Nuevos modelos de negocio en el Mantenimiento Industrial. Entrevistamos a Diego Galar (parte 2)

En esta segunda entrega de la entrevista a Diego Galar, experto en Mantenimiento Preventivo Industrial, profesor de Condition Monitoring en la Luleå Tekniska University de Suecia, e investigador senior en Tecnalia, profundizamos en los cambios que la tecnología ha traído al mundo del mantenimiento no sólo a nivel de procesos y organización sino también a nivel de nuevos modelos de negocio. Si no has leído la primera parte de esta entrevista, en la que hablamos de la evolución del Mantenimiento Preventivo Industrial, quizás te interese leerla. aquí

-¿De qué manera la tecnología ha cambiado el ritmo de la disciplina del mantenimiento preventivo industrial?

El ritmo ha cambiado en el sentido de que hace 25 años era raro un perfil de ingeniero de telecomunicaciones en mantenimiento y ahora es raro no tener ingenieros de telecomunicaciones o científicos de datos. El perfil en las plantas de Mantenimiento Preventivo Industrial ha cambiado y el modelo de negocio también ha cambiado mucho.

En general, en la sociedad no queremos hacer mantenimiento preventivo industrial. Cuando compramos un activo, queremos comprar la función del activo y que otro se encargue del mantenimiento. Y esto tiene todo el sentido del mundo, porque los activos han evolucionado mucho, son activos complejos y una empresa, por muy grande que sea, no puede tener personal especializado en Mantenimiento Preventivo Industrial en todas las tecnologías del mercado.

Por ejemplo, cuando se compra una turbina eléctrica, es lógico que el fabricante realice el mantenimiento, porque es quien conoce el equipo, quien proporciona los repuestos y además ahora con la industria conectada, es quien puede monitorizar la turbina en tiempo real. Y esto no es nuevo, las turbinas, por ejemplo, siempre han estado muy vigiladas, al igual que los motores de los aviones. Han sido los fabricantes Rolls Royce o General Electric los que han asumido el mantenimiento preventivo industrial. Lo que ha cambiado es que este modelo de negocio, que no se extendía al resto de los activos, se ha ampliado.

A nivel individual, lo vemos cuando compramos coches en forma de leasing o renting, queremos un coche de cortesía para no perder el valor de la función del activo. Lo que no queremos es estar pendientes del Mantenimiento Preventivo Industrial porque nos quita tiempo de nuestra actividad principal.

Y en este sentido, recuerdo una frase del entonces presidente que decía Presidente de General Motors en los años 90, Es era una frase premonitoria de lo que iba a ocurrir más adelante. En aquella época, General Motors tenía más de 800 empleados de mantenimiento. Recuerdo que en una fábrica podíamos tener entre 8 y 10 tipos de controladores programables y había que tener programadores para los 8 y 10 tipos de controladores y si tenías PLC de Siemens, Matsushita u Omron era un lío.

Ahora vemos modelos de negocio en los que se compran las horas de soldadura finales y no se compra el robot ABB, y es bastante normal que este modelo de mantenimiento como servicio tenga su lugar y el mantenimiento vuelva al fabricante. Y aquí es donde estoy encontrando el cambio tanto en el modelo de negocio como en las tecnologías.

No es lo mismo desplegar tecnologías para el usuario final, que no quiere que la máquina se detenga, que desplegar tecnologías desde el concepto de diseño y fabricación para hacer que ese activo sea más fiable, más predecible y también supervisable a distancia.

En este caso el ritmo ha cambiado y cambiará aún más, los responsables de Mantenimiento Preventivo Industrial serán finalmente gestores de seguros, de pólizas de contingencia y no serán tecnólogos y serán los fabricantes los que aporten la tecnología incorporada cuando llegue el momento.

Diego Galar Pascual

-¿Cómo hacambiado el sector del mantenimiento preventivo industrial?

Hasta hace poco los datos eran oro y ahora no decimos que los datos son oro sino que la información es oro, tengo muchos datos pero hay que saber escarbar en los datos para extraer información. Y en este sentido hemos visto aflorar muchas empresas que han venido a sustituir o complementar lo que hacían las grandes compañías.

El panorama industrial solía ser muy sencillo. Teníamos los grandes operadores de OT y los grandes operadores de IT. A nivel de OT teníamos los grandes operadores de automatización como Siemens, AB, etc... y luego los grandes operadores de TI a nivel de Mantenimiento Preventivo Industrial, que eran los grandes fabricantes de GMAO, los IBM de Maximo u otros proveedores, y entre ellos se repartían el mercado.

Sin embargo, con la Cuarta Revolución Industrial, muchas pequeñas empresas y start-ups están presentando una tecnología mucho más asequible y barata y están empezando a desplegar una arquitectura de recogida de datos en todo tipo de empresas grandes, medianas y pequeñas y están empezando a prestar servicios a empresas que antes no podían permitírselo.

Cuando se habla de una Emerson o una Siemens, en general estas grandes empresas hablan con otras grandes empresas y las PYMES quedaban fuera de este juego digital. Ahora, sin embargo, con la llegada de Industria 4.0 el acceso a las tecnologías se ha democratizado. Un dispositivo IoT es asequible y la analítica en la nube es asequible y puedes permitirte hacer muchas cosas.

Es decir, hay muchas empresas que no quieren comprar hardware o software y lo que quieren es que se lean sus datos. Pagan para que se les avise cuando su máquina tiene un problema, así que de repente hay un montón de pequeñas empresas que prestan este tipo de servicio, y eso ha cambiado radicalmente el panorama.

Las empresas no tienen un único proveedor tradicional que sirva para toda la tecnología, sino que cuentan con un modelo de proveedor diverso de hardware, software y servicios.

Pero también hay que tener en cuenta que ha habido un intento de crear arquitecturas abiertas que no han conseguido despegar, en mi opinión, porque las grandes empresas siguen manteniendo sus cuotas de mercado de forma muy importante. Han seguido manteniendo al cliente cautivo y esto ha hecho que los servicios para las PYMES no se hayan desarrollado muchas veces todo lo bien que podrían haberlo hecho. Una excepción, o una iniciativa que me gusta mucho, es la iniciativa alemana GAIA-X en la que se ha desarrollado una nube con servicios accesibles para las pymes.

Toda esta constelación de empresas que han venido a ayudar mucho a los equipos de Mantenimiento Preventivo Industrial, han cambiado mucho los modelos de negocio en el sentido de que las empresas ahora no venden el activo sino el servicio y por tanto tienen que cambiar su modelo financiero. Recordemos que un modelo de leasing no es un modelo de venta y a nivel financiero es un modelo muy doloroso.

Cuando vendes un tren, por ejemplo, te pagan unos cuantos millones de euros, cuando es un modelo de leasing, la inversión inicial es tuya y la recuperas poco a poco. Es un modelo financieramente doloroso que requiere un Mantenimiento Preventivo Industrial tremendamente robusto, desde el diseño y la fabricación. Es decir, sensorizar mucho más tu activo en diseño porque las cláusulas de penalización que tienes en tu leasing son muy perjudiciales si el activo se estropea de vez en cuando.

Así que ha cambiado mucho el negocio en el sentido de que los grandes fabricantes también se han rodeado de muchas pequeñas empresas y de nuevos modelos de negocio, que les ayudan en la fiabilidad de estos activos que se ponen en marcha a través del renting o el leasing.

Diría que el modelo se ha fragmentado mucho, ahora tenemos muchos proveedores de servicios, de hardware, de software, de datos y de información, además de las grandes empresas, y esto hace que las empresas tengan muchas más opciones, aunque para mí tanto los estándares abiertos como la democratización total no han sido un éxito hasta ahora, porque creo que muchas pymes no han tenido todavía la oportunidad de acceder a las grandes ventajas que ofrecen las tecnologías 4.0.

Si te ha interesado esta entrega de la entrevista, te animamos a leer la tercera parte de la entrevista en El mantenimiento predictivo en la industria cognitiva

‍