Costo normalizado de mantenimiento como indicador de gestión en plantas de procesamiento de gas natural: aplicación de la Fase 1 del Modelo de Gestión del Mantenimiento aplicado en Enap Magallanes
DOI:
https://doi.org/10.82951/tk6b-wc95Palabras clave:
Costo normalizado, Indicadores de mantenimiento, Cuadro de Mando Integral, Modelo de Gestión del Mantenimiento, Procesamiento de gas natural.Resumen
El control de los costos de mantenimiento suele apoyarse en cifras absolutas de gasto por planta o por centro de costo. Esa práctica, ampliamente extendida, entrega una jerarquía que responde más al tamaño de la instalación que a su eficiencia real, y por lo tanto orienta mal la asignación de recursos. El presente artículo describe la construcción y aplicación de un indicador de costo normalizado de mantenimiento, expresado en dólares por millón de metros cúbicos estándar procesados (USD/MMm³), en un conjunto de seis plantas de procesamiento de gas natural pertenecientes a un mismo distrito operativo de la industria del Oil & Gas. El trabajo se enmarca en la Fase 1 del Modelo de Gestión del Mantenimiento (MGM) de ocho fases propuesto por Crespo y Parra, fase en la cual el Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard) traduce los objetivos del negocio en indicadores de desempeño, y donde el indicador clave de la perspectiva financiera es precisamente el costo de mantenimiento por unidad producida. La metodología se apoya en los registros de costo real del sistema de gestión SAP, depurados según el criterio de capitalización de la norma contable NIC 16 para separar gasto operacional de inversión, y en los volúmenes de gas procesados por cada planta durante el período enero de 2025 a junio de 2026. Los resultados muestran que la jerarquía por costo absoluto y la jerarquía por costo normalizado difieren de forma sustantiva: la planta de mayor gasto absoluto ocupa el tercer lugar al normalizar, mientras que la planta con el costo unitario más alto presenta un valor 4,7 veces superior al de la planta más eficiente del distrito. Se estima una brecha económica del orden de 1,1 MMUSD anuales asociada a las plantas que se ubican por sobre el promedio ponderado del distrito. Se concluye que la normalización no es un refinamiento estadístico sino un cambio de la unidad de decisión, y que sus resultados constituyen la materia prima para las fases posteriores del MGM.
Referencias
[1] Parra, C. A., & Crespo, A. (2019). Ingeniería de mantenimiento y fiabilidad aplicada en la gestión de activos (2ª ed., edición digital). INGEMAN, Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Universidad de Sevilla. ISBN 978-1-716-34617-0.
[2] Crespo Márquez, A. (2007). The maintenance management framework: Models and methods for complex systems maintenance. Springer Verlag. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.16765.38884
[3] Crespo, A., Moreu de León, P., Gómez, J., Parra, C., & López, M. (2009). The maintenance management framework. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 15(2), 167–178. https://doi.org/10.1108/13552510910961110
[4] Crespo Márquez, A., & Gupta, J. N. D. (2006). Contemporary maintenance management: Process, framework and supporting pillars. Omega, 34(3), 313–326.
[5] Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1992). The Balanced Scorecard — Measures that drive performance. Harvard Business Review, 70(1), 71–79.
[6] Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1996). Using the Balanced Scorecard as a strategic management system. Harvard Business Review, 74(1), 75–85.
[7] Tsang, A. H. C., Jardine, A. K. S., & Kolodny, H. (1999). Measuring maintenance performance: A holistic approach. International Journal of Operations and Production Management, 19(7), 691–715.
[8] Meekings, A. (1995). Unlocking the potential of performance measurement: A practical implementation guide. Public Money and Management, 15(4), 5–12.
[9] Wireman, T. (1998). Developing performance indicators for managing maintenance. Industrial Press.
[10] Mather, D. (2005). The maintenance scorecard. Industrial Press.
[11] Gelders, L., Mannaerts, P., & Maes, J. (1994). Manufacturing strategy, performance indicators and improvement programmes. International Journal of Production Research, 32(4), 797–805.
[12] Pintelon, L. M., & Gelders, L. F. (1992). Maintenance management decision making. European Journal of Operational Research, 58(3), 301–317.
[13] European Committee for Standardization. (2019). EN 15341: Maintenance — Maintenance key performance indicators. CEN.
[14] European Committee for Standardization. (2017). EN 13306: Maintenance — Maintenance terminology. CEN.
[15] International Organization for Standardization. (2016). ISO 14224: Petroleum, petrochemical and natural gas industries — Collection and exchange of reliability and maintenance data for equipment. https://www.iso.org/standard/64076.html
[16] International Organization for Standardization. (2018). ISO 50001: Energy management systems — Requirements with guidance for use.
[17] International Organization for Standardization. (2014). ISO 50006: Energy management systems — Measuring energy performance using energy baselines (EnB) and energy performance indicators (EnPI).
[18] International Organization for Standardization. (2014). ISO 55000: Asset management — Overview, principles and terminology.
[19] International Accounting Standards Board. (2003). NIC 16 — Propiedades, planta y equipo. IFRS Foundation.
[20] Parra, C., Tino, G., Parra, J. A., Viveros, P., & Kristjanpoller, F. (2022). Criticality analysis techniques applied to optimize maintenance management processes: Tools based on the qualitative and quantitative risk model. En V. González-Prida, C. Márquez & A. Márquez (Eds.), Cases on optimizing the asset management process (pp. 180–207). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-7943-5.ch008
[21] Viveros, P., Parra, C., Kristjanpoller, F., González-Prida, V., & Crespo, A. (2020). Life cycle cost techniques for decision making in maintenance optimization: Case study in oil and gas industry. DYNA Management, 8(1). https://doi.org/10.6036/MN9825
[22] Parra, C., Viveros, P., Kristjanpoller, F., Crespo, A., & González-Prida, V. (2021). Audit and diagnosis in asset management and maintenance applied in the electrical industry. DYNA, 96(3), 238. https://doi.org/10.6036/10037
[23] Arata Andreani, A. (2009). Ingeniería y gestión de la confiabilidad operacional en plantas industriales. RIL Editores.
[24] Moubray, J. (1997). Reliability-Centered Maintenance (2ª ed.). Butterworth-Heinemann.
[25] Campbell, J. D., & Jardine, A. K. S. (2001). Maintenance excellence: Optimizing equipment life-cycle decisions. Marcel Dekker.
[26] Woodhouse, J. (1996). Managing industrial risk. Chapman & Hall.
[27] Parra, C., González-Prida, V., Candón, E., De la Fuente, A., Martínez-Galán, P., & Crespo, A. (2020). Integration of asset management standard ISO 55000 with a maintenance management model. En A. Crespo Márquez, D. Komljenovic & J. Amadi-Echendu (Eds.), Proceedings of the 14th World Congress on Engineering Asset Management (pp. 189–200). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-64228-0_17
[28] Parra, C., Morán, C., Pizarro, F., Duque, P., Aránguiz, A., González-Prida, V., & Parra, J. (2024). Implementation of the asset management, operational reliability and maintenance survey in recycled beverage container manufacturing lines. Information, 15(12), 784. https://doi.org/10.3390/info15120784
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