Los Beneficios del Análisis Predictivo de Activos en el Sector de Servicios Públicos

El sector de los servicios públicos es la base de todos los negocios y residencias. Cuando todo funciona bien, los clientes dan por sentados beneficios como la electricidad y el agua. Sin embargo, cuando algo sale mal, altera las rutinas diarias y puede paralizar el comercio.

Debido a que los proveedores de servicios públicos cuentan con una infraestructura extensa, existen muchos lugares potenciales para que se produzcan interrupciones en el servicio. El análisis predictivo de activos es una herramienta que el software de utilidades puede utilizar para minimizar las interrupciones del servicio. Este proceso implica el uso de datos históricos para crear un modelo predictivo de las necesidades de mantenimiento. Al trabajar con algoritmos avanzados, el software analítico aprende el perfil operativo de un activo y alerta a la empresa ante la primera señal de un problema.

Beneficios del Análisis Predictivo del Mantenimiento de Activos

El uso de modelos predictivos cambiará la forma en que las empresas de servicios públicos gestionan el mantenimiento de los activos. En lugar de un modelo reactivo que espera a que se produzcan fallos, el mantenimiento predictivo (PdM) aborda problemas menores antes de que puedan causar trastornos graves.

Mejore el Servicio al Cliente

Nadie quiere quedarse sin sus servicios públicos. Los cortes repentinos son frustrantes y costosos. Trabajar con un enfoque predictivo permite a los equipos de mantenimiento elaborar planes de servicio con capacidad de respuesta. En algunos casos, pueden anunciar la interrupción inminente para que los clientes puedan prepararse. En otros casos, pueden reconfigurar el sistema para evitar cortes durante el mantenimiento.

Reduzca los Costes de Mantenimiento

En todas las industrias, el mantenimiento regular cuesta menos que las reparaciones de emergencia. Los equipos bien mantenidos duran más y funcionan mejor. Para las empresas de servicios públicos, este cuidado estratégico también evita costos como horas extras por trabajos de emergencia, demandas judiciales derivadas de una interrupción prolongada del servicio y sanciones regulatorias.

Mejore la Seguridad y el Cumplimiento

Un activo de servicios públicos defectuoso puede representar una amenaza para la seguridad de los equipos de mantenimiento y del público en general. Un enfoque proactivo del mantenimiento les da a los equipos más tiempo para tomar las medidas de seguridad adecuadas. Los datos meteorológicos combinados con el aprendizaje automático de mantenimiento predictivo también ayudarán al personal a realizar reparaciones específicas antes de un evento meteorológico.

Optimice la Fuerza de Campo

El mantenimiento predictivo (PdM) permite a una empresa de servicios públicos enviar cuadrillas a donde más se las necesita. El software evalúa los activos para determinar su riesgo de falla. Esta medición mejora la planificación logística para que el personal de mantenimiento esté en los lugares adecuados para manejar problemas de alto riesgo.

Detecte Fraude

El análisis de activos detecta anomalías en el rendimiento de un activo. Si bien algunas lecturas inusuales son una señal de un componente defectuoso, otras pueden indicar usos ilegales del servicio público. Las cuadrillas pueden identificar el problema y detener el uso fraudulento.

Desafíos para la implementación de soluciones de análisis predictivo

Adoptar una nueva solución implica cambiar el sistema actual. Además de los cambios en la programación y la logística, implementar un enfoque predictivo implicará adoptar nuevos procedimientos y asumir costos en otras áreas.

Problemas de Gestión de Datos

Las soluciones de análisis predictivo se basan en datos históricos. Lamentablemente, es posible que la información inicial no esté bien organizada. Si una empresa de servicios públicos ha estado utilizando varias soluciones de software para la gestión de activos, es posible que los datos críticos estén aislados. Antes de implementar una solución de análisis, es posible que la organización deba pasar por un proceso de integración de datos.

Los datos heredados pueden ser otro problema en la etapa inicial. Los datos en hojas de cálculo antiguas pueden tener etiquetas poco claras. Puede haber lagunas en los datos que alteren los cálculos. Un equipo de desarrollo experimentado puede ayudar a una empresa de servicios públicos a elegir los datos adecuados para producir el modelo más preciso. A medida que avanza el proyecto, más mediciones aumentarán la precisión.

Costos de Implementación

El costo puede ser un problema para cualquier plan de mantenimiento. A medida que las empresas de servicios públicos comiencen a recorrer este camino, es posible que descubran que el costo inicial de mantenimiento aumentará. Problemas que antes pasaban desapercibidos ahora exigen atención.

Sin embargo, los beneficios a largo plazo de este proceso superarán los costos iniciales: habrá menos llamadas de mantenimiento inesperadas, los activos tendrán una vida útil más larga y habrá menos complicaciones causadas por interrupciones del servicio.

Desarrollo de Modelos Predictivos Apropiados

En un enfoque de mantenimiento reactivo, el equipo de mantenimiento utiliza las especificaciones del fabricante para determinar el lugar de un activo en el programa de reparación. Sin embargo, es posible que el fabricante no haya probado las condiciones a las que puede estar sujeto un activo en el campo. La exposición frecuente a la energía eólica extrema u otros fenómenos meteorológicos puede significar que un equipo necesita atención antes.

En un enfoque predictivo, un modelo bien calculado ofrece pistas sobre el estado de un activo basándose en pequeños cambios en el rendimiento. La detección de pequeños cambios en el comportamiento evita una falla total del activo.

La creación de modelos para distintos activos es un proceso que lleva mucho tiempo. Los analistas deben examinar los datos históricos para encontrar mediciones de rendimiento significativas. Luego, crean un perfil de rendimiento que establece parámetros operativos normales.

Las pruebas son una parte fundamental de este proceso. En las primeras etapas, un modelo incompleto puede generar falsas alarmas. Los desarrolladores analizarán más a fondo los datos para intentar perfeccionar el modelo. El resultado es un modelo predictivo que es preciso y comprobable.

Cómo Elegir la Plataforma Tecnológica Adecuada

Una de las ventajas de trabajar con un socio de desarrollo es la asistencia para elegir la tecnología adecuada para la gestión de activos. Varias plataformas de análisis pueden analizar conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

Para tomar una decisión informada, la organización debe considerar el tipo y la cantidad de datos que recopilará y analizará. También querrá elegir una plataforma que se integre fácilmente con sus soluciones de software actuales para el análisis y el modelado estadístico.

Desarrollo de Software de Utilidades Personalizadas y Profesionales

Con un desarrollo cuidadoso, el análisis predictivo de activos le permitirá a una empresa de servicios públicos ahorrar tiempo y dinero, al tiempo que mejorará su reputación ante los clientes. Con los modelos predictivos adecuados, una empresa puede pasar del mantenimiento reactivo que persigue las emergencias al mantenimiento preventivo que garantiza un funcionamiento constante.

Para las empresas de servicios públicos que buscan adoptar un modelo de mantenimiento predictivo, Chetu tiene el conocimiento y la experiencia para ofrecer soluciones potentes. Nuestro equipo de desarrollo ha trabajado con muchas empresas de servicios públicos para crear un software de gestión eficaz. Con un socio de desarrollo experimentado, las empresas de servicios públicos obtendrán los beneficios de una mejor gestión de activos. Póngase en contacto hoy mismo.