Las paradas de producción son sin duda uno de los mayores enemigos de las empresas. Cuando un sistema informático colapsa, ya sea en la nube o inhouse, las operaciones se paralizan y el estrés por arreglarlo lo antes posible se apodera de la compañía. El mantenimiento predictivo y preventivo se presenta como el mayor aliado frente al reactivo.
Todos sabemos lo que puede suponer un fallo de seguridad, problemas de rendimiento o sobrecostes: insatisfacción general, ineficiencia operativa, pérdidas económicas e incluso daño a la imagen de la empresa. Adelantarse a los posibles problemas diseñando un plan de mejora continua basado en datos es la mejor forma de disponer de una infraestructura robusta, altamente disponible y equilibrada en cuanto a costes/rendimiento.
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¿Qué es el mantenimiento predictivo?
Podemos definir el mantenimiento predictivo como una estrategia de prevención y mantenimiento basada en datos, algoritmos de inteligencia artificial y monitorización constante. Esta implementa una serie de acciones con el objetivo de anticipar fallos y defectos que pueden surgir en un sistema para mantenerlo estable, fiable y disponible todo el tiempo posible.
Además, el mantenimiento predictivo ayuda a optimizar los recursos, reduciendo el tiempo y los costes asociados al mantenimiento reactivo. Esto se traduce en una mayor eficiencia, una mejor gestión del presupuesto y una mejora en la calidad del servicio. Aplicado a las infraestructuras cloud, permite un mejor aprovechamiento de los recursos disponibles en la nube, una mayor adaptabilidad y flexibilidad, y una mejora en la velocidad y la eficiencia de los procesos.
Por otro lado, el mantenimiento predictivo permite una planificación de paradas de mantenimiento más eficaz, evitando así las interrupciones no programadas y maximizando la vida útil de los sistemas. En definitiva, es una herramienta esencial para cualquier empresa que busque mejorar su resiliencia y eficiencia operativa.
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento parte de un seguimiento continuo de las infraestructuras, desde la primera a la última, incluyendo todas las soluciones de software, dispositivos IoT, etc. A través de sensores, algoritmos y herramientas de análisis como Grafana, se recopilan una gran cantidad de datos que se van almacenando para su posterior análisis.
Dicho análisis permite transformar datos en información, la cual en una estrategia de mantenimiento tradicional pasa totalmente desapercibida. Esto permite detectar patrones de comportamiento que nos permiten predecir cuándo y dónde pueden ocurrir fallos, permitiendo así actuar antes de que se produzcan.
Los datos alimentan a los modelos predictivos, que, a través de inteligencia artificial y machine learning permiten generar insights profundos y alertas sobre posibles fallos futuros. Esto facilita la toma de decisiones proactivas, permitiendo planificar y programar el mantenimiento necesario para evitar interrupciones en el servicio.
Esto, aplicado a las infraestructuras cloud, supone una ventaja competitiva para las empresas. Este conocimiento permite adaptar y escalar las infraestructuras a las necesidades de los usuarios, optimizando el rendimiento y la eficiencia, reduciendo los costos y asegurando una alta disponibilidad y resiliencia. Además, permite una mejor gestión de la seguridad, minimizando los riesgos y vulnerabilidades que pueden comprometer la integridad y confidencialidad de los datos.
Mantenimiento predictivo vs. preventivo vs. reactivo
A pesar de que el concepto de mantenimiento preventivo es claro, es bastante habitual encontrarse con organizaciones que creen disponer de una estrategia similar, pero, en realidad, siguen empleando métodos tradicionales de mantenimiento preventivo y reactivo. Aunque todos pueden contribuir a la salud y eficacia de una infraestructura, difieren significativamente en su enfoque y resultados:
- El mantenimiento preventivo está orientado a prevenir fallos mediante la realización de tareas de mantenimiento en intervalos regulares, independientemente que sea necesario o no, así como de inspeccionar el sistema ante un mal funcionamiento o problema.
- El mantenimiento reactivo o correctivo es aquel que se aplica cuando el fallo o problema ya se ha producido. Ante un funcionamiento erróneo del sistema, el personal técnico aplica las correcciones necesarias con el objetivo de restablecer el funcionamiento normal.
- El mantenimiento predictivo utiliza datos y análisis para predecir cuándo es más probable que ocurra un fallo, permitiendo que el mantenimiento se realice de manera proactiva, evitando paradas de producción y aumentando el rendimiento constantemente.
A pesar de que se tratan de técnicas similares, ninguna de ellas puede sustituir a la otra, cada una tiene su lugar y su momento. Sin embargo, en un entorno tan dinámico y cambiante como la nube, el mantenimiento predictivo se posiciona como la opción más eficiente y rentable para las empresas. Monitorizar, analizar, predecir y actuar se convierte en un ciclo de trabajo continuo, el cual se combina con acciones preventivas y correctivas en caso de que sea necesario.
Técnicas de mantenimiento predictivo para infraestructuras en la nube pública
Analizar cualquier infraestructura cloud es el primer paso para elaborar una estrategia de mantenimiento predictivo en la nube. Según las necesidades de cada empresa, será necesario implementar diferentes sistemas que nos ayuden a recopilar todos los datos necesarios para empezar a tomar decisiones más inteligentes.
Uno de los principales problemas de las infraestructuras en la nube pública es la dispersión de la información y la falta de visibilidad. Esta estrategia también consiste en centralizar toda esa información para disponer de una visión de 360.º y tener un mayor control sobre todos los activos. Algunas de las técnicas que se pueden utilizar son:
- Automatización: la automatización de procesos repetitivos y el uso de la IA para mejorar la inspección de sistemas es clave a la hora de aumentar el rendimiento. También es vital a la hora de escalar y adaptar la infraestructura a la cambiante de los usuarios y las operaciones del negocio.
- Observabilidad: esta innovadora estrategia hace referencia al conjunto de herramientas que permiten entender el estado de sistemas y aplicaciones mediante registros y telemetría de la monitorización. Esto posibilita el análisis constante de datos para medir el rendimiento del hardware, software y estado de la red, con el objetivo de supervisar, resolver, depurar, reaccionar, prevenir y predecir.
- Procesos críticos: identificar y monitorizar procesos críticos es otro punto importante en una estrategia de mantenimiento predictivo. Es necesario prestarles más atención si cabe, ya que en caso de fallo, pueden tener un impacto significativo en la operatividad del negocio. El análisis de estos procesos nos permitirá anticipar posibles problemas.
- Machine Learning: los algoritmos de aprendizaje automático son clave en una estrategia como esta, puesto que, a partir de los datos recopilados de nuestra propia infraestructura, podemos producir conocimiento que nos va a permitir tomar decisiones más inteligentes enfocadas a la fiabilidad y rendimiento de un sistema.
- Informes: a partir de los datos recopilados es posible generar informes completos sobre el estado de los activos, las tendencias y patrones, o los problemas que se han detectado. Estos informes nos ayudarán a seguir mejorando la estrategia y aplicando mejoras constantemente.
- Control en tiempo real: La monitorización en tiempo real de las operaciones permite identificar rápidamente cualquier anomalía o desviación respecto a lo esperado, permitiendo tomar acciones correctivas de manera inmediata.
- Auditorías: las auditorías internas y externas pueden formar parte de la estrategia, ya que a través de la inspección, pruebas y cargas de estrés de las infraestructuras, es posible seguir encontrando nuevas oportunidades de mejora.
El mantenimiento predictivo es sin duda una de las mejores formas de reducir los costes y frecuencia de fallos en los activos, aumentar su disponibilidad, optimizar el rendimiento, reducir el riesgo de paradas inesperadas y mejorar las planificadas. Todo ello contribuirá a una mejora de la calidad del servicio, optimización de costes asociados a la nube y una mayor productividad de la organización.
En colaboración con nuestros partners, desde Ausum Cloud ofrecemos servicios de mantenimiento y gestión de infraestructuras cloud basadas en esta potente filosofía. Para más información sobre cómo podemos ayudarte a implementar una estrategia de mantenimiento predictivo en tu organización, no dudes en contactarnos. Estamos aquí para ayudarte a alcanzar tus metas y superar cualquier desafío que se presente en tu camino hacia la transformación digital.
