Qué hacer y qué no hacer en la recopilación de datos: Una base sólida para la toma de decisiones sobre activos

La toma de decisiones inteligentes sobre activos comienza con datos de alta calidad. Los datos deficientes provocan un mantenimiento costoso, riesgos para la seguridad y un despilfarro de recursos. Sin embargo, 75% de los ejecutivos admiten que no confían en sus propios datos.

Si quiere evitar averías en los equipos y gastos imprevistos, céntrese en estos principios clave:

• Recoge sólo lo que importa: Vincular la recogida de datos a objetivos específicos como planificación de CAPEX basada en el riesgo, prolongar la vida útil de los activos o cumplir las normas de conformidad.
• Evita los sistemas dispersos: Los datos desconectados crean puntos ciegos y ralentizan la toma de decisiones. Centralice y estandarice sus datos.
• Utiliza la automatización: Herramientas como sensores y drones pueden acelerar la recogida de datos y mejorar la precisión.
• Mantén los datos limpios: Siga las "5C" (completo, correcto, actual, coherente y exhaustivo) para garantizar la fiabilidad.
• Seguimiento de las métricas de sostenibilidad: Incluir datos sobre el uso de la energía, las emisiones y la eficiencia para ajustarse a las necesidades modernas de planificación de activos.

¿Cuál es el resultado final? Unos datos fiables y centrados en los objetivos garantizan inversiones más inteligentes, menos interrupciones y mejores resultados a largo plazo.

Recogida de datos sobre activos

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El coste de una mala recogida de datos en la gestión de activos

Unos datos de activos incompletos o inexactos pueden provocar graves contratiempos financieros y operativos. Los científicos de datos dedican 80% de su tiempo a limpiar y corregir datos de mala calidad. en lugar de analizarla para obtener información útil ^[7]. Esta ineficacia no se limita a la pérdida de tiempo, sino que drena recursos que podrían utilizarse mejor para tomar decisiones informadas, creando un efecto dominó de retos operativos.

Una de las consecuencias más inmediatas es ROI del mantenimiento predictivo evitar el mantenimiento reactivo y los tiempos de inactividad imprevistos. Cuando los datos sobre el estado y el uso de los activos no son fiables, los equipos de mantenimiento suelen asignar mal sus esfuerzos. Los equipos críticos pueden pasarse por alto, mientras se malgastan recursos en problemas menos urgentes. Este desequilibrio suele provocar fallos inesperados en los equipos y costosas interrupciones. ^[2][7]. Por ejemplo, en los edificios altos, los procesos manuales de inventario no sólo consumen mucho tiempo, sino que también son propensos a errores. ^[2].

Las consecuencias financieras van más allá de la ineficacia operativa. La mala calidad de los datos a menudo conduce a excesos presupuestarios, ya que las organizaciones se enfrentan a gastos de capital no planificados para sustituir los activos averiados o reparar los daños causados por esos fallos. ^[7][8]. Una mala gestión de los datos obliga a las empresas a realizar reparaciones costosas, sustituciones prematuras y gastos ineficaces. ^[1][4]. El impacto es considerable: se podrían evitar hasta 30% del coste total de propiedad de un activo con una mejor toma de decisiones durante las fases de diseño, adquisición y renovación ^[7]. Estos excesos distorsionan la planificación de activos basada en el riesgo al ocultar el verdadero rendimiento y coste de los activos.

Además de los problemas financieros y operativos, aumentan los riesgos para la seguridad y el cumplimiento de la normativa. La inexactitud de los registros puede aumentar los riesgos para la seguridad en el lugar de trabajo y el incumplimiento de las normas reglamentarias. ^[7]. La recogida de datos manual o en papel añade otro nivel de complejidad, ya que requiere una transcripción digital que a menudo introduce errores e incoherencias. ^[4].

Los objetivos de sostenibilidad también se resienten cuando los datos no son fiables. La falta de datos precisos dificulta abordar los riesgos climáticos, planificar las transiciones o realizar análisis de escenarios. ^[5]. Sin datos detallados y localizados sobre las amenazas, los gestores de activos tienen dificultades para aplicar medidas de adaptación climática específicas para cada emplazamiento o negociar eficazmente con las aseguradoras sobre medidas de resiliencia. ^[5]. Esta falta de datos fiables hace que las organizaciones se queden cortas en sus objetivos de reducción de emisiones de carbono y no consigan demostrar sus avances en iniciativas medioambientales. Disponer de datos precisos es esencial para tomar decisiones basadas en el riesgo que se ajusten tanto a la gestión de activos a largo plazo como a los objetivos medioambientales.

Hágalo: Elabore una estrategia clara de recopilación de datos vinculada a sus objetivos.

Una buena recogida de datos empieza con una pregunta sencilla pero fundamental: ¿Por qué recogemos estos datos? Antes de lanzarse, las organizaciones deben aclarar las decisiones que pretenden tomar y los resultados que quieren obtener. Sin este enfoque, es fácil caer en la trampa de recopilar un exceso de datos sin utilizar o, lo que es peor, omitir las piezas clave necesarias para tomar decisiones cruciales. Un objetivo claro garantiza que los datos estén directamente relacionados con los resultados de la inversión.

"El objetivo primordial debe ser recopilar únicamente datos que permitan medir los avances hacia los objetivos definidos y ayuden a las organizaciones a tomar decisiones". - AIPCR (Asociación Mundial de la Carretera) ^[3]

Para afinar su enfoque, utilice estas cuatro preguntas orientativas:

• ¿Qué decisiones hay que tomar?
• ¿Qué datos se necesitan para tomar esas decisiones?
• ¿Puede su organización permitirse recopilar estos datos?
• ¿Puede mantenerse su integridad a lo largo del tiempo?

Si no puede responder con seguridad a las cuatro preguntas, es probable que ese dato no forme parte de su estrategia. Este enfoque disciplinado garantiza que cada dato respalde tus objetivos empresariales.

Conectar la recogida de datos con los resultados de la inversión

Una vez definido el objetivo, el siguiente paso es alinear la recopilación de datos con resultados mensurables. Cada dato debe estar vinculado a unos resultados de inversión concretos, ya sea la reducción de los costes del ciclo de vida, la disminución de los riesgos o el cumplimiento de los objetivos de sostenibilidad. Céntrese en atributos que tengan un impacto directo en los resultados financieros y operativos. Por ejemplo:

• Antigüedad y vida útil de los activos ayudar a prever las futuras necesidades presupuestarias y a señalar los periodos de mayor gasto de capital.
• Datos de estado y criticidad permitir una priorización más inteligente de los proyectos de mantenimiento ^[4].

Al vincular los atributos de los datos a decisiones específicas, puede justificar el coste de la recopilación y asegurarse de que cada esfuerzo añade valor.

Las organizaciones que adoptan un enfoque basado en el riesgo suelen obtener mejores rendimientos. Los activos de bajo riesgo o que requieren una inversión mínima no necesitan actualizaciones frecuentes. ^[3]. En su lugar, dé prioridad a los activos de alto riesgo y alto valor, es decir, aquellos que afectan significativamente a las operaciones, la seguridad o las finanzas.

Recopilar sólo datos que apoyen las decisiones

Cuando se trata de datos, a menudo menos es más. El objetivo no es construir la mayor base de datos posible, sino centrarse en recopilar información precisa y procesable. Recopilar datos que no se utilizan desperdicia recursos ^[4]. Para evitarlo, hay que centrarse en los atributos básicos que impulsan las decisiones de gestión de activos. Para muchas organizaciones, la base son siete atributos clave:

• Material/Tipo
• Ubicación
• Condición
• Edad
• Criticidad
• Vida útil
• Valor económico ^[4]

Para que sus datos sean útiles, deben cumplir la norma de las "5C":

• Complete: Cubre todos los activos objetivo.
• Completo: Incluye todos los atributos necesarios.
• Consistente: Utiliza convenciones de nomenclatura normalizadas.
• Correcto: Presenta identificaciones y descripciones precisas.
• Actual: Marca claramente el estado activo frente al inactivo ^[2].

Considere lo siguiente: un típico edificio de oficinas de gran altura contiene alrededor de 1.000 activos mantenibles, que van desde los sistemas eléctricos a las unidades de tratamiento de aire ^[2]. Con métodos manuales, un ingeniero de fiabilidad sólo puede inspeccionar y registrar detalles de 60 a 75 activos al día. ^[2]. Esta limitación hace aún más vital centrarse en los datos que realmente importan: sencillamente, no se dispone del tiempo ni de los recursos necesarios para recopilar información que nunca se va a utilizar.

No: Utilizar fuentes de datos fragmentadas o desconectadas

Cuando los datos de los activos están dispersos por múltiples sistemas desconectados - como hojas de cálculo en un lugar, una herramienta de GMAO en otro y los registros financieros almacenados en otro sitio-, las organizaciones se enfrentan a grandes retos. Esta fragmentación oculta riesgos críticos y crea puntos ciegos en su cartera de activos, lo que hace casi imposible identificar los problemas de seguridad o los riesgos de cumplimiento antes de que se conviertan en problemas costosos. ^[6].

El impacto en la toma de decisiones es inmediato y costoso. Las fuentes de datos desconectadas ralentizan la elaboración de informes, dan lugar a análisis incoherentes y conducen a una mala priorización. A menudo, esto hace que se sobrepase el presupuesto y se pierdan oportunidades. ^[6]. En Deloitte afirma acertadamente, las empresas de hoy "ahogados en datos pero hambrientos de ideas" ^[7]. Esto resume perfectamente el caos que surge cuando la información vital queda atrapada en silos. Estas prácticas fragmentadas allanan el camino a decisiones ineficaces y costosas.

"Cuando los datos de estado son incoherentes, se retrasan o están dispersos en distintas herramientas, los equipos recurren por defecto a la intuición, y ahí es donde empiezan los reventones presupuestarios, los riesgos para la seguridad y las oportunidades perdidas." - Asseti ^[6]

El peaje financiero es difícil de ignorar. La fragmentación de los datos suele gastos de capital imprevistos, sobre todo cuando los fallos de los activos pillan desprevenidos a los equipos. También inflan los costes de mantenimiento porque los equipos se quedan atascados en un modo reactivo en lugar de planificar proactivamente. ^[7]. Los procesos manuales no hacen más que empeorar las cosas: cuando los datos se recogen en papel, suelen duplica la carga de trabajo, ya que alguien tiene que introducirla manualmente en los sistemas digitales. Este proceso, que puede durar meses, es propenso a errores que agravan aún más el problema ^[4].

Más allá de la presión financiera, los datos fragmentados también plantean graves riesgos para la seguridad y el cumplimiento de la normativa. Crea riesgos para la salud y la seguridad en el trabajo y aumenta las posibilidades de incumplir los requisitos legales ^[7]. Sin un acceso fácil a la información clave, como el estado de un activo o su historial de mantenimiento, los equipos sobre el terreno se ven obligados a tomar decisiones sin tener un conocimiento completo de la situación.

Haga: Normalizar y centralizar los datos

La solución a la fragmentación de los datos no consiste en recopilar más datos. crear una única fuente de verdad con normas coherentes en toda la organización. Cuando los datos de los activos se estructuran de manera uniforme, los equipos pueden comparar el rendimiento, consolidar los costes y tomar decisiones informadas sobre las prioridades de mantenimiento y las sustituciones. ^[10]. Este enfoque sienta las bases para unos modelos de datos claros y comparables.

Crear modelos de datos y jerarquías de activos coherentes

Utilizando taxonomías estándar del sector es clave para evitar confusiones. Marcos como Uniclase, RICS NRM 3, en SFG20 proporcionar códigos de clasificación que garanticen que todo el mundo -desde los equipos sobre el terreno hasta los departamentos financieros- esté alineado a la hora de describir los activos. ^[10]. La importancia de esta unidad quedó patente cuando la Government Property Function del Reino Unido analizó más de 300.000 propiedades del sector público. Descubrieron que las jerarquías de activos estandarizadas eran cruciales para gestionar el mantenimiento y garantizar el cumplimiento de los contratos ^[10].

A modelo de datos descendente es un punto de partida práctico: Organización matriz > Emplazamiento > Edificio/bloque > Planta > Espacio/habitación > Activo. ^[10]. Cada registro de activos debe incluir campos esenciales como un ID de activo único, un código de clasificación, un índice de criticidad y un estado operativo. Sin ellos, la planificación se vuelve caótica. Las organizaciones que adoptaron marcos de modelización de la información (IMF) informaron de un 50% Descenso de los errores humanos durante las actualizaciones manuales ^[11]. En un proyecto de ingeniería en alta mar, esta estandarización ahorró aproximadamente 1.000 millones de euros. $50 millones ^[11].

Utilice un sistema central para la gestión de datos maestros

La gestión de datos maestros (MDM) es lo que IBM se refiere como el "facilitador oculto" de la toma de decisiones inteligente ^[12]. Garantiza la coherencia de los identificadores y tablas de referencia de los activos, centros y proveedores en todos los departamentos. El objetivo no es imponer una única solución informática, sino aplicar una lógica empresarial coherente en todos los sistemas para obtener resultados fiables y auditables. ^[12]. Unos datos maestros precisos son la columna vertebral de unas decisiones sostenibles y basadas en el riesgo.

En las operaciones diarias, los sistemas centralizados con controles de calidad automatizados pueden detectar inmediatamente la falta de datos o datos inusuales. A "cierre mensual" puede ayudar: congelar las entradas de datos en una fecha fija cada mes, validar todo automáticamente y resolver los problemas antes de continuar. ^[12]. De este modo se evitan las actualizaciones a mitad de mes que alteran la comparabilidad e imposibilitan el análisis de tendencias.

"Es necesario un modelo de datos uniforme para obtener una visión completa de los sistemas combinados con la información que fluye por todo el ecosistema". - Marc Hoppenbrouwers y Biren Gandhi, IBM ^[9]

Para mantener el control, asegure contractualmente la propiedad de los datos de los activos, incluso cuando los gestionen terceros proveedores. ^[10]. Esto garantiza el acceso en tiempo real para la toma de decisiones y evita la dependencia del proveedor. Al utilizar formatos estándar como COBie puede hacer que los datos sean transferibles entre sistemas, reduciendo el riesgo de pérdida durante los cambios de contrato y garantizando una planificación de la inversión sin problemas. ^[10].

No ignore la gobernanza y la propiedad de los datos

Si la propiedad y la gobernanza de los datos no están claramente definidas, la información sobre activos puede perder rápidamente su fiabilidad, lo que conduce a decisiones de inversión equivocadas. El 2024 ISO 55001 revisión destaca que los datos son la base de la toma de decisiones ^[13]. Sin embargo, muchas organizaciones siguen tratando los datos como un subproducto de las operaciones en lugar de reconocerlos como un activo estratégico con su propio ciclo de vida y valor.

Para beneficiarse realmente de sus datos, aplique prácticas de gobernanza sólidas y asigne una propiedad clara. Cada conjunto de datos clave, como los registros de activos o las evaluaciones de estado, historiales de mantenimiento, y financieros- deben tener un propietario de datos dedicado. Esto garantiza que los datos sean precisos, estén actualizados y sean coherentes durante todo su ciclo de vida. ^[3]. Sin rendición de cuentas, los datos pueden desviarse y dar lugar a campos omitidos o registros contradictorios. Por ejemplo, una empresa de servicios públicos estadounidense que implantó análisis avanzados con una clara gobernanza de los datos en 2022 consiguió 20-25% ahorro en gastos de funcionamiento y 40-60% ahorro en gastos de capital centrándose en los activos de alto riesgo y optimizando los programas de mantenimiento. ^[15].

"La gestión eficaz de los activos depende del uso efectivo de los datos para apoyar la toma de decisiones". - ISO 55013:2024 ^[14]

Esta cita subraya la importancia de los protocolos de gobernanza para proteger y maximizar el valor de los datos.

A diferencia de los activos físicos, los datos pueden degradarse mucho más rápido. Por ejemplo, mientras que una bomba puede durar 15 años, los datos de estado del año anterior pueden quedar obsoletos en sólo unos meses debido a los cambios ambientales ^[14]. Para evitarlo, aplique sellos de fecha, establezca calendarios de actualización y defina políticas claras para deshacerse de los datos obsoletos. ^[3]. Trate sus datos como el activo estratégico que son: normas modernas como la ISO 55013:2024 subrayan que los datos tienen un valor tanto operativo como comercial y merecen el mismo nivel de protección y seguridad que la infraestructura física. ^[14].

Es esencial contar con estrictos derechos de acceso y protocolos de seguridad. Estas medidas garantizan que los responsables de la toma de decisiones tengan acceso en tiempo real al tiempo que evitan cambios no autorizados ^[3]. Establecer una junta de gobierno con representantes de la gestión de instalaciones, equipos de datos y proveedores para supervisar la calidad de los datos y abordar los problemas que surjan. ^[10]. Utilizar procesos documentados de control de cambios para gestionar eficazmente las adiciones, modificaciones o supresiones de registros de activos.

Hacer: Automatizar la recogida de datos y el control de calidad

Para garantizar inversiones inteligentes en activos, la automatización desempeña un papel fundamental en la creación de una base de datos fiable. La introducción manual de datos, aunque habitual, a menudo ralentiza los procesos e introduce errores que pueden socavar las decisiones de inversión. Por ejemplo, los errores en el registro de especificaciones complejas de equipos son un problema frecuente con la transcripción manual ^[2]. Al automatizar la recogida de datos, las organizaciones pueden mejorar tanto la velocidad como la precisión de sus procesos de datos, lo que permite tomar mejores decisiones.

La automatización no sólo acelera la captura de datos, sino que también los valida en tiempo real. En la última década, los costes de los sensores han caído un 75%, La monitorización automatizada del estado de las máquinas es más accesible para empresas de todos los tamaños. ^[16]. Sin embargo, a pesar de esta asequibilidad, 75% de los ejecutivos afirman desconfiar de sus propios datos ^[1]. Esta desconexión se debe a problemas con la calidad de los datos. La automatización resuelve este problema no solo recopilando datos, sino también normalizándolos y señalando las incoherencias, lo que garantiza que los responsables de la toma de decisiones dispongan de información fiable.

Automatizar la introducción y validación de datos

Tecnologías como Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y Recuperación de imágenes basada en el contenido (CBIR) han revolucionado la introducción de datos. Las aplicaciones móviles utilizan ahora estas herramientas para escanear placas de identificación de activos e identificar tipos de equipos directamente a partir de imágenes, eliminando los errores asociados a la introducción manual. Este enfoque garantiza "datos de calidad 5C", es decir, datos completos, exhaustivos, coherentes, correctos y actuales. ^[2].

Para las inspecciones de infraestructuras, herramientas avanzadas como Rejilla ultrasónica rápida (RUG) aprovechar los sistemas robóticos con codificadores incorporados. Estos robots recopilan datos de espesor de alta densidad a velocidades 10 veces más rápido que los métodos tradicionales, al tiempo que 1.000 veces más datos ^[1]. En zonas peligrosas o de difícil acceso, los drones equipados con LIDAR o fotogrametría proporcionan datos de alta densidad sin poner en peligro al personal. ^[16].

Sin embargo, recopilar datos precisos es sólo una parte de la ecuación. Mantener su integridad a lo largo del tiempo requiere sólidos mecanismos de control de calidad.

Integrar controles de calidad en los flujos de datos

Las estrategias de automatización eficaces incorporan la detección precoz de errores, a menudo denominada "Prueba "shift-left, que identifica los problemas antes de que afecten a los cuadros de mando de producción o a los sistemas de IA ^[17]. Por ejemplo, las puertas de despliegue automatizadas pueden aplicar reglas de validación que garanticen que campos críticos como asset_id mantener los índices de no nulidad por encima de 99,9% o que los recuentos de filas se mantengan dentro de rangos estadísticos aceptables. ^[17].

"Los datos son de alta calidad cuando son aptos para el uso previsto y se mantienen así de forma fiable a medida que evolucionan los conductos". - Coalesce ^[17]

Las herramientas automatizadas de creación de perfiles controlan la desviación de esquemas, los picos nulos y las anomalías en el volumen de datos directamente dentro de las canalizaciones. Esto reduce el "tiempo de inactividad de los datos", un término que los expertos utilizan para describir los periodos en los que los datos defectuosos interrumpen las operaciones. ^[17]. Al integrar estas comprobaciones de calidad en los flujos de trabajo, en lugar de tratarlas como tareas de limpieza independientes, puede garantizar que los registros de activos, las evaluaciones de estado y los historiales de mantenimiento sigan siendo fiables a lo largo del tiempo. Este enfoque refuerza el estándar de calidad de datos de las 5C, respaldando la toma de decisiones informadas y basadas en el riesgo a lo largo del ciclo de vida de la inversión en activos.

Hágalo: Incluir métricas de sostenibilidad en la recogida de datos

A la hora de gestionar activos, es crucial tener en cuenta el rendimiento energético y las métricas de impacto del carbono. Estas métricas no se limitan a cumplir los requisitos normativos, sino que también tienen en cuenta las expectativas de los inversores, el aumento de los costes de la energía y la necesidad de alinearse con los objetivos de descarbonización. Sin ellos, resulta más difícil mostrar los avances hacia los compromisos de sostenibilidad o integrar estos objetivos en los planes de gestión de activos a largo plazo.

Añadir métricas de sostenibilidad a la recopilación de datos mejora la toma de decisiones. Empiece por hacer un seguimiento del uso y la demanda de energía, como la electricidad (medida en kWh para el uso y en kW para la demanda), el gas natural (termias), el gasóleo de calefacción (galones) y el vapor de distrito (libras). ^[18][20]. En el caso de las instalaciones de agua y aguas residuales -que suelen consumir entre 30% y 40% de los presupuestos municipales anuales de energía-, controle el consumo eléctrico por millón de galones (kWh/MG). Esto permite comparar el rendimiento de distintos activos. ^[20]. Además, documente las emisiones de gases de efecto invernadero en todos los alcances: Alcance 1 (emisiones directas), Alcance 2 (emisiones indirectas procedentes de la energía adquirida) y Alcance 3 (emisiones de la cadena de valor). ^[18].

También es importante hacer un seguimiento de factores operativos como los grados-día, la ocupación, las horas de funcionamiento y los niveles de producción. Estas variables ayudan a determinar si los cambios en el consumo de energía se deben a mejoras de la eficiencia o simplemente reflejan cambios en la actividad operativa. ^[18][19]. Por ejemplo, un aumento del consumo de energía podría indicar una ampliación de las operaciones en lugar de una reducción de la eficiencia de los activos. No olvides controlar la generación de energía renovable in situ y los volúmenes de los contratos de compra de energía, ya que estos parámetros revelan el progreso hacia fuentes de energía más limpias. ^[18][20].

"Los sistemas y los datos no son un proyecto secundario de TI. Son la infraestructura que hace que las emisiones sean medibles, las iniciativas verificables y las reclamaciones defendibles". - Umbrex ^[12]

Para planificar las inversiones, recopile datos sobre el ahorro de carbono previsto, las inversiones necesarias y los costes evitados por cada proyecto de eficiencia. Esto le permitirá priorizar los proyectos en función de la rentabilidad de la inversión en carbono. ^[18][19]. Herramientas como los sistemas de información energética, que recogen datos a intervalos de una hora o 15 minutos, pueden suponer un ahorro medio de 4% en el consumo energético de todo el edificio. Del mismo modo, las herramientas de detección y diagnóstico de averías pueden lograr un ahorro medio de energía de 9% mediante la identificación precoz de los fallos del sistema. ^[19].

Conclusión: Construir una base de datos duradera

Recopilar los datos adecuados es la piedra angular de la eficacia. planificación de la inversión de activos. Las prácticas clave aquí descritas -vincular la recopilación de datos a objetivos específicos, estandarizar métodos, aprovechar la automatización e incorporar métricas de sostenibilidad- sientan las bases para una toma de decisiones más inteligente y a largo plazo.

Cuando se hacen bien, los datos de alta calidad transforman las operaciones. Permite el mantenimiento predictivo, cambia los procesos de reactivos a proactivos, prolonga la vida útil de los activos y mitiga los riesgos. ^[1]. Al eliminar las conjeturas, evita costosos fallos y tiempos de inactividad. Además, contribuye a los esfuerzos de sostenibilidad optimizando el uso de los recursos y reduciendo los residuos de las sustituciones prematuras. ^[1].

"Los algoritmos no pueden diferenciar entre datos buenos y malos. En lugar de eso, funciona con lógica, aprendiendo de patrones en los datos proporcionados." - Gecko Robotics ^[1]

A pesar de estas ventajas, muchas organizaciones se enfrentan a desafíos. Aunque 89% de los directivos reconocen la importancia de disponer de datos de alta calidad, 75% admiten que no confían en sus propios datos. ^[1]. Saltarse objetivos claros, depender de fuentes fragmentadas o dar prioridad a la velocidad sobre la precisión pueden hacer descarrilar incluso las mejores intenciones. Si nos atenemos a las 5C de la calidad de los datos... Completa, exhaustiva, coherente, correcta y actual - puede garantizar que cada dato contribuya a mejorar los resultados ^[2].

Las decisiones que tome hoy determinarán el éxito de su estrategia de gestión de activos en el futuro. Documentar normas, seguir buenas prácticas de aplicación para minimizar los errores, centralizar los datos para acabar con los silos y alinear siempre sus datos con las decisiones que respaldan. Con una base de datos sólida, todas las inversiones, ya sean de mantenimiento rutinario o de grandes proyectos, serán más fundadas, justificables y eficaces.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el conjunto más pequeño de datos de activos que debo recopilar primero?

Empiece por recopilar los datos más importantes que le ayuden a tomar decisiones bien fundadas sin forzar los recursos. Concéntrese en tres áreas clave: datos de identificación de los activos, evaluaciones de estado, en indicadores de resultados. Este conjunto de datos racionalizado proporciona los elementos esenciales para evaluar el estado de los activos, establecer prioridades y tomar decisiones sobre el mantenimiento y la planificación del ciclo de vida. Al concentrarse en esta información básica, se crea una base fiable para la gestión de activos basada en el riesgo, al tiempo que se mantienen los esfuerzos eficientes y rentables.

¿Cómo fusionar hojas de cálculo, GMAO y datos financieros en una única fuente de información?

Para construir una fuente única y fiable de la verdad, es esencial ir paso a paso:

• Identificar todas las fuentes de datos: Recopilar información de todos los sistemas pertinentes, como hojas de cálculo, GMAO y plataformas financieras.
• Planifique su integración: Garantizar la coherencia normalizando formatos, atributos y otros elementos clave.
• Validar y depurar los datos: Elimine los duplicados y corrija las imprecisiones para garantizar la fiabilidad de los datos.
• Aproveche las herramientas de automatización: Siempre que sea posible, utilice la automatización para simplificar y acelerar el proceso.
• Revisar y actualizar periódicamente: Mantenga los datos integrados precisos y fiables mediante actualizaciones rutinarias, garantizando que sigan respaldando decisiones bien informadas.

¿Qué parámetros de sostenibilidad son más importantes para las decisiones de inversión en activos?

Entre los parámetros clave que deben tenerse en cuenta a la hora de tomar decisiones de inversión en activos centradas en la sostenibilidad figuran los siguientes reducción del carbono, impacto medioambiental, en factores de riesgo relacionados con el clima. Estos factores ayudan a crear un marco fiable para el seguimiento de las emisiones de carbono y orientar las estrategias de inversión dirigidas a la sostenibilidad a largo plazo.

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