El mantenimiento predictivo suele asociarse con la reducción del tiempo de inactividad, la mejora de la fiabilidad y el control de los costes de mantenimiento. Sin embargo, su impacto puede ir más allá del rendimiento operativo.

La forma en que las organizaciones mantienen sus activos físicos también influye en la cantidad de energía, materiales y otros recursos que consumen.

Cuando los equipos funcionan de forma ineficiente, fallan prematuramente o requieren sustituciones frecuentes, el impacto medioambiental puede aumentar. El mantenimiento predictivo puede ayudar a las organizaciones a identificar los problemas incipientes con mayor antelación y a tomar decisiones mejor fundamentadas sobre cuándo y cómo intervenir.

Al combinar los datos de los activos, la monitorización del estado, el IoT y el análisis avanzado, el mantenimiento predictivo puede contribuir a un enfoque más sostenible de la gestión de activos.

El objetivo no es simplemente predecir fallos, sino utilizar los datos de los activos para mejorar el rendimiento, prolongar la vida útil y reducir el consumo innecesario de recursos.

¿Cuál es la relación entre el mantenimiento predictivo y la sostenibilidad?

El mantenimiento predictivo utiliza datos de los activos para identificar patrones y anticipar posibles fallos antes de que se produzcan.

El mantenimiento reactivo tradicional suele seguir esta secuencia:

Avería → Intervención de emergencia → Reparación o sustitución → Tiempo de inactividad

El mantenimiento predictivo tiene como objetivo identificar los posibles problemas con mayor antelación:

Monitorización del estado → Análisis de datos → Alerta temprana → Intervención planificada → Mejora del rendimiento de los activos

Esta diferencia puede tener implicaciones en materia de sostenibilidad.

Una intervención más temprana puede ayudar a las organizaciones a:

• Evitar daños más graves en los equipos
• Reducir la sustitución innecesaria de componentes
• Prolongar la vida útil de los activos
• Evitar transportes e intervenciones de emergencia
• Reducir el desperdicio de material
• Mantener unas condiciones de funcionamiento más eficientes
• Optimizar los recursos de mantenimiento

Por lo tanto, el mantenimiento predictivo debe considerarse un componente más de una estrategia más amplia de gestión sostenible de activos.

Cómo el mantenimiento predictivo reduce el desperdicio de recursos

Las actividades de mantenimiento consumen recursos.

Cada reparación o sustitución puede implicar:

• Piezas de recambio
• Materias primas
• Embalaje
• Transporte
• Energía
• Tiempo de los técnicos
• Servicios externos

Cuando se sustituyen componentes innecesariamente o se permite que los equipos se deterioren hasta sufrir una avería grave, la cantidad de recursos necesarios para mantener el activo puede aumentar.

El mantenimiento predictivo ayuda a las organizaciones a tomar decisiones de mantenimiento basadas en el estado de los activos y su comportamiento previsto.

Por ejemplo, en lugar de sustituir un componente simplemente porque ha alcanzado un intervalo de funcionamiento predefinido, una organización puede utilizar los datos de estado para determinar si la sustitución es realmente necesaria.

Esto puede reducir las intervenciones innecesarias y ayudar a maximizar la vida útil de los componentes.

Mejora de la eficiencia energética mediante el mantenimiento predictivo

El estado de los activos puede tener un impacto directo en el consumo energético.

Los equipos que se están deteriorando pueden seguir funcionando, pero se vuelven cada vez más ineficientes.

Algunos ejemplos son:

• Motores con deterioro mecánico
• Sistemas de climatización con un rendimiento en declive
• Bombas que funcionan fuera de las condiciones óptimas
• Compresores con presión anómala
• Equipos eléctricos con problemas de rendimiento

Por lo tanto, un cambio en el consumo energético puede ser un indicador de que se está desarrollando un problema en los activos.

Los sistemas de mantenimiento predictivo pueden combinar los datos energéticos con otros parámetros de funcionamiento para identificar patrones inusuales.

Por ejemplo:

Aumento del consumo energético → Cambios en los datos de rendimiento → Detección de una anomalía → Inspección del activo → Identificación de la causa raíz → Realización del mantenimiento

El objetivo no es simplemente reparar el equipo.

Se trata de restablecer un funcionamiento eficiente y evitar que el problema se agrave.

Prolongación de la vida útil de los activos

Una de las ventajas más importantes del mantenimiento predictivo en materia de sostenibilidad es su potencial para prolongar la vida útil de los activos.

La fabricación de un nuevo activo requiere materias primas, energía y transporte.

La sustitución de un activo también genera impactos medioambientales asociados a:

• Fabricación
• La logística
• La instalación
• La eliminación
• El reciclaje o el tratamiento de residuos

Si una organización puede prolongar de forma segura la vida útil de un activo existente mediante un mejor mantenimiento, puede reducir la necesidad de una sustitución prematura.

El mantenimiento predictivo puede ayudar a identificar el deterioro con la suficiente antelación como para permitir la adopción de medidas correctivas antes de que una avería provoque daños graves.

Esto favorece un enfoque de la gestión de activos más orientado al ciclo de vida.

Reducción de los residuos de piezas de recambio y mantenimiento

Las piezas de recambio son un componente importante, aunque a menudo pasado por alto, de la sostenibilidad del mantenimiento.

Las organizaciones con amplias carteras de activos pueden disponer de cantidades significativas de:

• Rodamientos
• Filtros
• Motores
• Válvulas
• Componentes eléctricos
• Componentes mecánicos
• Consumibles

Una planificación deficiente del mantenimiento puede dar lugar a compras innecesarias, existencias obsoletas o a la sustitución de componentes antes de que sean realmente necesarios.

La información predictiva puede ayudar a los equipos de mantenimiento a mejorar la planificación de las piezas de repuesto, al proporcionarles datos más precisos sobre qué activos es probable que requieran intervención.

Esto puede contribuir a:

• Una gestión más eficiente del inventario
• Menos sustituciones innecesarias
• Menor desperdicio de material
• Un mejor uso de los recursos de mantenimiento

Reducción del tiempo de inactividad no planificado y su impacto medioambiental

Las averías imprevistas pueden tener consecuencias que van más allá de la pérdida de producción o de la disponibilidad del servicio.

Una avería inesperada en un equipo puede requerir:

• Desplazamiento de emergencia de técnicos
• El envío urgente de piezas de recambio
• Contratistas externos
• Transporte adicional
• Ajustes de producción de emergencia
• Equipos de sustitución temporales

Estas actividades pueden aumentar el consumo de recursos y las emisiones operativas.

El mantenimiento predictivo puede alertar con antelación de posibles averías, lo que da a las organizaciones más tiempo para planificar las intervenciones.

En lugar de responder a una emergencia, los equipos de mantenimiento pueden coordinar la intervención con:

• Paradas programadas
• La disponibilidad de los técnicos
• Piezas de repuesto
• El acceso a las instalaciones
• Los calendarios de producción

Esto puede hacer que todo el proceso de mantenimiento sea más eficiente.

Mantenimiento predictivo y gestión del ciclo de vida de los activos

La sostenibilidad debe tenerse en cuenta a lo largo de todo el ciclo de vida de los activos, no solo durante el mantenimiento.

El ciclo de vida puede incluir:

Planificación → Adquisición → Instalación → Explotación → Mantenimiento → Actualización → Sustitución → Fin de la vida útil

El mantenimiento predictivo contribuye principalmente durante las fases de funcionamiento y mantenimiento, pero los datos generados también pueden servir de apoyo para tomar decisiones más amplias relacionadas con el ciclo de vida.

Por ejemplo, si un modelo concreto de activo requiere sistemáticamente más mantenimiento y consume más energía que una alternativa, esta información puede influir en futuras decisiones de adquisición.

Por lo tanto, los datos históricos de rendimiento pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más sostenibles a la hora de sustituir o ampliar su cartera de activos.

El papel del IoT en el mantenimiento predictivo sostenible

El mantenimiento predictivo depende de datos fiables y oportunos.

Los sensores del IoT pueden proporcionar información continua sobre el estado de los activos, incluyendo:

• Temperatura
• Vibración
• Presión
• Consumo energético
• Humedad
• Parámetros eléctricos
• Autonomía
• Caudal

Esta información puede analizarse para identificar desviaciones respecto a las condiciones normales de funcionamiento.

Por ejemplo, una combinación de aumento de la vibración y del consumo energético puede indicar que un motor está perdiendo eficiencia.

Sin una monitorización continua, este tipo de deterioro puede que solo se detecte durante una inspección periódica o tras una avería.

Por lo tanto, el IoT proporciona una importante capa de datos para el mantenimiento predictivo y la gestión sostenible de activos.

Cómo contribuye la IA al mantenimiento predictivo sostenible

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a las organizaciones a identificar patrones en grandes volúmenes de datos de activos.

En lugar de basarse exclusivamente en umbrales predefinidos, los modelos de IA pueden analizar información histórica y en tiempo real para identificar anomalías y predecir posibles averías.

Entre las posibles aplicaciones se incluyen:

• Predicción de fallos
• Detección de anomalías
• Evaluación del estado de los activos
• Previsión del consumo energético
• Optimización del rendimiento
• Priorización del mantenimiento
• Análisis de la causa raíz

Por ejemplo, un modelo de IA puede identificar que una combinación específica de vibraciones, temperatura y consumo energético ha precedido históricamente a un fallo de un componente.

El equipo de mantenimiento puede entonces inspeccionar el activo antes de que el problema se agrave.

Esto puede ayudar a las organizaciones a pasar de un mantenimiento reactivo a una toma de decisiones basada en datos y predictiva.

Mantenimiento predictivo y ESG

El mantenimiento predictivo también puede contribuir a objetivos ESG más amplios.

Medio ambiente

El mantenimiento predictivo puede contribuir a:

• Reducir el consumo energético
• La reducción de los residuos de materiales
• Una mayor vida útil de los activos
• Menos sustituciones innecesarias
• Un uso más eficiente de los recursos

Gobernanza

Los sistemas de mantenimiento digital pueden mejorar:

• La trazabilidad de los datos
• Los registros de mantenimiento
• Auditabilidad
• Supervisión del rendimiento
• La rendición de cuentas

Esto no significa que el mantenimiento predictivo por sí solo cumpla los objetivos ESG de una organización.

Más bien, proporciona datos y procesos operativos que pueden respaldar estrategias de sostenibilidad más amplias.

Cómo desarrollar una estrategia de mantenimiento predictivo más sostenible

Las organizaciones no deben intentar aplicar el mantenimiento predictivo a todos los activos de forma inmediata.

Un enfoque selectivo suele ser más eficaz.

1. Identificar los activos críticos

Empieza por los activos cuyo fallo tenga un impacto significativo a nivel operativo, financiero, de seguridad o medioambiental.

2. Comprender los modos de fallo

Determina cómo se deterioran habitualmente los activos críticos y qué indicadores pueden servir de alerta temprana.

3. Identificar los datos relevantes

Determine qué información está disponible y qué mediciones adicionales pueden ser necesarias.

Esto puede incluir:

• Historial de mantenimiento
• Registros de averías
• Consumo energético
• Datos de los sensores
• Condiciones de funcionamiento
• Datos de producción

4. Establecer valores de referencia de rendimiento

Comprender cuál es el rendimiento normal de los activos.

Sin una referencia, resulta difícil identificar desviaciones significativas.

5. Empezar con casos de uso específicos

Seleccionar un número reducido de activos o modos de fallo en los que el mantenimiento predictivo tenga una justificación empresarial clara.

6. Vincular los conocimientos a los flujos de trabajo de mantenimiento

La información predictiva solo genera valor cuando da lugar a una acción.

Una alerta debe estar vinculada a un flujo de trabajo de mantenimiento, una inspección o una orden de trabajo adecuados.

7. Mide los resultados

Realice un seguimiento tanto de los resultados operativos como de los de sostenibilidad.

Algunos indicadores relevantes pueden ser:

• Tiempo de inactividad no planificado
• Costes de mantenimiento
• Consumo energético
• Frecuencia de averías
• Vida útil de los activos
• Consumo de piezas de recambio
• Intervenciones de emergencia

¿Cuáles son los retos?

El mantenimiento predictivo puede aportar un valor significativo, pero las organizaciones deben hacer frente a varios retos.

Calidad de los datos

Los datos de mala calidad o incompletos pueden reducir la precisión del análisis.

Infraestructura de sensores

No todos los activos requieren una supervisión continua. Las organizaciones deben determinar en qué casos los sensores aportan un valor suficiente como para justificar su coste.

Integración

Los datos de mantenimiento predictivo cobran mayor valor cuando se conectan con los registros de los activos, el historial de mantenimiento y la gestión de órdenes de trabajo.

Competencias

Los equipos de mantenimiento y de datos necesitan las competencias adecuadas para interpretar la información y traducirla en acciones apropiadas.

Falsas alertas

Los modelos o umbrales mal configurados pueden generar alertas innecesarias.

Por lo tanto, los programas de mantenimiento predictivo deben revisarse y perfeccionarse continuamente.

Preguntas frecuentes

¿Puede el mantenimiento predictivo mejorar la sostenibilidad?

Sí. El mantenimiento predictivo puede contribuir a la sostenibilidad al reducir el mantenimiento innecesario, prolongar la vida útil de los activos, reducir el desperdicio de materiales y ayudar a que los equipos funcionen de forma más eficiente.

¿Reduce el mantenimiento predictivo el consumo de energía?

Sí, puede hacerlo. Los equipos en mal estado pueden perder eficiencia energética, y el mantenimiento predictivo puede ayudar a identificar patrones de funcionamiento anómalos que requieran una investigación.

¿Cómo alarga el mantenimiento predictivo la vida útil de los activos?

Al detectar el deterioro de forma precoz, el mantenimiento predictivo permite a las organizaciones intervenir antes de que los problemas menores se conviertan en averías graves que causen daños importantes en los equipos.

¿Es el mantenimiento predictivo más sostenible que el mantenimiento preventivo?

No necesariamente en todas las situaciones. La estrategia más sostenible depende del activo, de su importancia crítica, de las características de las averías y de los recursos necesarios para su monitorización. El mantenimiento predictivo puede resultar especialmente valioso cuando los datos sobre el estado del activo proporcionan alertas tempranas significativas.

¿Qué papel desempeña el IoT en el mantenimiento predictivo sostenible?

Los sensores del IoT pueden recopilar información de forma continua sobre el estado y el rendimiento de los activos, proporcionando los datos necesarios para identificar anomalías y predecir posibles fallos.

¿Se puede utilizar la IA para el mantenimiento predictivo?

Sí. La IA y el aprendizaje automático pueden analizar datos históricos y en tiempo real de los activos para identificar patrones, detectar anomalías y predecir posibles fallos.

¿Cómo contribuye el mantenimiento predictivo a los criterios ESG?

El mantenimiento predictivo puede contribuir a los objetivos medioambientales mediante un uso más eficiente de los recursos, un menor consumo energético, una reducción de los residuos y una mayor vida útil de los activos. También puede mejorar la trazabilidad de los datos y los registros de mantenimiento, lo que respalda los objetivos de gobernanza.

Conclusión

El mantenimiento predictivo no es solo una estrategia para reducir el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento. También puede contribuir a un enfoque más sostenible de la gestión de los activos físicos.

Al identificar el deterioro de forma más temprana, las organizaciones pueden reducir las intervenciones innecesarias, prolongar la vida útil de los activos, minimizar el desperdicio de materiales y contribuir a que los equipos funcionen de forma más eficiente.

Los sensores del IoT, el análisis de datos y la inteligencia artificial pueden reforzar estas capacidades al proporcionar una mayor visibilidad del estado y el rendimiento de los activos.

Sin embargo, el valor de sostenibilidad del mantenimiento predictivo depende de cómo las organizaciones utilicen esta información.

El objetivo no debe limitarse simplemente a predecir más averías, sino a tomar mejores decisiones sobre cuándo, por qué y cómo deben mantenerse los activos.

Cuando se integra con la gestión del ciclo de vida de los activos, la gestión energética y los objetivos de sostenibilidad más amplios, el mantenimiento predictivo puede convertirse en un componente importante de la gestión sostenible de activos.

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