La salud ocupacional, el riesgo laboral y la continuidad del negocio cobraron nuevas dimensiones en el escenario actual. Un ambiente de trabajo seguro exige mucho más que un alcohol en gel y mascarillas protectoras: es necesario además limitar el contacto humano. En ese sentido, las herramientas de gestión de activos empresariales (EAM, enterprise asset management) ganan relevancia: permiten minimizar el contacto humano, mantener los activos funcionando de manera ágil y automatizar la gran mayoría de los procesos relacionados.
El concepto no es nuevo en el mercado: las empresas cuyos activos resultan estratégicos para su negocio llevan unos años analizando el comportamiento de sus maquinarias, intentando predecir qué les sucede y desarrollando iniciativas para maximizar su uso y vida útil. Desde las petroleras o mineras hasta las líneas de producción de automotrices o fabricantes de consumo masivo, la necesidad de automatizar la gestión de activos atravesó en los últimos tiempos, un gran número de industrias.
No obstante, la pandemia exacerbó el interés por este tipo de soluciones. Por un lado, como consecuencia de las numerosas restricciones a la movilidad que debieron implementarse en muchos países. Por el otro, por la necesidad de continuar operando. Con una política de gestión de activos no es necesario movilizar personas para obtener información sobre los activos, evaluar riesgos o detectar fallos: la creación de un repositorio centralizado sobre los datos de los activos se consolida como la base para obtener información sobre el rendimiento de cada uno de ellos desde cualquier lugar, en cualquier momento y desde cualquier dispositivo. Esto significa que el colaborador a cargo puede utilizar su teléfono móvil -que nadie más que él tocará, otro valor buscado por las personas a partir de la pandemia- para desarrollar su tarea cotidiana de manera sencilla y eficiente.
Otro elemento emergente es la aceleración en el dinamismo de la demanda, que obliga a organizaciones de diversos rubros a generar un mapeo más detallado entre las necesidades del cliente versus la capacidad de entregar de la compañía. Un ejemplo muy claro de esta situación se dio en las empresas de generación y distribución de energía eléctrica, que solían tener los picos focalizados en zonas industriales en los horarios laborales y que ahora deben atender una demanda mucho más distribuida, en la medida en que muchas más personas trabajan desde sus hogares.
La madurez de estas herramientas, a partir de la incorporación de un mayor número de sensores conectados a internet de las cosas, inteligencia artificial y machine learning, permite generar modelos predictivos de altísima precisión, tanto para satisfacer demandas cambiantes como para anticipar fallos y garantizar la continuidad del negocio. Las visualizaciones 3D dinámicas, por su parte, utilizan modelos de simulación para examinar el comportamiento de los activos, visualizar el origen de las anomalías y determinar cuándo reemplazar piezas.
La noción de gemelo digital (digital twin), por su parte, abre un mundo de oportunidades para efectuar ajustes y mejoras: minimiza riesgos, ya que permite generar una réplica virtual de una empresa, una suerte de videojuego o de mundo alternativo, para simular el comportamiento de su “gemelo” físico. Así, es posible monitorearlo de extremo a extremo, analizar cómo reacciona ante determinados cambios y volcar lo aprendido al “gemelo” real.
Mejorar la productividad, reducir costos de mantenimiento, disminuir los tiempos de inactividad, garantizar el cumplimiento en la entrega de pedidos… Las oportunidades que abre una gestión inteligente de activos son tantas como los desafíos que tienen por delante las empresas industriales que quieran competir -y ganar- en el dinámico contexto que nos toca vivir.
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