con un equipo de 2-3 analistas de datos y un gestor de proyectos para la revisión final, ediciones y aprobaciones y controles de calidad.
Consideramos que este enfoque híbrido de aprovechar agentes de IA potentes y formados en el sector junto con expertos en la materia es una forma ideal de minimizar el tiempo de respuesta y maximizar la precisión.
Para ello, los modelos de IA formados en el sector limpian los datos de las piezas en una operación de depuración y normalización de datos de 5 pasos.
Los datos depurados también se etiquetan con una "puntuación de confianza", y los registros que carecían de contexto suficiente para una depuración se etiquetan para una revisión humana manual. Estos registros pueden "borrarse" o "fusionarse".
En Verdantis, nuestra hoja de ruta de productos se basa en los fundamentos de la IA Agentic y su capacidad para añadir un valor significativo en el proceso de limpieza de datos.
Dicho esto, aunque una solución totalmente automatizada está a la vuelta de la esquina, en su estado actual, un proceso de limpieza de datos por partes requiere humanos en el bucle que puedan revisar, aprobar y anular algunos de los registros de datos.
Este es el enfoque más adecuado para los proyectos de limpieza de datos de piezas con un recuento de entre 20.000 y 2 millones de registros de datos.
Software en acción:
Método 4: Software MDM genérico
Aunque las plataformas MDM genéricas no están diseñadas específicamente para la depuración de piezas de recambio, son lo suficientemente flexibles y configurables como para gestionar casos de uso específicos del sector para la depuración, pero esto también requiere un especialista en administración de datos o gestión de datos para configurar e implementar estas reglas y migrar los datos corregidos a los sistemas de origen.
He aquí cómo pueden utilizarse estas plataformas para depurar datos de material y repuestos
1. 1. Recogida de datos
De forma similar a las herramientas ETL, estas herramientas MDM identifican las fuentes de datos a partir de múltiples sistemas de origen como ERP/EAM, CMMS, carpetas, catálogos, sistemas heredados o registros manuales.
Las plataformas MDM utilizan conectores o herramientas de integración para extraer los datos de estos sistemas dispares, y el objetivo es consolidar todos estos datos en la plataforma MDM para una gestión centralizada de los datos.
2. Normalización de datos
Las plataformas MDM suelen disponer de una interfaz muy intuitiva para la normalización de datos mediante la "configuración de reglas", esquemas de clasificación de las piezas de recambio, convenciones de nomenclatura, unidades de medida, etc.
Por ejemplo, una regla para estandarizar "Kilogramos" a "Kg", o una regla que desautorice los caracteres especiales.
U otra regla para validar o normalizar valores numéricos (p. ej.: dimensiones, coste)
U otra norma para las convenciones de nomenclatura, por ejemplo, estandarizar las descripciones de las piezas para evitar diferentes variaciones (por ejemplo, "Perno de acero" frente a "Perno, acero").
3. Detección de duplicados
Las plataformas MDM suelen disponer de varias funciones para la detección de duplicados. La plataforma utiliza algoritmos para encontrar coincidencias exactas entre números de pieza, descripciones, categorías, unidades de medida, etc.
Para una desduplicación avanzada, los sistemas MDM admiten la concordancia difusa, que puede identificar registros que son similares pero no idénticos a nivel de caracteres. (Por ejemplo, "12mm Bolt" frente a "12mm-Bolt").
Estos registros suelen etiquetarse con una puntuación de confianza, ya que permitir la fusión de los registros de forma automática puede ser arriesgado y dar lugar a errores.
4. Limpieza y enriquecimiento de datos
Esto implica en gran medida la corrección automática o manual de campos de datos inexactos, como números de pieza, descripciones, fabricantes o clasificaciones. Por ejemplo, si la descripción de una pieza está incompleta o mal escrita, puede actualizarse para que coincida con la información correcta.
Cuando faltan datos (por ejemplo, especificaciones críticas o números de pieza), la plataforma MDM puede utilizar reglas predefinidas para extraer datos de fuentes externas (como catálogos de proveedores) o marcar estas lagunas para su introducción manual.
Más Las herramientas MDM disponen de integraciones con fuentes de datos externas para su enriquecimiento.. Las copias digitales de los catálogos de proveedores y los datos internos de los sistemas ERP/EAM o las bases de datos de terceros pueden utilizarse para crear flujos de trabajo de enriquecimiento y colmar las lagunas.
5. Gobernanza de datos
Como se ha comentado en el punto #1, la gestión centralizada de los datos de las piezas es el objetivo de cualquier iniciativa de MDM para recambios de material. El aspecto clave aquí es garantizar datos fiables de forma continua.
Un ejercicio de limpieza de los datos maestros de piezas de recambio sólo será efectivo durante unas pocas semanas antes de que la calidad de los datos vuelva a erosionarse. Por este motivo, un plan de gobernanza de datos para MRO debería ser el siguiente paso inmediato para garantizar datos de recambios de alta calidad de forma continua.
Algunos de los En esta página se enumeran los principales proveedores de software de gestión de datos maestros junto con sus ventajas competitivas, casos de uso en el sector, opciones de integración y opiniones de los usuarios.
Pros:
- El enfoque es flexible y puede configurarse para satisfacer los requisitos específicos de los datos de piezas de recambio de una organización, por lo que resulta adecuado para una gran variedad de sectores y complejidades de datos.
- Permite gestión centralizada de piezas de recambio consolidando la información de múltiples fuentes como ERP, EAM, CMMS o registros manuales en una única plataforma para facilitar el control y el acceso.
- Con la normalización y validación basadas en reglas, la plataforma ayuda a limpiar los datos automatizando tareas comunes como la conversión de unidades de medida, la aplicación de convenciones de nomenclatura y la corrección de errores basada en una lógica predefinida.
- La detección de duplicados se realiza mediante algoritmos que encuentran coincidencias exactas y registros similares, lo que ayuda a reducir la redundancia y garantiza la precisión de los datos, al tiempo que proporciona puntuaciones de confianza para realizar fusiones más seguras.
Contras:
La configuración de la plataforma requiere conocimientos informáticos o de administración de datos para configurar las reglas, los flujos de trabajo y las integraciones, lo que puede hacer que la implantación inicial requiera muchos recursos.
Dado que el software MDM genérico no está diseñado específicamente para los datos de piezas de repuesto, las organizaciones a menudo tienen que invertir tiempo y esfuerzo adicionales en la personalización de los flujos de trabajo y la lógica para adaptarse a las necesidades específicas de la industria.
Sin una gobernanza estructurada y revisiones periódicas, los datos depurados pueden degradarse rápidamente, lo que exige un esfuerzo continuo para mantener la calidad y la fiabilidad.
Por ejemplo:
Una empresa de fabricación mundial que se enfrentaba a incoherencias en los datos de piezas de repuesto de los ERP regionales implantó una plataforma MDM genérica.
Normalizaron las convenciones de nomenclatura, las unidades de medida, las clasificaciones de piezas y ejecutaron la detección de duplicados mediante concordancia difusa.
Como resultado, se redujeron los errores de datos, se mejoró la precisión de las adquisiciones y se mejoró la planificación del mantenimiento, al tiempo que se estableció una gobernanza de datos continua para mantener estas mejoras de calidad.
Según un informe de investigación de IJSRP, Las empresas que implantaron una solución MDM para armonizar sus datos informaron de una reducción de hasta 25% en errores de datos y una mejora de 15% en la eficiencia de la producción.
Conclusión
La depuración de los datos sobre piezas de recambio y consumibles es un paso fundamental para aumentar la eficacia operativa, reducir los costes y mejorar la toma de decisiones en las organizaciones de las industrias de producción intensiva.
La precisión de los datos también análisis de criticidad de las piezas de recambio posible. Cuando los atributos, los enlaces de los equipos y las relaciones de la lista de materiales son limpios y coherentes, los equipos pueden identificar correctamente qué piezas son realmente críticas para la seguridad, la continuidad de la producción o la capacidad de respuesta del mantenimiento.
Aunque no existe una solución única para todos los casos, cada uno de los enfoques aquí descritos ofrece sus propios puntos fuertes en función de la escala de los datos, la precisión requerida, los recursos disponibles y el contexto empresarial específico.
En última instancia, el enfoque adecuado depende de las necesidades específicas de la organización. Sea cual sea el método que elija, la inversión en un proceso de limpieza estructurado y un control continuo garantizará que sus datos de piezas de repuesto permanezcan limpios, fiables y listos para respaldar operaciones estratégicas.
Los datos limpios no se limitan a mantener registros, sino que permiten un aprovisionamiento más inteligente, una mejor planificación del mantenimiento y un mayor control del inventario en toda la empresa.
