Inteligencia MRO basada en IA

El mantenimiento predictivo es tan eficaz como el piezas que puedes conseguir

MRO360 es la capa de disponibilidad de piezas para el mantenimiento predictivo. Cuando se prevé una avería, MRO360 se asegura de que la pieza de recambio se evalúe, se prevea, se almacene y se confirme, de modo que una predicción se convierta en una orden de trabajo resuelta, y no en una alerta temprana de falta de existencias. Funciona sobre tus sistemas actuales. Se implementa en un plazo de entre 8 y 12 semanas.

INDUSTRIAS DE ACTIVOS PESADOS OPERACIONES CON GRAN VOLUMEN DE ACTIVOS MULTIPLANTAS GLOBAL

El lugar que ocupa MRO360 en la actualidad: No sustituye a tus herramientas de monitorización de estado ni a las de gestión del rendimiento de los activos (APM), y tampoco genera la predicción. Toma las señales de fallo que ya genera tu programa de mantenimiento y se asegura de que las piezas estén listas. La incorporación directa de señales predictivas en tiempo real forma parte de la hoja de ruta de MRO360.

El problema

Una previsión que no se puede facilitar no es más que una alerta temprana de que se va a agotar el stock.

El mantenimiento predictivo solo resulta rentable cuando la avería prevista se puede reparar a tiempo. Si la pieza señalada tiene un plazo de entrega largo y no hay stock de reserva, una predicción precisa no cambia nada, salvo el momento en que te enteras de que el activo va a dejar de funcionar. La información nunca fue el problema. El problema era el almacén.

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La pieza no está en stock

El fallo se detecta con semanas de antelación, pero la pieza de recambio tiene un plazo de entrega largo y no hay existencias. La predicción acierta y el equipo acaba fallando de todos modos.

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La demanda prevista presenta picos

Las alertas de estado se agrupan y generan picos de demanda que ninguna política de reposición estática había previsto. Las reservas establecidas para un uso constante resultan insuficientes.

Capital está en el lugar equivocado

El capital circulante queda inmovilizado en piezas que rara vez fallan, mientras que las piezas que tus previsiones señalan con mayor frecuencia son las que se agotan.

El valor de una predicción se pone de manifiesto en el almacén, no en el panel de control. Saber qué va a fallar solo es importante si la pieza necesaria para repararlo se ha seleccionado, presupuestado y almacenado antes de que se cumpla el plazo de la predicción.
Cómo funciona

De un fallo previsto a una orden de trabajo resuelta

Cuando se prevé un fallo, ya sea a partir de tu herramienta predictiva o del historial de fallos, notificaciones y análisis de causas raíz (RCA), los agentes de MRO360 responden a las preguntas que determinan si realmente puedes actuar a tiempo.

Cuando se prevé un fallo

¿Es esta una pieza de la que no puedo permitirme quedarme sin existencias?

La pieza se evalúa en función del equipo al que da soporte, su plazo de entrega y el número de proveedores que pueden suministrarla, por lo que un fallo previsto en una pieza de recambio de un único proveedor y con un plazo de entrega prolongado recibe la atención que requiere.

Agente 3 · Importancia de las piezas de recambio
Cuando se prevé un fallo

¿He previsto la demanda que genera este patrón de fallos?

La demanda se prevé a partir del consumo y del historial de averías, por lo que los modos de avería recurrentes se traducen en una demanda planificada de piezas, en lugar de en sorpresas repetidas.

Agente 6 · Previsión de la demanda
Cuando se prevé un fallo

¿Estará la pieza disponible cuando llegue la fecha prevista?

Los puntos de reabastecimiento y el stock de seguridad se recalculan teniendo en cuenta la variabilidad real de los plazos de entrega de los proveedores y el grado de criticidad, de modo que el repuesto esté disponible antes de que se produzca la ventana de fallo prevista.

Agente 7 · Punto de reposición
Cuando se prevé un fallo

Si el plazo es corto, ¿puedo realizar una transferencia en lugar de una compra de emergencia?

Cuando hay escasez de piezas de repuesto, el agente localiza la misma pieza que se encuentra en exceso en otra planta y recomienda una transferencia interna antes de realizar cualquier pedido de compra externo.

Agente 9 · Trasplante entre plantas
Cuando se prevé un fallo

¿Se puede realmente dar de alta la orden de trabajo resultante?

Antes del envío, el agente comprueba las existencias disponibles y los pedidos pendientes de entrega en función de la demanda, y marca el encargo si falta material o si el proveedor no es fiable.

Agente 8 · Planificación de órdenes de trabajo
Cuando se prevé un fallo

¿Y si la pieza original ya no se fabrica?

Los indicadores de obsolescencia y de productos sustitutivos señalan las piezas descatalogadas y recomiendan alternativas homologadas, indicando el proveedor y el coste, de modo que una predicción nunca se vea bloqueada por la falta de disponibilidad de un recambio.

Agente 4 · Obsolescencia + IA de búsqueda de repuestos
Las seis capacidades mencionadas anteriormente son en directo hoy en MRO360.
Antes y después

¿Qué cambia cuando una predicción se basa en varios factores?

Una alerta predictiva de hoy
Con la disponibilidad de piezas de MRO360
Se activa la alerta, la pieza no está en stock y se pone en marcha una compra de emergencia.
La pieza ya se ha planificado, presupuestado y almacenado antes de que se produzca la ventana de fallo.
Las alertas de fallos en racimo generan una demanda para la que no se ha previsto ninguna política de reposición.
La demanda provocada por fallos se simula, por lo que los picos se anticipan, en lugar de absorberse.
Una posición corta da lugar a una orden de compra externa con prima.
El excedente de otra planta se registra y se transfiere antes de que se emita cualquier pedido de compra externo.
Que la pieza de repuesto marcada sea realmente imprescindible es una cuestión de criterio.
Cada elemento se evalúa en función del equipamiento, el plazo de entrega y el riesgo de suministro.
Solo se descubre que una pieza está descatalogada en el momento de realizar el pedido.
Las piezas descatalogadas se señalan con antelación y se dispone de un sustituto adecuado.
La hoja de ruta

Hacia dónde se dirige MRO360: mantenimiento predictivo basado en las piezas

Hoy en día, MRO360 aprende de tu historial de averías, notificaciones y análisis de causas raíz (RCA) para garantizar la fiabilidad del aspecto relacionado con las piezas del mantenimiento predictivo. En la hoja de ruta, MRO360 recoge directamente señales predictivas y de monitorización del estado en tiempo real, de modo que las predicciones basadas en sensores se incorporan directamente a la planificación de piezas. Los elementos que se muestran a continuación están clasificados por estado, por lo que queda claro qué se envía hoy y qué está previsto para el futuro.

En directo ahora

Disponibilidad de piezas

  • Fallos y criticidad de las piezas según el análisis de causas raíz (RCA)
  • Previsión de la demanda a partir del historial de averías
  • Punto de pedido dinámico y existencias de seguridad
  • Confirmación de piezas de la orden de trabajo
  • Inteligencia de transferencia entre plantas
  • Indicadores de obsolescencia y sustitutos adecuados
En la hoja de ruta

Mantenimiento predictivo con información sobre las piezas

  • Recepción directa de señales del IIoT y de monitorización del estado
  • Índice de estado de los activos
  • Biblioteca de modos de fallo
  • Predicciones basadas en sensores vinculadas directamente a la planificación de piezas

Cómo encaja esto con tus herramientas actuales: MRO360 complementa la plataforma de monitorización de estado o APM que genera tus predicciones. No sustituye a los sensores ni a los análisis en los que se basa la predicción. Actualmente actúa sobre las señales de fallo que genera tu programa, y la ingesta directa de señales predictivas en tiempo real forma parte de la hoja de ruta.

Convierte tus previsiones en piezas que estén realmente listas

Reserva una sesión de trabajo y te mostraremos qué datos de MRO360 aparecen en tus propios registros de mantenimiento e inventario, desde la criticidad hasta la reposición o la transferencia entre plantas.

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