El primer problema en el sistema de gestión de datos en mantenimiento está en el diseño inadecuado del sistema de datos, historial, estadística o base de datos sobre los eventos que ocurren en la instalación industrial. Por ejemplo, se ha averiado un rodamiento y el mecánico procede a escribir en su hoja de trabajo "cambié el rodamiento". Esta información es inútil para poder realizar seguimiento a esta avería. No se conoce si falló la pista interior o exterior u otro síntoma que pueda ayudar a crear una estadística de comportamientos que se puedan analizar aplicando técnicas especiales. El problema se complica cuando cada mecánico u operario de mantenimiento, debido a la falta de formación técnica, utiliza términos populares (no técnicos) para definir el nombre de la pieza, por ejemplo "el buje no funciona" (nombre ficticio).

Algunas empresas han mejorado esta toma de datos codificando el tipo de fallo o avería. Estos códigos permiten crear la información estadística necesaria para el análisis. El JIPM sugiere para el paso uno del pilar de mantenimiento planificado, orientado a la mejora de las condiciones de los equipos, la creación de estadísticas de los fallos y averías de equipos, priorizar o crear categorías de estas averías, con el Propósito de facilitar la formulación de planes de mantenimiento y el diseño de planes de mejora del equipo.

Otro fallo estadístico habitual en las áreas de mantenimiento está en la forma como se procesa la información para el análisis. En mi experiencia industrial realmente son pocas las empresas, fuera de los grandes complejos petroquímicos o energéticos, que emplean métodos estadístico poderosos para el análisis de la información. La técnica estadística más utilizada es la media o promedio. Sin embargo, se desconoce que existe una función estadística muy importante en mantenimiento que es la distribución de Weibull, que ayuda al manejo técnico de los datos de mantenimiento. Veamos un ejemplo, en mantenimiento es muy útil emplear el índice MTBF (Tiempo Medio Entre Fallos) de los elementos de los equipos, para formular planes de mantenimiento planificado. En las industrias Iberoamericanas existe poca sensibilidad dentro de las áreas de mantenimiento para el uso de técnicas estadísticas como la distribución de Weibull o exponencial. Simplemente el MTBF se calcula dividiendo el total del tiempo programado por el número de paradas, desconociendo si el comportamiento estadístico del equipo permite aplicar dicho procedimiento. Este error de la aplicación de la estadística lo he observado en varios de los programas de gestión de mantenimiento (GMAO) que conozco. El sistema de cálculo del MTBF de los GMAO presentan este fallo. Para resolverlo, hay que emplear técnicas estadísticas de fiabilidad, pero esto implica que los responsables de mantenimiento tengan las habilidades necesarias y una nueva actitud ante los datos y su importancia. Un mecánico algún día me decía, cuando le explicaba estos temas: "vea señor, a mi me pagan por reparar...no para escribir...eso es perder el tiempo...". Este tipo de cultura la debemos transformar y es habitual en las organizaciones industriales.

Las habilidades a desarrollar están relacionadas con la capacidad de mejorar los diseños de las bases de datos; orientarlas hacia la obtención de información que sea útil para la mejora de los equipos y de la gestión de mantenimiento. Las habilidades tienen que ver también, con la forma como los técnicos deben registrar la información diaria que se produce, para que esta sea útil y tratable estadísticamente. Las habilidades en las que quiero insistir, también están relacionadas con la capacidad de analizar, leer, interpretar y actuar sobre la base de estos datos.

La actitud estadística es fundamental. Cuando no existe conciencia, conocimiento o sentido de importancia de los datos, estos no se registrarán en la forma adecuada para ser tratados y útiles para la toma de decisiones. Nuestros técnicos de mantenimiento son muy competentes, ya que conocen los equipos, la mecánica, electricidad interna de la maquinaria bajo su responsabilidad. Sin embargo, en las escuelas de formación o facultades de ingeniería, no se enseñan los fundamentos técnicos estadísticos del mantenimiento y la gestión de datos. Por este motivo, el JIPM ha realizado una gran campaña a partir del paso uno de pilar planificado, para sensibilizar a las industrias, sobre la necesidad de crear históricos y estadísticas del comportamiento de las averías y fallos de equipos, como un primer paso en toda la estrategia de mejora de las instalaciones.

Esto implica formar a nuestros técnicos de mantenimiento en esta clase de métodos. Sin embargo, se debe tener el cuidado en el momento de diseñar esta clase de programas. Desafortunadamente la teoría de la fiabilidad y del mantenimiento, se apoya en matemática compleja. Pero hoy en día existen ayudas importantes como las hojas electrónicas tipo Excel o programas muy sencillos como Weibull 5.0, que facilitan estos análisis y que no son posibles en la mayoría de GMAO.