La gestión del proceso de mantenimiento esta enfocada en administrar y garantizar el funcionamiento óptimo de los equipos e instalaciones de una empresa, siguiendo procedimientos de planeación, control de seguimiento y ejecución de las actividades de mantenimiento, que tiene como fin reducir los tiempos de indisponibilidad de los equipos, asegurar una alta confiabilidad y aumentar la vida útil de los activos.
Actualmente, la tecnología ha servido como aliada estratégica a diferentes procesos de las compañías, y el proceso de mantenimiento no es ajeno a estas nuevas tendencias, esta unión entre tecnología y mantenimiento se conoce comúnmente como mantenimiento inteligente (Smart Maintenance). El mantenimiento inteligente combina sensores, análisis de datos históricos y modelos predictivos para anticipar fallos, intervenir justo a tiempo y maximizar la disponibilidad de activos.
La analítica predictiva utiliza técnicas estadísticas como Machine Learning y algoritmos matemáticos para identificar patrones y proyectar eventos futuros con alta precisión. En otras palabras, convierte datos brutos en un radar que avisa cuándo una bomba, un compresor, o un motor necesita atención antes de que la línea de producción se detenga.
¿Qué KPIs son importantes en la gestión de mantenimiento?
En la gestión de mantenimiento existen KPIs (Indicadores de gestión) que son necesarios mantener vigilados y controlados. A continuación, se detallan algunos de los KPIs más importantes que todo programa de mantenimiento inteligente debe administrar:
- MTTR (Mean Time To Repair) – Tiempo medio de reparación.
- MTBF (Mean Time Between Failures) – Correlaciona con confiabilidad y pronósticos de vida útil.
- Disponibilidad operativa (%) – (MTBF / (MTBF + MTTR)) × 100.
- Backlog técnico – horas de trabajo pendientes vs. capacidad del equipo.
- Coste de mantenimiento por unidad producida – relaciona OPEX y output.
- Predicción vs realidad – “asertividad” del modelo (% de alertas acertadas).
Estos indicadores nutren el ciclo de retroalimentación: Se ajustan parámetros, se re‑entrenan modelos y el sistema aprende con cada iteración.
Para empezar a poner en marcha un programa de mantenimiento inteligente debemos partir por la captura de datos, a través de sensores industriales, PLCs, gateways IOT, y los registros de máquinas que contengan los parámetros de funcionamiento. Toda esta información puede consolidarse y almacenarse en bases de datos, preservando la granularidad de segundos que se necesita para detectar cambios sutiles en la condición de los activos.
Una vez estos datos están dentro de estas bases (Data Lake), entra en juego la gobernanza y limpieza de valores atípicos, se hacen correcciones, y se validan unidades para que el conjunto sea coherente; sin esta limpieza esencial cualquier modelo predictivo carece de fundamento. Con datos confiables se procede a la fase de modelado predictivo la cual utiliza técnicas estadísticas como el Machine Learning.
Finalmente, los datos entran en monitoreo de desempeño continuo donde se revisan las métricas y junto con KPIs de mantenimiento (MTTR, disponibilidad, etc.) se pueden predecir y detectar un riesgo de fallo, el modelo genera alertas que pueden aparecer en dashboards y de forma automática crear avisos para los gestores del proceso con el fin de crear ordenes de trabajo dentro de su sistema computarizado de gestión del mantenimiento (CMMS) cerrando así el ciclo entre análisis y acción.
¿Cómo impacta el mantenimiento inteligente los costos de una empresa?
Esta estrategia de mantenimiento inteligente sirve como plataforma para que el gerente o dueño de una empresa pueda lograr ahorros en los costos operacionales del proceso, y redistribuir este presupuesto a otras áreas críticas de la compañía, y de esta manera ganar tracción interna. A continuación, los resultados que harán a la empresa más competitiva en el mercado:
- -30 % de paradas no planificadas
- +25 % de eficiencia operativa al integrar analítica predictiva
- -20 % de inventario de repuestos gracias a recomendaciones colaborativas
- ROI < 12 meses al combinar ahorro en tiempo muerto y optimización de OPEX
El mantenimiento inteligente es la evolución natural de la gestión de activos en la era de análisis de datos. Al unir sensores industriales, registros de datos esenciales de tus equipos, analítica predictiva y flujos de trabajo de mantenimiento, las plantas pasan de ser reactivas a ser proactivas.
Si tu organización quiere dar el salto en transformación digital, desean optimizar el proceso de mantenimiento, desarrollar dashboards en tiempo real y no cuentan con una infraestructura en la nube como la que ofrece AWS donde alojar y resguardar los datos de manera segura, aprovecha los servicios que actualmente DATANUV puede ofrecerles y conecta la salida de modelos predictivos con tu CMMS para cerrar el ciclo de valor.
¿Listo para empezar? Selecciona tu activo crítico, reúne 6-12 meses de datos históricos, define tus KPIs base y lanza tu primer prototipo y replícalo. Cada fallo evitado pagará con creces la inversión realizada.