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Optimizando las finanzas de tu empresa a través de estrategias de confiabilidad

Dic 16, 2023 | Articulo

Autor: María Teresa Romero Barrios
Cargo: Ingeniero Senior de Confiabilidad
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mariateresaromero/

La implementación de la Ingeniería de Confiabilidad en cualquier organización a lo largo de los años ha demostrado los beneficios que se pueden obtener por la mejora en los tiempos operativos y disponibilidad en un sistema de producción, lo que a su vez se traduce en beneficios financieros para la organización.

Durante el ciclo de vida de un activo en sus diferentes etapas, desde el diseño, pasando por su etapa de operación y mantenimiento hasta su desincorporación, existen diversas estrategias de confiabilidad que se pueden aplicar con la finalidad de optimizar la disponibilidad del activo, disminuir los tiempos fuera de servicio, y maximizar su vida útil. En la mayoría de las industrias las acciones actualmente se aplican principalmente en las etapas de operación, mantenimiento y desincorporación de los activos.  Obviamente, lo ideal es aplicarlas desde la etapa de diseño como; por ejemplo, el análisis de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad o Análisis RAM por sus siglas en inglés, que permite predecir el desempeño del equipo, y por ende diseñar estrategias de operación y mantenimiento que optimicen su ciclo de vida, así como tomar decisiones de rediseños antes de su operación, si aplica; lo que resultará en la obtención de la mejora en el costo de propiedad de los activos. Sin embargo, en la mayoría de las industrias aún no existe la implementación de estos tipos de análisis; como consecuencia, las acciones actualmente se aplican mayormente en las etapas de operación, mantenimiento y desincorporación de los activos. 

Con base en esto, el presente artículo presenta varios casos de aplicación de estrategias de confiabilidad implementadas en la etapa de operación y mantenimiento, con la finalidad de optimizar los tiempos de operación y disponibilidad de los activos en su ciclo de vida útil; así como establecer los beneficios tangibles de dichas estrategias para la mejora del costo de propiedad de los activos.

Análisis Económico del Ciclo de Vida de los Activos.

El Análisis Económico del Ciclo de Vida de los Activos o LCC, por sus siglas en inglés (Life Cycle Cost) es una metodología cuyo objetivo es determinar o realizar una predicción con menor incertidumbre acerca de los flujos de caja (ingresos y egresos totales) de un activo a lo largo de su vida útil, desde su concepción y diseño hasta su disposición final.

Uno de los objetivos de este análisis consiste en realizar la selección de la estrategia con la mejor relación costo -efectiva de diseño, confiabilidad, operación, mantenimiento, entre otras; de una serie de opciones de modo que se obtenga el más bajo costo de propiedad del activo a largo plazo. Una de las maneras más efectivas de realizarlo consiste en analizar los costos del ciclo de vida del activo; así, la idea es realizar un diagrama de flujo de caja proyectado en las diferentes etapas de vida del activo.

Figura 1. Diagrama de Flujo de Caja Proyectado. [1]

La Ingeniería de Confiabilidad tiene entre sus funciones principales analizar y apalancar las estrategias que, aplicadas a lo largo de la vida útil del activo nos permitan optimizar los tiempos operativos, disminuir los tiempos fuera de servicio y aumentar la disponibilidad de un sistema productivo. De esta manera, por ejemplo, en las etapas de diseño, nos apoyamos en el Análisis de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad (Análisis RAM) para predecir el comportamiento de fallas y reparaciones del activo y, como consecuencia, diseñar estrategias de operación y mantenimiento eficaces que mejoren su disponibilidad; incluso en algunos casos, podemos llegar a rediseñar el activo o la configuración de un sistema antes de su construcción final y puesta en marcha. Sin embargo; aún en la mayoría de las organizaciones la confiabilidad desde el diseño es un área por explorar o muy poco desarrollada, por lo que principalmente se aplican estrategias de mejora de la disponibilidad en las etapas de operación y mantenimiento del activo.

En los subsiguientes puntos se presentan diversos casos de estudio de estrategias aplicadas en estas etapas y como se midieron los beneficios obtenidos desde la óptica de las evaluaciones económicas.

  1. Evaluación económica de un portafolio de proyectos. Caso de aplicación: Programa de Mantenimiento Predictivo.

Cuando nos topamos con el tema de evaluar económicamente la implementación de varios proyectos que requerimos implementar en nuestra organización o, en su defecto, seleccionar el que más nos convenga en el horizonte económico a considerar; el primer paso que debemos realizar es escoger el indicador financiero mediante el cual se hará la evaluación, de tal manera que podamos establecer el beneficio obtenido, tomando en cuenta las mejoras del sistema productivos y el incremento del costo de propiedad de los activos . Resaltando que los proyectos que ya pasan a esta etapa de evaluación económica han sido previamente considerados por su necesidad técnica y evaluados desde la factibilidad de aplicación y beneficios técnicos a obtener.

En el caso de aplicación acá presentado, se seleccionó el indicador Valor Presente Neto (VPN) para realizar la evaluación; el cual, a través de la estimación de los flujos de caja en el horizonte económico establecido (ingresos y egresos), los costos de inversión inicial o CAPEX como mayormente se les conoce, y la tasa de descuento aplicada; nos permite determinar, con el valor del dinero de hoy, la rentabilidad del proyecto. En la figura 2 se detalla el modelo de evaluación del VPN de un proyecto.

Figura 2. Valor Presente Neto probabilístico. [1]

De esta manera, para comparar varias opciones de inversión utilizamos el método conocido como Matriz de Jerarquización de Portafolio de Proyectos, el cual a través de la comparación del indicador VPN obtenido para cada uno de los proyectos del portafolio, permite visualizar la rentabilidad y el factor de riesgo de cada proyecto, como se observa en la Figura 3.

Figura 3. Matriz de jerarquización de portafolio de proyectos. [1]

A partir de estos indicadores, el caso de aplicación consiste en seleccionar el Programa de Mantenimiento Basado en Condición más rentable para una organización con más de 15 unidades operativas, en las cuales actualmente se tenían operando 3 esquemas diferentes, a saber:

  1. Esquema externo completo: contrato con un proveedor externo el cual realiza las tomas de datos para análisis de vibraciones y termografías, posteriormente con personal de su empresa analiza los resultados y emiten informe de recomendaciones según las alertas encontradas. Escenario 1. Implementar este servicio del proveedor externo en todas las unidades operativas. Costo: pago anual del servicio que incluye equipos y personal entrenado por parte del proveedor. Solo se realiza análisis a los equipos más críticos.
  2. Esquema externo para análisis: contrato con un proveedor externo para realizar los análisis de vibraciones y termografías. Personal interno de la organización realiza toma de datos de vibraciones y termografías, se envían al proveedor quien realiza análiszis y emite recomendaciones.
    Escenario 2. Implementar este servicio en todas las unidades operativas. Costos: Pago anual del servicio para análisis por parte del proveedor, inversión en equipos y adiestramiento del personal propio de la organización para toma de datos. Solo se realiza análisis a los equipos más críticos.
  1. Esquema interno: personal interno realiza los análisis de vibraciones, termografías y ultrasonido; desde la toma de datos hasta la emisión de los informes de recomendaciones de acciones a ejecutar. Escenario 3. Implementar este servicio en todas las unidades operativas. Costo: Inversión en equipos y adiestramiento del personal propio de la organización para toma de datos y análisis, mano de obra interna a incorporar (personal de mantenimiento predictivo). Se realiza análisis a los equipos que ameritan el servicio.

Una vez determinados los 3 esquemas, se procede al análisis de los escenarios planteados tomando en cuenta un horizonte económico de 5 años, utilizando para ello el VPN como indicador financiero. En la Tabla 1 se muestran las medias del Valor Presente Neto (factor de rentabilidad) para cada escenario evaluado por año, dado que el factor de riesgo del proyecto es el mismo para los 3 escenarios.

Tabla 1. Comparativa de escenarios mantenimiento predictivo.

Tomando en cuenta que en este caso de aplicación los ingresos son iguales en cada escenario, se refiere a un Análisis de Costo de Ciclo de Vida, por ende, la opción más rentable es aquella que implique un costo menor. Como se puede observar en la Tabla 1, el Escenario 3 de Esquema Interno resulta más rentable en el horizonte de 5 años; tomando en cuenta además que con personal propio se cubre mayor cantidad de equipos evaluados y analizados, además permite contar con la presencia del personal regular ante la necesidad de una medición de emergencia en un equipo.

Finalmente, para asegurar la rentabilidad del programa, se midió la reducción de fallas que se podían evitar por un adecuado monitoreo de condición y aplicación de acciones preventivas en tiempo y forma, como consecuencia de los análisis realizados; a través de la aplicación del Índice RiesgoBeneficio como se detalla a continuación.

  1. Índice Riesgo-Beneficio. Casos de aplicación en operaciones y mantenimiento.

En líneas generales cuando aplicamos una estrategia de mejora, en este caso para la Optimización de la Confiabilidad y Disponibilidad de los activos a través de un Programa de Mantenimiento Basado en Condición, utilizamos el Índice RiesgoBeneficio para medir el riesgo residual, y como consecuencia el beneficio económico obtenido por la aplicación de la estrategia.  

Recordando que Riesgo = Probabilidad x Consecuencia, al aplicar la estrategia de mejora de confiabilidad podemos tener dos escenarios:  disminuir la probabilidad de ocurrencia del evento no deseado o falla, o en su defecto, disminuir la consecuencia. Así, el IRB (Índice Riesgo Beneficio, busca medir la disminución de riesgo obtenida, tal como se observa en la Figura 4. Dependiendo de la naturaleza del evento, en líneas generales podríamos decir que en la mayoría de los casos es más rentable y técnicamente conveniente realizar acciones en busca de la disminución de la probabilidad de ocurrencia de las fallas, en otras palabras, aumentar el Tiempo Promedio para la Falla (TPPF) de los equipos. Con base en esto a continuación se presentan 3 casos de aplicación:

Figura 4. Índice RiesgoBeneficio. [1]
  • Aplicación de un programa de mantenimiento basado en condición

Como se mencionó en el punto 1, se seleccionó un programa de mantenimiento basado en condición unificado para más de 15 unidades operativas, con personal interno que permite realizar mantenimiento basado en condición mediante análisis de vibraciones, termografías y ultrasonido a todos los equipos que se consideraban requerían este análisis con base en la norma ISO 17359.

De esta manera, se evaluó la implementación de dicho programa, a través de la identificación de las fallas que se podían evitar a través de dichas técnicas de monitoreo de condición, y su reducción en los próximos años, obteniéndose los siguientes resultados:

  • Disminución de fallas que se evitan con técnicas de monitoreo de condición (vibraciones, termografía y ultrasonido) Primer año 22 fallas        Segundo año 8 fallas.
    • Incremento TPPF: Primer año 13%          Segundo año 4%.
    • Ahorros proyectados por la no ocurrencia de las fallas Primer año 37 MUSD         Segundo año 285 MUSD.

Adicionalmente a este Programa de Monitoreo de Condición, se aplicó un Programa de Excelencia en Lubricación, que redujo la cantidad de fallas ocurridas por falta de lubricación o malas prácticas de lubricación, a través de adiestramientos, certificaciones de personal, compra de aditamentos; optimización de almacenes de lubricantes en cuanto a tipos de contenedores, limpieza, uso y administración de lubricantes; instalación de dispositivos de filtros desecantes, mirillas, columnas de niveles de aceite, entre otros, a los activos; con la finalidad de evitar la contaminación de lubricantes y mejorar las prácticas de lubricación.

Evaluando económicamente ambos programas a través del seguimiento de fallas que se podían evitar por ausencia/mala lubricación o ausencia de monitoreo de condición, se obtuvo un ahorro proyectado de 350 MUSD en dos años y medio.

2.2 Monitoreo de Índices de Capacidad Real del Proceso

El análisis de los Índices de Capacidad Real del Proceso o CPK’s como se les conoce por sus siglas en inglés, se refiere al monitoreo de las variables de proceso relacionadas a la calidad del producto, que permiten el control de éstas a través del establecimiento de límites inferiores y superiores. Como consecuencia al presentarse desviaciones de dichos límites, los productos pueden encontrarse fuera de especificación bien sea por motivos de parámetros operacionales o por desgastes mecánicos de los equipos involucrados.

La medición de estos parámetros permite establecer criterios para la detección temprana de fallas de los activos por desgastes mecánicos, de manera que se aplican los mantenimientos de reemplazo de partes cuando el equipo lo amerita y no en períodos establecidos de tiempo; en otras palabras, pasamos de un mantenimiento preventivo a un mantenimiento basado en condición.

Con base en esto se midieron las diferencias en el tiempo de aplicación de los mantenimientos preventivos basados en tiempo vs. los mantenimientos basados en la medición del Índice de Capacidad Real del Proceso, cuya desviación procedía de un desgaste mecánico; en muchos casos pasando de 6 meses por intervención a mas de un año. Obteniéndose un ahorro proyectado 530 MUSD en dos años por realizar los mantenimientos cuando el equipo lo requería.

2.3. Optimización del mantenimiento planificado

Se implementó un Proceso de Optimización del Mantenimiento Planificado, básicamente bajo la premisa de aplicar la metodología Mantenimiento Centrado en Confiabilidad para los activos de nueva adquisición, y para los activos que ya tienen sus planes de mantenimiento en ejecución se realizó una revisión de los mismos, con la finalidad de: eliminar de tareas innecesarias por cambios en el contexto operacional, ajustar de frecuencias de actividades (incluyendo inspecciones o mantenimientos mayores), uso de refacciones genéricas garantizando la calidad de las partes, adición de tareas predictivas (más inspecciones, mediciones, entre otros) y adición de tareas de mantenimiento planificado para mitigar nuevas fallas.

Bajo este escenario de optimización, se midió el beneficio económico obtenido por las mejoras realizadas generándose un ahorro total proyectado 1,450 MMUSD en cinco años.

En resumen, podemos concluir que al aplicar estrategias de mejora de la confiabilidad y disponibilidad en los procesos podemos medir los beneficios financieros obtenidos a través de indicadores financieros como el Valor Presente Neto y/o Índice Riesgo Beneficio y conocer el impacto en el costo de propiedad durante el ciclo de vida de los activos, optimizando las finanzas de su empresa. En los ejemplos mostrados; además de seleccionar adecuadamente un portafolio de inversión, se obtuvo un ahorro proyectado general de 2,330 MMUSD en cinco años.

Bibliografía

  1. Yañez, M; y otros. “Confiabilidad Integral. Tomo I”. Reliability and Risk Management S.A, Venezuela, z2007.
  2. Gutiérrez Edwin y Romero María Teresa (2014). Optimización Costo Riesgo para la determinación de Frecuencias de Mantenimiento o de Reemplazo. Mantenimiento en Latinoamérica 6 (3). 22-26. https://issuu.com/mantenimientoenlatinoamerica/docs/ml_volumen_6-3/1.
  3. Gutiérrez Edwin y Romero María Teresa (2014). Optimización de Inventarios Basado en Confiabilidad. Predictiva 21 4 (22). 80-87. https://predictiva21.com/wp-content/uploads/2019/03/Predictiva21-A4N22-2017-Ago-Sep-min.pdf
  4. Barringer, Paul y Monroe Todd. How to Justify Machinery Improvements Using Reliability Engineering Principles. 1999 Pump Symposium Sponsored by Texas A&M Turbo Lab.

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