Su Template de datos de mantenimiento de activos

Este atributo aporta el contexto temporal de cada evento del registro de mantenimiento. Registra el momento exacto en que cambió un estado o se confirmó una transacción en el sistema de origen.

Las marcas de tiempo son la base de todas las métricas de duración de Process Mining. Permiten calcular los tiempos de ciclo, los tiempos de entrega y los periodos de inactividad de los recursos. Se necesitan marcas de tiempo de alta precisión para ordenar correctamente los eventos que se producen con muy poca diferencia de tiempo.

Permite ordenar los eventos y calcular todas las métricas de duración.

Se encuentra en los registros de transacciones, las tablas del historial o las pistas de auditoría, junto a la actividad.

Este atributo define los pasos del ciclo de vida de la orden de trabajo de mantenimiento. Registra los distintos estados por los que pasa, como creada, aprobada, en curso, en espera y completada.

Para que Process Mining ofrezca resultados precisos, este campo normaliza los distintos eventos del sistema y los convierte en actividades fáciles de interpretar. Es esencial para visualizar el mapa del proceso, calcular los tiempos de transición entre etapas e identificar ciclos de retrabajo en los que una orden vuelve a un estado anterior.

Define los nodos del mapa del proceso y es necesario para reconstruir el flujo de trabajo.

Se obtiene de las tablas del historial de estados, los registros de transacciones o los registros de cambios de las órdenes de trabajo.

Este atributo funciona como identificador central del caso para el análisis de Process Mining. Representa un ciclo de mantenimiento completo, desde la solicitud inicial o el aviso preventivo hasta la finalización y el cierre financiero.

En el análisis, este campo actúa como clave principal para agrupar todos los eventos, costes y registros de recursos relacionados. Permite que el motor de Process Mining reconstruya el ciclo de vida de cada trabajo, para que los analistas puedan seguir el flujo de trabajo, detectar cuellos de botella en cada caso y relacionar resultados concretos con los tipos de orden o las prioridades.

Es el ID del caso fundamental que se necesita para distinguir las instancias únicas del proceso.

Suele encontrarse en la tabla de encabezados de órdenes de trabajo (por ejemplo, WONUM en Maximo y AUFNR en SAP).

Este atributo identifica el entorno de software que generó los datos. En entornos de mantenimiento complejos, los datos pueden proceder de un ERP, un sistema especializado de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS) o una plataforma de supervisión de IoT.

En el análisis, este campo resulta útil para filtrar los datos cuando se incorporan varios sistemas a un mismo modelo de proceso. Ayuda a verificar su trazabilidad y permite comparar la calidad de los datos o las variaciones del proceso entre distintos sistemas heredados.

Garantiza la trazabilidad de los datos en entornos con varios sistemas.

Se define durante la extracción o se asigna a partir de la configuración del sistema.

Este atributo indica la vigencia del conjunto de datos utilizado en el análisis. Ayuda a los analistas a conocer su grado de actualización y a detectar posibles retrasos entre el sistema operativo y el entorno de Process Mining.

Aunque no forma parte del flujo físico del proceso, es fundamental para la gobernanza de los datos. Permite que las partes interesadas sepan si están consultando datos en tiempo real o una instantánea de un periodo de cierre anterior.

Ayuda a comprobar que los datos estén actualizados y a gestionar las cargas incrementales.

Lo genera el proceso ETL o el script de extracción durante la ejecución.

Este atributo suma todos los asientos financieros relacionados con la orden de trabajo. Muestra el impacto económico final de la actividad de mantenimiento.

El análisis de costes es uno de los principales motivos para utilizar Process Mining en la gestión de activos. Este atributo ayuda a identificar las clases de activos cuyo mantenimiento es más costoso y a detectar casos atípicos en los que el coste de reparación supera el valor de reposición del activo.

Es fundamental para analizar el impacto financiero e informar sobre las desviaciones presupuestarias.

Tablas de resumen de costes o datos agregados de los asientos del libro mayor vinculados a la orden.

Este atributo clasifica los activos según el impacto que tendría un fallo en la seguridad, el medioambiente o la producción. Suele ser un atributo estático del registro maestro del activo, aunque a menudo también se guarda una copia en la orden de trabajo.

Con este atributo, los analistas pueden determinar si los equipos de mantenimiento priorizan correctamente el trabajo en los activos críticos. También ayuda a comprobar que los equipos más importantes cumplan en mayor medida los programas de mantenimiento preventivo.

Ayuda a ajustar las prioridades de mantenimiento al riesgo empresarial y al impacto operativo.

Datos maestros del activo o encabezado de la orden de trabajo, si los datos están desnormalizados.

Este atributo identifica al equipo, el oficio o el departamento asignado a la orden de trabajo, como electricidad, mecánica, instrumentación o instalaciones.

Esta perspectiva permite comparar el rendimiento de distintos equipos. Los analistas pueden comparar los tiempos de ciclo, los niveles de trabajo pendiente y las tasas de retrabajo entre departamentos para detectar necesidades de formación o falta de recursos en oficios concretos.

Permite comparar el rendimiento y el trabajo pendiente de distintos equipos.

Encabezado de la orden de trabajo (por ejemplo, Work Center en SAP e ID del equipo en Maximo).

Este atributo booleano simplifica el tipo de orden de trabajo y lo clasifica en dos categorías: preventivo y no preventivo. A menudo se obtiene del código de tipo de orden de trabajo.

Este indicador permite filtrar rápidamente los Dashboards para centrarse en el cumplimiento del mantenimiento preventivo. También simplifica el cálculo del KPI de la proporción entre mantenimiento preventivo y correctivo, una métrica estándar del sector para medir la madurez de la organización de mantenimiento.

Simplifica el filtrado y el cálculo del KPI de la proporción de mantenimiento preventivo.

Se obtiene del tipo de orden de trabajo o de un indicador específico del sistema (por ejemplo, el indicador PPM).

Este atributo representa la fecha de vencimiento planificada por el programador o establecida por el SLA. Sirve como referencia para calcular las entregas a tiempo.

Al comparar la fecha real de finalización con la fecha prevista, se pueden calcular el cumplimiento del programa y los retrasos. Las desviaciones importantes indican ineficiencias en la planificación o limitaciones de recursos.

Es la referencia para calcular los retrasos y el cumplimiento del programa.

Pestaña de programación de órdenes de trabajo (por ejemplo, GLTRP en SAP y SCHEDFINISH en Maximo).

Este atributo suma la duración de todas las horas de trabajo registradas para la orden. Refleja el esfuerzo real dedicado a completar la tarea.

Esta métrica es esencial para calcular la utilización de la plantilla y la eficiencia laboral. Comparar las horas reales con las estimadas permite evaluar la precisión de la planificación. Las diferencias importantes pueden indicar que el alcance del trabajo no está claro o que faltan ciertas habilidades.

Mide el esfuerzo y se utiliza para calcular la utilización y la precisión de la planificación.

Se obtiene de las tablas de hojas de horas o de transacciones de mano de obra.

Este atributo vincula la orden de trabajo con el objeto físico en campo. Representa el número de identificación, el ID del equipo o el código de la máquina que recibe mantenimiento.

Es fundamental para identificar los activos problemáticos o los que requieren reparaciones frecuentes. Al agrupar las órdenes de trabajo por ID del activo, los analistas pueden calcular el tiempo medio entre fallos (MTBF) e identificar los equipos que consumen una parte desproporcionada del presupuesto de mantenimiento.

Permite analizar el rendimiento de equipos concretos y calcular el MTBF.

Tabla de encabezados de órdenes de trabajo (por ejemplo, ASSETNUM en Maximo y EQUNR en SAP).

Este atributo indica la importancia de la tarea de mantenimiento para las operaciones. Los valores suelen ir de códigos numéricos (1, 2, 3) a etiquetas descriptivas (Crítico, Alto, Medio, Bajo). Determina el tiempo de respuesta requerido y la asignación de recursos.

En el análisis de procesos, este atributo se utiliza para comprobar el cumplimiento de los SLA. Los analistas investigan si los elementos de alta prioridad avanzan realmente más rápido que los de baja prioridad o si se quedan atascados en cuellos de botella de aprobación.

Permite analizar el cumplimiento de los SLA y comprobar la priorización de los recursos.

Tabla de encabezados de órdenes de trabajo (por ejemplo, PRIORITY en Maximo y PRIOK en SAP).

Este atributo clasifica la naturaleza del trabajo de mantenimiento. Los valores habituales distinguen entre el trabajo planificado (preventivo) y las interrupciones no planificadas (correctivas o de emergencia). Es un campo estándar en casi todos los sistemas EAM/CMMS.

Los analistas utilizan este campo para segmentar el modelo de proceso. Comparar el flujo de trabajo de las reparaciones de emergencia con el del mantenimiento preventivo suele revelar diferencias importantes en las rutas del proceso, los requisitos de aprobación y los tiempos de ciclo. Es la dimensión principal para calcular la proporción entre mantenimiento preventivo y reactivo.

Es fundamental para segmentar el análisis entre el trabajo planificado y el no planificado.

Tabla de encabezados de órdenes de trabajo (por ejemplo, WORKTYPE en Maximo y AUART en SAP).

Este atributo identifica a la persona o al técnico responsable de realizar la tarea de mantenimiento. Mientras que el departamento representa al grupo, este atributo identifica a una persona concreta.

Este nivel de detalle resulta útil para analizar cómo se distribuye la carga de trabajo entre el personal. Puede revelar si algunos técnicos tienen una carga excesiva de forma constante o si ciertas personas registran más retrabajo, lo que podría indicar una necesidad de formación.

Permite analizar el equilibrio de la carga de trabajo y las métricas de rendimiento individual.

Tablas de asignaciones de órdenes de trabajo o de detalles de mano de obra.

Este atributo define la zona geográfica o funcional donde se encuentra el activo. Puede ser un edificio concreto, una planta o una ubicación remota.

Los datos de ubicación ayudan a analizar las ineficiencias en los desplazamientos y la logística. Si los técnicos dedican mucho tiempo a desplazarse entre ubicaciones distantes para atender trabajos de baja prioridad, Process Mining puede revelar oportunidades para mejorar la planificación de rutas o agrupar las órdenes de trabajo por ubicación.

Ayuda a analizar la logística y a identificar cuellos de botella específicos de cada ubicación.

Encabezado de la orden de trabajo o tabla vinculada de ubicaciones de activos.