Pablo Domínguez: “Los estudios de fiabilidad reducen las averías y aumentan el rendimiento”

Pablo Domínguez es Account Manager y consultor de Festo. Ingeniero Industrial por la Universidad de Vigo, es especialista en dirección de logística y producción, así como en investigación en tecnologías y procesos avanzados en la industria. En esta entrevista, Domínguez nos da todas las claves sobre el análisis de fiabilidad y mantenimiento como herramienta para llegar a las causas raíz de una anormalidad y actuar para corregirla. 

¿Todo gestor de mantenimiento debe realizar análisis de fiabilidad?

No. A la hora de hacer un estudio de fiabilidad, debemos saber priorizar, ya que, lógicamente, no podemos analizar todas las máquinas de una planta. En este sentido, es importante examinar solo aquellas máquinas que sean más críticas, es decir, que puedan pararnos la producción y no perderse en pequeños detalles que no tienen importancia. Al tratarse de una tarea para prevenir posibles fallos y errores, este análisis debe ser siempre responsabilidad del personal de mantenimiento.

¿Qué papel juegan los estudios de fiabilidad en el planteamiento de mejoras en cuestiones de diseño o métodos de mantenimiento de las instalaciones?

Los estudios deben hacerse tanto en la fase de diseño, imprescindibles para evaluar la fiabilidad de cada pieza y de todo el conjunto, como en la fase de funcionamiento de una máquina, en la que se analizan las estadísticas de fallos históricos. Ambos nos ayudaran a evitar averías y a realizar un correcto mantenimiento, tanto preventivo como  predictivo.

Entonces, ¿Podemos afirmar que el análisis de fiabilidad es clave para alargar los tiempos de rendimiento de una máquina?

Por supuesto. Estos estudios previenen averías, lo que permite actuar y cambiar los componentes necesarios antes de que fallen y evitar paros en la producción.

¿Se trata de una herramienta de utilidad para obtener resultados y mejoras de rendimiento? ¿Permite obtener conclusiones reales? ¿Cómo?

Sí, es muy sencillo si vemos un caso común a modo de ejemplo. Pongamos que tenemos una máquina que presenta averías con una media de una vez al mes. Tras analizar el histórico de la máquina, llegamos a la conclusión de que en 90% de los casos el problema es una pieza concreta. Para solucionarlo, buscamos a otro proveedor que nos ofrece una pieza con más ciclos de trabajo garantizados y que tiene un sistema avanzado de autodiagnóstico, por lo que nos avisa antes de estropearse. Simplemente con este cambio hecho a partir del estudio histórico de la máquina reduciremos las averías y, por lo tanto, estaremos aumentando el rendimiento. Además, este análisis nos ayudará a tomar decisiones, en este caso, sobre el momento en el que debemos reemplazar una máquina que está consumiendo muchos recursos de mantenimiento.

¿El estudio de fiabilidad permite determinar la necesidad de realizar diagnósticos de causa raíz?

Como en cualquier metodología, siempre debemos llegar a la causa raíz, ya que a la larga no servirá de nada detectar los síntomas y solucionarlos, dejando de largo las soluciones a largo plazo.

Los fallos de las máquinas pueden clasificarse por ser de naturaleza aleatoria o temporal. ¿Qué herramientas o metodologías son útiles para cada tipo de mantenimiento?

La metodología que recoge todos los tipos de mantenimiento es el TPM (Mantenimiento Productivo Total).  Sin embargo, si clasificamos los fallos de las máquinas por su naturaleza, encontramos que la herramienta más eficaz para solucionar los problemas de origen aleatorio es el mantenimiento predictivo, mientras que para los temporales es el mantenimiento preventivo.