Los procesos aislados, la ausencia de protocolos y la gestión de datos en distintos sistemas conducen inevitablemente a problemas de calidad de datos, entre los cuales la "falta" o "ausencia" de datos es uno de los retos más críticos en cualquier operación de mantenimiento.
Estos datos ausentes pueden referirse a recambios, activos fijos, proveedores de MRO y tienen implicaciones en todos los procesos de mantenimiento, como la gestión de órdenes de trabajo, la programación del mantenimiento, la gestión de inventarios, etc.
Solucionar estos problemas no es tan sencillo como parchear algunos campos o ajustar un formato aquí y allá.
Para que los datos sean realmente utilizables, se necesita un enfoque más profundo, que combine técnicas inteligentes de limpieza de datos para MRO con un sólido trabajo de enriquecimiento.
Cuando se hace correctamente, este tipo de esfuerzo ayuda a completar los detalles técnicos que faltan, a limar las incoherencias y a conseguir una estructura más limpia y uniforme.
Sólo entonces podrán los equipos de mantenimiento basarse en los datos para la planificación y las operaciones cotidianas.
Tipos de enriquecimiento MRO
El enriquecimiento de datos MRO puede adoptar diversas formas. El tipo exacto depende de la procedencia de la información, de la estructura del modelo de datos que se esté mejorando y de los atributos específicos que se estén añadiendo o corrigiendo.
Estas categorías suelen solaparse, y la mayoría de las organizaciones acaban utilizando una combinación en lugar de una sola.
Enumeramos los métodos de enriquecimiento de datos más habituales que empleamos en Verdantis
Enriquecimiento de datos sobre piezas de recambio
Los datos de las piezas de recambio suelen residir en el maestro de materiales MRO de cualquier sistema ERP SAP o en un Datos maestros del artículo en cualquier sistema ERP de Oracle.
MRO Las piezas de recambio, consumibles y auxiliares constituyen la mayor parte de este conjunto de datos.
Con el tiempo, debido a una práctica de gestión de datos deficiente o a una ausencia total de administración de datos, especialmente durante las necesidades urgentes de contratación, estos datos no se cargan en el sistema de forma exhaustiva.
Esto da lugar a registros de datos a los que les faltan detalles clave como los atributos de las piezas, las unidades de medida, las características, las especificaciones, la categoría y otra información clave necesaria para la toma de decisiones a lo largo del proceso de mantenimiento.
En algunos casos, no se puede presentar una solicitud de contratación sin estos datos.
En otros casos, se hacen excepciones y se procesa una solicitud de adquisición aunque los registros de MRO no existan en el sistema ERP.
Enriquecimiento a partir de fuentes públicas
Gracias a las innovaciones de la IA Agentic y a los agentes de IA creados específicamente, las soluciones de software ya pueden enriquecer de forma autónoma los datos de MRO de forma masiva, incluidos los datos específicos de las piezas de repuesto.
El MRO específico de Verdantis Agente de enriquecimiento de datos Auto Enrich AI navega por Internet, identifica catálogos de proveedores verificados, busca el registro de piezas incompletas y obtiene información clave como el número de pieza del fabricante, el nombre del fabricante e información relacionada como especificaciones, atributos, unidades de medida, etc.
Además, el agente actualiza de forma autónoma la información directamente en el Datos maestros MROcon una persona en el bucle para la revisión y las aprobaciones
Aquí tiene un vídeo que muestra cómo funciona AutoEnrich en tiempo real. Hemos adjuntado una demostración del agente de IA en acción al final de este artículo. Este mismo enriquecimiento se puede procesar para múltiples registros en masa a través de 1000s de registros.
Enriquecimiento procedente de fuentes primarias
Otra fuente de datos común utilizada para enriquecer los conjuntos de datos MRO son las fuentes de primera parte, las empresas con operaciones de producción complejas ya almacenan estos datos en fuentes como;
Un registro digital de todas las piezas y componentes necesarios para el mantenimiento de una determinada maquinaria.
Especificaciones técnicas, planos de los equipos, etc.
¿Qué es exactamente una orden de trabajo? Un documento en el que se detalla lo que hay que hacer y cómo hay que hacerlo.
En cualquier organización de fabricación con plantas e instalaciones de producción, se emite un gran número de órdenes de trabajo.
Estos datos de las órdenes de trabajo son muy utilizados por los técnicos de mantenimiento o los trabajadores de primera línea para registrar todas las tareas que realizan, ya sea la sustitución de una pieza o la ejecución de una operación.
Esta información se convierte en un registro histórico vital, que detalla qué piezas de repuesto se utilizaron, sus especificaciones, las condiciones en las que se utilizaron y los activos o equipos a los que estaban asociadas.
Como ya se ha mencionado, no es infrecuente, sobre todo en el caso de necesidades urgentes de aprovisionamiento, realizar solicitudes de aprovisionamiento al margen de los procesos estándar.
En tales casos, es posible que se desee crear o actualizar la base de datos MRO con datos de piezas de recambio procedentes de facturas.
Gran parte de esta información crítica suele estar atrapada en documentos no estructurados, a veces con lagunas o detalles obsoletos, y extraerla manualmente requiere mucho tiempo y recursos, sobre todo si se utilizan métodos tradicionales.
Sin embargo, los agentes de IA creados específicamente para tratamiento avanzado de documentosahora puede comprender el "contexto" de un documento complejo y extraer de él datos estructurados.
A continuación, puede utilizarse para actualizar la base de datos de materiales MRO.
El siguiente vídeo muestra Auto Doc AI, un agente de IA que puede procesar cientos de documentos a la vez y extraer información estructurada en forma de tabla Excel, archivo JSON o cualquier otro formato y actualizarla directamente en los datos maestros de MRO
Enriquecimiento del inmovilizado
Los activos fijos son el núcleo de cualquier operación de mantenimiento, ya se trate de equipos como una bomba centrífuga utilizada en una planta química, de maquinaria como compresores de aire o calderas, o de la infraestructura de un emplazamiento que hace posible la producción y la prestación de servicios.
Si estos datos son inexactos o incompletos, con grandes lagunas de información, pueden causar verdaderos quebraderos de cabeza.
- ¿Faltan especificaciones? Como un modelo de bomba CP-200X registrado, con una potencia de funcionamiento de 8 bar, pero falta el caudal, y la potencia del motor.
- ¿Nombres incoherentes? Un activo registrado como "Bomba-01" en un sistema, "PMP_1_Main" en otro y "Bomba de alimentación principal" en un tercero.
- ¿Clasificaciones poco claras? Un generador diésel aparece en "Sistemas eléctricos", aunque debería estar en "Generación de energía - Generadores".
Esto puede perturbar el mantenimiento preventivo, distorsionar el seguimiento del ciclo de vida de los activos y generar gastos innecesarios.
Para evitar estos problemas, las organizaciones necesitan enfoque de la gestión de datos maestros de activosUna que mantenga la información precisa, coherente y fiable.
Enriquecimiento a partir de fuentes públicas
Para reforzar la calidad de los datos de activos fijos, el agente de Verdantis, Auto Enrich, complementa los registros internos con información procedente de repositorios externos fiables.
Por ejemplo, bases de datos de fabricantes de equipos originales, catálogos públicos de ingeniería, bibliotecas de normas industriales y otras fuentes de referencia autorizadas.
Al acceder a estos repositorios, el motor de enriquecimiento puede rellenar automáticamente los datos que falten o estén incompletos, como información sobre el fabricante y el modelo, especificaciones técnicas de cualquier pieza, códigos de clasificación industrial (UNSPSC, ECLASS, etc.), potencias, dimensiones y otros atributos esenciales.
A continuación, cada registro de activos se valida y alinea con descriptores normalizados tomados de estas fuentes de confianza. De este modo se garantiza que el registro de activos sea completo, coherente y técnicamente preciso.
Con un conjunto de datos más claro y uniforme, a las organizaciones les resulta más fácil apoyar la planificación del mantenimiento preventivo, la modelización de la fiabilidad, la gestión del ciclo de vida de los activos, el seguimiento financiero y otros procesos operativos críticos.
Enriquecimiento procedente de fuentes primarias
En la mayoría de las organizaciones, la información sobre activos ya existe en sus propios sistemas, pero a menudo está dispersa en múltiples formatos y repositorios.
El agente AutoDoc de Verdantis extrae esta información leyendo documentos técnicos, planos de ingeniería, archivos escaneados, PDF y otros materiales no estructurados.
Mediante un avanzado procesamiento del lenguaje, identifica campos clave como el tipo de activo, los límites de rendimiento, los detalles de la instalación y los datos históricos de uso, y luego los convierte en registros limpios y estructurados.
El agente también asigna datos de materiales y piezas de recambio, estableciendo jerarquías precisas de padres a hijos junto con los detalles del proveedor a través del cual se adquirieron estas piezas.
Aquí hay un video que muestra cómo el agente extrae los datos de diferentes pdfs y los mapea a los datos de la lista de materiales:
Lo que hace que el enriquecimiento de activos fijos sea realmente impactante es su integración en otros dominios. Verdantis sincroniza los datos de activos enriquecidos con:
- Repositorios de piezas de recambio (por ejemplo, vinculación de activos a piezas de recambio y alternativas necesarias).
- Sistemas de planificación del mantenimiento (por ejemplo, alineación de activos con calendarios preventivos).
- Sistemas financieros (por ejemplo, para el seguimiento de la depreciación, la valoración de activos o las auditorías).
Esta sincronización multisistema garantiza que los datos de activos enriquecidos se puedan utilizar en todos los departamentos, lo que aporta un valor multifuncional desde la ingeniería hasta las finanzas.
Incluidos los registros históricos de mantenimiento y las tendencias de uso.
Que vinculan activos específicos con sus partes necesarias
Que documentan los resultados históricos
Estos datos pueden extraerse de los datos originales de adquisición, incluida la clasificación de CAPEX, la valoración de activos y los calendarios de depreciación.
Que contienen detalles de configuración y dimensiones
Pueden revelar las especificaciones originales de los activos, las garantías y los datos de los proveedores.
Los depósitos de datos basados en RFID o códigos de barras suelen contener identificadores importantes.
Enriquecimiento de los datos de los proveedores
A maestro proveedor de confianza es esencial para reducir el riesgo de las adquisiciones, mantener el cumplimiento de la normativa y tomar decisiones de aprovisionamiento con conocimiento de causa.
Sin embargo, muchas empresas con gran volumen de MRR se enfrentan a problemas como la duplicación de entradas de proveedores, la falta de datos de contacto y la incoherencia en los formatos de nomenclatura, todo lo cual merma la eficacia de las compras.
Enriquecimiento a partir de fuentes públicas
Para reforzar la calidad de los registros de proveedores, Verdantis utiliza sus agentes basados en IA para hacer referencia a fuentes externas de confianza, como registros públicos de empresas, sitios web oficiales de proveedores, bases de datos de cumplimiento y catálogos de productos.
Al cotejar la información con estos repositorios, el sistema puede capturar automáticamente detalles clave como:
- Nombres de entidades jurídicas: General Electric Company
- Tipo de proveedor (OEM, distribuidor, proveedor de servicios, etc.): OEM - Siemens, Distribuidor - Fastenal, Proveedor de servicios - Emerson
- País de registro: Alemania (para Siemens AG)
- Información de contacto (correo electrónico, teléfono, dirección): [email protected]
- Certificaciones de calidad y afiliaciones relevantes al sector: ISO 9001, pertenencia a API
Estas comprobaciones también ayudan a confirmar si un proveedor está activo, lo que permite al sistema marcar entradas de proveedores obsoletas, inactivas o potencialmente duplicadas.
Esto facilita la revisión y comparación de datos del maestro de comprasLa información sobre proveedores, como precios históricos, plazos de entrega y calidad, permite a las empresas decidir con conocimiento de causa con qué proveedores seguir trabajando.
Enriquecimiento procedente de fuentes primarias
La mayoría de las empresas ya poseen información valiosa sobre sus proveedores, pero suele estar dispersa en pedidos, facturas, contratos, portales de contratación y diversas herramientas de aprovisionamiento. El agente de IA de Verdantis reúne esta información dispersa leyendo y estructurando datos de:
Revele las condiciones de los proveedores, los números de referencia de las piezas, los patrones de pedido y los plazos de entrega.
Muestra el estado de cumplimiento, las discrepancias y las condiciones de pago aplicadas.
Contienen condiciones negociadas, cláusulas de cumplimiento y expectativas de nivel de servicio.
Proporcionar visibilidad sobre el rendimiento de los proveedores, el comportamiento de los precios y la disponibilidad.
Al recopilar y normalizar esta información, la IA crea un perfil de proveedor unificado que refleja el comportamiento transaccional del mundo real, así como las relaciones contractuales.
Esto puede incluir la vinculación de entradas de proveedores duplicadas o alternativas a un único ID de proveedor global y la organización de asignaciones de productos a proveedores.
Verdantis también admite la sincronización de extremo a extremo de los datos enriquecidos de los proveedores en todos los sistemas de adquisición (como SRM), los principales ERPs (SAP, Oracle) y las plataformas de abastecimiento, garantizando la coherencia en todo el entorno.
Mediante la correspondencia inteligente, la eliminación de duplicidades y la armonización de datos, las organizaciones obtienen un catálogo de proveedores preciso, consolidado y listo para su uso estratégico. El resultado es una mejora de las decisiones de aprovisionamiento, un mayor cumplimiento de los contratos y una racionalización más eficaz de los proveedores.
Impacto y factores de valor
Aunque el enriquecimiento de datos pueda parecer un proceso trivial, las ventajas de unos datos "completos" y fiables son múltiples.
Total claridad sobre la disponibilidad de piezas - Al no faltar información en la base de datos, las compras no tienen que adivinar si falta en el sistema el registro de un recambio determinado.
Basándose en las especificaciones y categorías definidas, se agiliza el proceso de adquisición y se reducen al mínimo las solicitudes de adquisición incorrectas, lo que redunda directamente en el control de los gastos generales.
Sincronización de los procesos de mantenimiento - Con las listas de materiales digitales sincronizadas y los datos de varias fuentes compilados en un repositorio central, se pueden prever claramente las necesidades y la demanda de tipos específicos de repuestos MRO.
Se trata de un requisito previo para optimización de los niveles de inventario MRO y evita por completo que se produzcan tiempos de inactividad por falta de existencias.
Solución de enriquecimiento de datos MRO de Verdantis
Vea cómo nuestros agentes de IA asignan, enriquecen y gestionan de forma inteligente los datos de piezas de repuesto para garantizar la precisión en todas sus operaciones de MRO.
Lo que la gente pregunta
¿En qué se diferencia Verdantis de otros proveedores de enriquecimiento de datos MRO?
Verdantis utiliza modelos entrenados en IA basados en más de 100 millones de piezas y más de 1.000 millones de puntos de datos para ofrecer una precisión inigualable en el enriquecimiento y la clasificación de datos MRO. A diferencia de los servicios manuales o basados en reglas, nuestra inteligencia artificial aprende continuamente de los patrones del sector, mejorando con el tiempo y minimizando el esfuerzo interno.
¿Qué implica el enriquecimiento de datos MRO más allá de corregir errores ortográficos o de formato?
El enriquecimiento de datos MRO va mucho más allá de las simples correcciones. Incluye completar atributos que faltan, resolver sinónimos, alinear piezas con taxonomías estandarizadas, eliminar duplicados y vincular materiales con los equipos o listas de materiales correctos. El resultado son datos estructurados, con capacidad de búsqueda y fiables, listos para su uso operativo.
¿Cómo contribuye el enriquecimiento de datos MRO a una mejor gestión de compras e inventarios?
Unos datos precisos y enriquecidos ayudan a eliminar piezas duplicadas, identificar artículos obsoletos y garantizar descripciones coherentes de las piezas. Esto permite tomar decisiones de aprovisionamiento más inteligentes, reduce el gasto inconstante, mejora las negociaciones con los proveedores y ayuda a mantener niveles óptimos de existencias en múltiples ubicaciones.
¿Cómo gestiona Verdantis los datos multilingües de MRO para operaciones globales?
Verdantis permite la limpieza y el enriquecimiento de datos en varios idiomas. La plataforma traduce, localiza y asigna términos equivalentes en todas las regiones, lo que garantiza la coherencia en todas las plantas del mundo y reduce la proliferación de piezas y los errores de comunicación.
¿Ayuda Verdantis a establecer procesos de gobernanza tras el enriquecimiento?
Sí. Más allá de completar un proyecto de enriquecimiento puntual, Verdantis proporciona una gobernanza continua. Su plataforma basada en IA garantiza que las nuevas entradas de datos se ajusten a las normas, evitando duplicados y minimizando la entrada de elementos obsoletos en origen.
¿Por qué es fundamental el enriquecimiento de datos MRO para las industrias que utilizan activos de forma intensiva?
En los sectores que dependen en gran medida de los activos, los datos sobre piezas de repuesto están directamente relacionados con la eficacia de las adquisiciones, la ejecución del mantenimiento y la planificación del inventario. Los datos enriquecidos garantizan descripciones correctas de las piezas, eliminan duplicados y asocian los repuestos a los equipos adecuados, lo que ayuda a reducir el tiempo de inactividad, evitar el exceso de existencias y disminuir el gasto indirecto.
