Gobierno y Calidad de Datos en Mantenimiento y Confiabilidad

Este mes quería compartir contigo algunos conceptos y aplicaciones que creo son casi estrategicas en la gestión analítica del mantenimiento y la confiabilidad. En muchos casos varios colegas me lo han planteado como el máximo dolor actual y como uno de los principales desafíos para la adopción de la inteligencia artificial en nuestra profesión: El Gobierno y la Calidad de los Datos Maestros de Mantenimiento y Confiabilidad.

La gestión moderna de activos físicos enfrenta un momento clave: hay más datos que nunca, pero muchos no son fiables. La calidad de datos ya no es solo un tema de ERP, sino un factor estratégico para la disponibilidad y rentabilidad de los activos. A pesar de haber apoyado a varios de nuestros clientes en limpieza de sus datos y en la definición de procesos para asegurar calidad de los mismos, estos esfuerzos suelen perder continuidad por múltiples motivos. Ahora, la experiencia, las nuevas tecnologías y la Inteligencia Artificial están transformando este escenario.

En las industrias intensivas en activos, como Oil & Gas, Energía, Minería, Acero, Químicas y Utilities, la toma de decisiones críticas se fundamenta en la precisión y confiabilidad de los datos maestros y transaccionales asociados a cada activo. Para gestionar de manera efectiva los recursos de nuestras empresas, resulta imprescindible identificar claramente el activo en cuestión, conocer su ubicación exacta dentro de la planta o instalación, y determinar su nivel de criticidad en función del impacto que una eventual falla podría ocasionar.

Asimismo, es esencial disponer de un historial completo de eventos relevantes, incluyendo inspecciones y fallos previos, lo que permite analizar tendencias y anticipar posibles problemas. La correcta asociación de repuestos específicos para cada equipo, junto con la definición de los planes de mantenimiento o inspección que le aplican, garantiza la continuidad operativa y contribuye a maximizar la disponibilidad y rentabilidad de los activos.

Cuando los datos relacionados con los activos físicos están incompletos, inconsistentes o duplicados, las consecuencias afectan múltiples dimensiones de la gestión industrial, dificultando la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.

Impacto en el Mantenimiento

La falta de calidad en los datos puede provocar que las órdenes de trabajo se asignen incorrectamente, ya sea a equipos equivocados o con información insuficiente. Asimismo, los planes de mantenimiento pueden carecer de la frecuencia adecuada o de un alcance completo, afectando la programación y ejecución de tareas críticas. Otro problema recurrente es la aparición de repuestos “fantasma” en el sistema: materiales que figuran en los registros pero que no existen físicamente, causando demoras y elevando los riesgos operacionales.

Impacto en la Confiabilidad - Rotantes

El análisis de fallas y la aplicación de metodologías como RCM, RCA, Weibull o Pareto se ven comprometidos cuando la información de base es imprecisa, lo cual distorsiona la interpretación de los resultados. Indicadores clave de desempeño (KPIs) como MTBF, MTTR y la propia disponibilidad de los activos pueden calcularse sobre bases erróneas, afectando la credibilidad de los informes y la capacidad de optimización. Además, los modelos de mantenimiento predictivo (PdM) y de monitorización basada en condición (CBM) pierden fiabilidad, convirtiéndose en “cajas negras” cuyo funcionamiento resulta poco transparente y difícil de validar.

Impacto en la Integridad Mecánica - Estáticos

Los programas de integridad mecánica y de gestión de riesgos, como RBI, Inspecciones de Rutina, Integridad de Ductos y Normativas como NR-13 y API 580/581, dependen estrictamente de registros precisos acerca de espesores, condiciones de operación, corrosión, inspecciones y mitigaciones. La capacidad para mitigar riesgos está directamente vinculada a la calidad y trazabilidad del dato técnico, tal y como subraya la literatura especializada en integridad mecánica.

Impacto en la Gestión de los MRO

La deficiente calidad de los datos (duplicaciones de SKUs) genera usualmente sobre-stock de MROs, especialmente cuando los maestros de materiales no están normalizados. Las auditorías suelen arrojar observaciones negativas debido a la falta de trazabilidad en los registros. Además, las decisiones de inversión en activos, tanto en CAPEX como en OPEX, pueden estar basadas en información parcial, lo que incrementa el riesgo financiero y operativo para la organización.

En definitiva, sin datos confiables y de calidad, no es posible alcanzar una gestión madura de los activos, independientemente de la sofisticación de los sistemas tecnológicos implementados, como SAP EAM, Maximo, Infor, Hexagon, APM, IoT, sensores o dashboards avanzados.

Típicos “dolores de datos” en Mantenimiento, MRO e integridad

En el ámbito industrial, los mismos problemas relacionados con la calidad del dato se repiten de manera sistemática en distintas plantas y organizaciones, afectando tanto a las áreas de Mantenimiento como a la Gestión de Materiales MRO (Materiales, Repuestos y Operaciones) y a la integridad de los activos.

Ausencia de taxonomía y descripciones deficientes

Uno de los síntomas más frecuentes es la existencia de datos maestros de materiales MRO que carecen de una taxonomía estándar. Este déficit se traduce en descripciones crípticas e insuficientes, como por ejemplo “BOMBA 3”, que dificultan la identificación y el uso eficiente de los materiales.

Información crítica incompleta o mal registrada

En muchas ocasiones, datos fundamentales como el diámetro, la presión de diseño, el material, el rating o el fabricante de los componentes se encuentran en campos de texto libre o, directamente, están ausentes. Esta carencia compromete la trazabilidad y dificulta la gestión técnica y operativa de los activos físicos.

Duplicidades y errores de jerarquización

La duplicación de equipos y posiciones técnicas, así como una mala jerarquización de los mismos, generan confusión y reducen la eficacia de los procesos de mantenimiento e inspección.

Planes de mantenimiento inapropiados

Con frecuencia, los planes de mantenimiento se copian entre diferentes activos sin una revisión específica del contexto. Esto puede llevar a la ejecución de tareas inadecuadas o insuficientes, afectando la fiabilidad y el rendimiento de los activos.

Desalineación entre sistemas y silos de información

Otro patrón recurrente es la falta de alineación entre los datos de los distintos sistemas de la organización: ERP, Sistemas de Integridad Mecánica, Sistemas de Confiabilidad, hojas de cálculo y aplicaciones locales. Esta descoordinación provoca inconsistencias y dificulta la gestión integral de la información.

Conocimiento técnico concentrado

Finalmente, el conocimiento técnico tiende a estar concentrado en unas pocas personas clave, lo que representa un riesgo para la continuidad operativa y la transferencia de conocimiento dentro de la organización.

En resumen, estos desafíos se pueden sintetizar en datos maestros no unificados, costos de MRO inflados, ingeniería desactualizada, baja confiabilidad e integridad del activo, y un conocimiento de Operación y Mantenimiento (O&M) limitado a un grupo reducido de personas clave.

IA, Taxonomías y Gobierno de Datos

La evolución en la gestión de la calidad de datos ha permitido superar el enfoque tradicional de “limpiar Excel” para adoptar un proceso industrializado, apoyado en tecnología avanzada. Actualmente, la calidad del dato puede tratarse de forma continua y estructurada, dejando atrás la visión de proyecto puntual.

La Tecnología

Las aplicaciones de Data Quality & Governance, están orientadas a la gestión de la cadena de suministro y el ciclo de vida de los activos. Esta solución se basa en principios lean, mejores prácticas del sector y estándares internacionales (ISO), incorporando capacidades de inteligencia artificial que abarcan todas las etapas del ciclo de vida del dato maestro en sistemas como ERP, CMMS y CRM.

Uno de los proveedores de soluciones más desatacados que cubre todos los aspectos mencionados es PiLog. La empresa destaca que el Gobierno estructurado de los datos y el control de la calidad de los mismos crea un valor con las siguientes características:

• Incremento del 29–34 % en la disponibilidad de equipos.

• Reducción del 32–37 % en el tiempo medio de reparación (MTTR).

• Disminución del 20–25 % en los costes de operación, mantenimiento e inventario (TCO).

El enfoque que sigue PiLog no se limita únicamente a la limpieza de datos, sino que supone una transformación integral en la creación, gobierno y uso de la información en toda la organización.

Contenido Estandarizado y Colaborativo

PiLog destaca la importancia del contenido como centro de la metodología de gobierno y gestión del dato. Así introduce el concepto de iContent Foundry (iCF), un repositorio de contenido conforme a la normativa ISO que actúa como motor de conocimiento para los datos maestros. Este repositorio contiene más de 20 millones de Golden Records y más de 25.000 Plantillas y Jerarquías Estandarizadas, todas ellas estructuradas según taxonomías reconocidas internacionalmente.

El contenido de iCF es reutilizable y abarca múltiples sectores, como Oil & Gas, Utilities, Minería y Manufactura, entre otros. Su diseño modular, basado en bloques parametrizables y no en simples descripciones libres, facilita su adaptación a diferentes necesidades empresariales.

Este sistema permite a distintos clientes aprovechar una base de conocimiento curada y en constante crecimiento, funcionando de hecho como una red colaborativa de conocimiento técnico. Así, no se parte de cero, sino que se utiliza una base industrial consolidada, que se amplía y normaliza con cada nuevo proyecto, compartiéndose entre todos los usuarios a través de iContent.

Agentes IA en Calidad de Datos

Sobre la base sólida de contenido estandarizado, incorporando herramientas avanzadas de inteligencia artificial y con el contenido estructurado digitalmente, es posible enfrentar el desafío de la calidad de datos sustentable en forma exitosa.

El proceso comienza con el Data Health Assessment, que comprende el perfilado de datos y la detección automática de duplicados, inconsistencias y campos críticos faltantes. Este diagnóstico inicial permite identificar y abordar las debilidades en la calidad de los datos, facilitando así una base robusta para posteriores operaciones.

PiLog emplea mecanismos de limpieza y normalización apoyados en taxonomías y plantillas estandarizadas de iContent. Además, se lleva a cabo el enriquecimiento automático de atributos técnicos y comerciales, asegurando la alineación con la norma ISO 8000 y otros estándares relevantes. Este proceso garantiza que los datos no solo sean correctos, sino también completos y útiles para la toma de decisiones.

Gobierno de los Datos

El gobierno de los datos se estructura mediante workflows para la alta, el cambio y la baja de datos maestros, con asignación de roles, auditoría y trazabilidad. Asimismo, se implementan reglas embebidas para asegurar el cumplimiento de normativas, incluyendo requisitos de auditabilidad, clasificación adecuada y registro de todas las modificaciones realizadas en los datos.

Integración con SAP y Soluciones de APM

Se habilitan integraciones profundas con SAP S/4HANA y SAP MDG, junto con la colaboración con soluciones de integridad como el Asset Integrity Suite de AsInt y de confiabilidad con el SAP APM. Estas integraciones permiten que el análisis de riesgo y la gestión de activos se nutran de datos maestros gobernados, mejorando la confiabilidad y el valor estratégico de la información.

Conclusión

La gestión de activos físicos, el mantenimiento, la confiabilidad y la integridad mecánica están convergiendo hacia un elemento fundamental: la confianza en el dato. En la actualidad, disponer de datos estandarizados, completos y trazables es indispensable para el éxito de cualquier estrategia de gestión de rendimiento de activos (APM), mantenimiento predictivo (PdM) o integridad. Sin esta base sólida, cualquier iniciativa en estos ámbitos carecerá de robustez y estará expuesta a riesgos significativos.

Adoptar un enfoque industrializado para la calidad de los datos, que combine inteligencia artificial, contenido estandarizado, una gobernanza efectiva y una red colaborativa de conocimiento, permite transformar un desafío histórico en una auténtica ventaja competitiva para las organizaciones. Este modelo no solo mejora la calidad y utilidad de la información, sino que también facilita la toma de decisiones estratégicas y operativas basadas en datos fiables.