Menos del 15% de los proyectos de tecnología cumplen con los objetivos y retorno esperados. Los intentos fallidos traen mucho más que la perdida de dinero y tiempo invertidos, ya que bajan la moral del personal y nos vuelven temerosos a la innovación. Este caso de estudio aborda los aciertos y errores durante los primeros pasos al implementar una estrategia de mantenimiento basado en condición en línea. Marcos Manzano, co fundador y COO de MAPER cuenta el paso a paso validado y compatible por el personal de planta para implementar tecnología exitosamente en plantas industriales. Darío, encargado de la implementación de TPM en Titan X planta Ramos Arizpe ( cliente) hace foco en como incorporar paulatinamente la tecnología de monitoreo de condición, integrarlo con sus objetivos de TPM y mostrar los resultados para escalarlo.   
 
El caso de estudio describe el estado inicial de la planta, el paso a paso en la identificación de causas de falla, la selección e implementación de la tecnología, los objetivos por etapa planteados, y los resultados obtenidos.  

• La tecnología (sensores, plataforma, inteligencia artificial, algoritmos) ayudan pero no aseguran la obtención de resultados. Lo más importante es la gestión de esa tecnología por parte de los ingenieros de mantenimiento y confiabilidad.
• Para asegurar el exito implementando tecnología es esencial conocer de antemano las etapas (validación, adopción, crecimiento y mejora continua), sus objetivos y desafíos.
• Para que el proyecto avance y supere cada etapa es fundamental brindar visibilidad a toda la organización (mantenimiento, confiabilidad, personal en terreno, gerencia, abastecimiento, etc) . La información debe ser proporcionada acorde a quienes la reciben.  El caso de estudio muestra ejemplos implementables para replicarlo para cada uno de los puntos.

COO y cofundador de MAPER. Apasionado de la tecnología, el mantenimiento predictivo y la confiabilidad. También ingeniero mecánico, analista de vibraciones CAT III.  

Me enfoco en implementar, escalar y optimizar proyectos de monitoreo en línea de maquinaria industrial crítica para que sea posible tomar decisiones informadas en tiempo y forma. Priorizo la obtención de resultados tempranos, la interacción fluida con los usuarios y mantener la flexibilidad requerida en cada caso.  

En MAPER estamos motivados por minimizar los tiempos muertos en las líneas industriales y mejorar el día a día del personal de campo. Para ello, desarrollamos sensores IOT y algoritmos de Machine Learning que nos permiten conocer el estado de salud de cada máquina en tiempo real. Nos preocupamos de que nuestra tecnología genere valor y resultados visibles en toda la organización, lo que logramos con un servicio llave en mano. Brindamos seguimiento, análisis y capacitación para lograr una verdadera transformación digital.