Mantenimiento predictivo: decisiones basadas en análisis, no en suposiciones
El mantenimiento tradicional sigue dos enfoques: el correctivo, que repara cuando algo falla, y el preventivo, que interviene según un calendario fijo. Ambos tienen limitaciones. El correctivo genera paradas imprevistas y costosas. El preventivo puede desperdiciar recursos al reemplazar componentes que aún tienen vida útil. El mantenimiento predictivo ofrece una tercera vía.
La idea es simple: usar datos para anticipar cuándo un equipo va a fallar y actuar justo antes de que eso ocurra. En lugar de esperar la rotura o seguir un calendario rígido, se monitorean variables relevantes —vibración, temperatura, consumo eléctrico— y se aplican modelos que detectan señales tempranas de deterioro.
El mantenimiento predictivo requiere tres ingredientes. Primero, sensores que capturen datos en tiempo real. Segundo, infraestructura de datos que almacene y procese esa información. Tercero, modelos analíticos que identifiquen patrones asociados a fallas inminentes.
Los beneficios son claros. Se reducen las paradas no planificadas, que son las más costosas. Se optimiza el uso de repuestos, ya que se cambian solo cuando es necesario. Se alarga la vida útil de los equipos al intervenir en el momento justo. Y se mejora la seguridad, al evitar fallas catastróficas.
Un ejemplo típico es el monitoreo de motores eléctricos. Un algoritmo entrenado con datos históricos aprende cómo se comporta un motor sano y detecta cuando las vibraciones empiezan a desviarse del patrón normal. Esa alerta permite programar el mantenimiento antes de que el motor falle, evitando una parada de producción.
El mantenimiento predictivo no es magia. Requiere inversión en sensores, sistemas y capacitación. Pero para las empresas que lo implementan bien, se convierte en una ventaja competitiva: menos sorpresas, más control y decisiones basadas en análisis, no en suposiciones.