S.A.M. reduce los costes de cinco maneras:
La gestión de activos es cara. Entre el mantenimiento programado, las reparaciones de emergencia, el consumo de energía, el cumplimiento de las normativas y el personal, los costes se acumulan rápidamente.
La buena noticia: La gestión inteligente de activos impulsada por IA puede reducir estos costes de forma significativa, y el retorno de la inversión suele aparecer en un plazo de 6 a 12 meses.
He aquí cinco formas concretas en las que la gestión inteligente de activos reduce los costes operativos en organizaciones de todos los sectores.
1. 1. Prevención de costosas averías de equipos (detección de anomalías)
Un fallo de emergencia de un equipo no sólo cuesta la reparación. Cuesta tiempo de inactividad, pérdida de productividad, primas por servicios de emergencia y, a veces, impacto en el cliente o multas por cumplimiento de normativas.
El problema: los programas de mantenimiento tradicionales son suposiciones. Se realiza el mantenimiento de los equipos según un calendario fijo ("cada 6 meses"), tanto si lo necesitan como si no, o se espera a que algo falle.
Cómo lo soluciona S.A.M.: Los modelos de aprendizaje automático supervisan continuamente el comportamiento de los activos y detectan anomalías -vibraciones inusuales, picos de consumo, degradación del rendimiento- antes de que se conviertan en averías.
Impacto real:
Un hospital evitó una avería de 50.000 euros en un equipo de diagnóstico al detectar una desviación en la calibración dos semanas antes. Coste de reparación: 800 euros.
Una cadena minorista detectó problemas de eficiencia de calefacción, ventilación y aire acondicionado en 8 tiendas gracias a la detección de anomalías, lo que redujo las llamadas para reparaciones de emergencia en un 90% y prolongó la vida útil de los equipos entre 2 y 3 años.
Un proveedor logístico identificó un patrón de degradación del compresor y lo sustituyó de forma preventiva, evitando una parada de la línea de producción de 120.000 euros.
ROI típico: Por cada euro gastado en mantenimiento predictivo, las organizaciones ahorran entre 3 y 5 euros en reparaciones reactivas y tiempos de inactividad.
Su equipo pasa horas cada semana introduciendo datos: tecleando en el sistema información de facturas, informes de mantenimiento, listas de comprobación de inspecciones y documentos de garantía.
El problema: es tedioso, propenso a errores y resta tiempo al trabajo estratégico, como la planificación de estrategias de mantenimiento o el análisis de tendencias.
Cómo lo soluciona S.A.M.: La IA de documentos lee automáticamente los documentos, extrae los datos relevantes y los introduce en el sistema. Una factura de energía que un técnico tarda 30 minutos en introducir manualmente ahora le lleva a S.A.M. 30 segundos.
Impacto real:
Un banco con 200 sucursales eliminó 12 horas semanales de trabajo de introducción de datos automatizando el procesamiento de facturas. En un año: 30.000 euros en tiempo de personal recuperado.
Una planta de fabricación automatizó la introducción de informes de mantenimiento, liberando 8 horas semanales que los técnicos dedican ahora a labores preventivas en lugar de a papeleo.
Retorno de la inversión típico: un miembro del equipo que dedica el 25% de su tiempo a la introducción de datos puede recuperar ese tiempo para realizar un trabajo de mayor valor. A lo largo de un año, eso supone 520 horas de capacidad laboral recuperada.
Los costes energéticos suponen un gasto operativo significativo, especialmente para las organizaciones que hacen un uso intensivo de las instalaciones (hospitales, centros de datos, comercio minorista, fabricación).
El problema: los datos de consumo energético suelen estar desconectados de los registros de mantenimiento. Usted recibe las facturas mensuales, pero no puede identificar inmediatamente qué instalación es ineficiente o qué equipo está derrochando energía.
Cómo lo soluciona S.A.M.: Document AI extrae automáticamente los datos energéticos de las facturas. La detección de anomalías señala picos de consumo o anomalías en tiempo real. La búsqueda cognitiva conecta los datos energéticos con los registros de mantenimiento para que pueda correlacionar la ineficiencia con los fallos o la degradación de los equipos.
Impacto real:
Un banco descubrió que tres sucursales estaban consumiendo entre un 18% y un 22% por encima de su nivel de referencia debido a ineficiencias en la climatización. El mantenimiento y la puesta a punto específicos ahorraron 120.000 euros al año.
Una red sanitaria descubrió que el enfriador de una instalación funcionaba con un 70% de eficiencia (normal: 85%) debido a un fallo en un componente del compresor. La sustitución preventiva ahorró 50.000 euros en futuras reparaciones de emergencia y derroche de energía.
Una cadena minorista automatizó el seguimiento de la energía en 300 tiendas e identificó que las tiendas con un mantenimiento deficiente del sistema de calefacción, ventilación y aire acondicionado consumían un 12% más de energía. Un programa de mantenimiento específico recuperó 200.000 euros anuales.
Retorno de la inversión típico: Las organizaciones suelen obtener un ahorro energético anual del 5-15% mediante la combinación de la identificación de ineficiencias y la programación de un mantenimiento más inteligente.
El tiempo de inactividad no planificado es uno de los costes más caros en las operaciones con activos intensivos: pérdida de productividad, llamadas al servicio de emergencia, posibles problemas de cumplimiento.
El problema: las averías se descubren después de que se produzcan y, a continuación, hay que apresurarse a solucionarlas con los recursos disponibles (a menudo a un coste superior).
Cómo lo soluciona S.A.M.: La detección de anomalías alerta a su equipo de posibles fallos antes de que se produzcan. El chatbot acelera las solicitudes de servicio para que los problemas se resuelvan antes. El estado en tiempo real mantiene a todos informados.
Impacto real:
Un hospital redujo el tiempo de inactividad imprevisto de los equipos en un 35% mediante alertas de mantenimiento predictivo y una respuesta más rápida de los técnicos (se acabaron los retrasos en el rellenado de formularios).
Un proveedor de servicios logísticos redujo el tiempo de inactividad de la línea de producción en un 40% detectando con antelación la degradación de la cinta transportadora y programando el mantenimiento durante las horas de menor actividad en lugar de realizar paradas de emergencia.
Un banco con una infraestructura informática crítica evitó tres incidentes graves al responder a las alertas de anomalías en cuestión de horas, en lugar de descubrir los fallos durante el horario laboral.
Retorno de la inversión típico: por cada hora de tiempo de inactividad evitado, el ahorro oscila entre 1.000 euros (operaciones de bajo impacto) y 50.000 euros o más (operaciones de alto impacto como hospitales o sistemas financieros). Evitar entre 10 y 20 periodos de inactividad al año puede suponer un ahorro de entre 100.000 y 500.000 euros.
La dotación de personal de mantenimiento suele ser uno de los mayores presupuestos operativos. Cualquier cosa que haga que su equipo sea más eficiente ahorra dinero directamente.
El problema: los técnicos dedican tiempo a tareas que no aportan valor: rellenar formularios, buscar información sobre activos, aclarar solicitudes, gestionar gastos administrativos generales.
Cómo lo soluciona S.A.M.: El chatbot de lenguaje natural elimina la necesidad de rellenar formularios. La IA documental proporciona automáticamente el contexto completo de los activos. La búsqueda cognitiva pone la información correcta a disposición de los técnicos al instante. Los comandos de voz permiten actualizaciones manos libres. Resultado: más tiempo para reparaciones y menos tiempo para tareas administrativas.
Impacto real:
Una planta de fabricación redujo el tiempo administrativo de los técnicos en 2 horas al día, lo que permite a 4 técnicos gestionar la misma carga de trabajo que antes requería 5. Ahorro: un ETC al año (entre 50.000 y 80.000 euros).
Una cadena minorista mejoró la tasa de reparaciones a la primera en un 25% (menos visitas repetidas por el mismo problema) al proporcionar a los técnicos el contexto completo de los activos y el historial de mantenimiento.
Una organización sanitaria asignó órdenes de trabajo de forma más inteligente utilizando la clasificación de chatbot y la priorización de anomalías, reduciendo los desplazamientos ineficientes de los técnicos y las visitas repetidas.
ROI típico: Una mejora del 10-20% en la eficiencia de los técnicos se traduce directamente en ahorro: se necesita menos personal para el mismo rendimiento o más capacidad para gestionar el crecimiento sin necesidad de contrataciones.
Veamos un ejemplo real: una organización de 500 personas que gestiona 5.000 activos en 10 instalaciones.
| Categoría de costes | Estado actual | Con S.A.M. | Ahorro anual |
|---|---|---|---|
| Mantenimiento de emergencia | €200,000 | €140,000 | €60,000 |
| Consumo de energía | €400,000 | €370,000 | €30,000 |
| Mano de obra administrativa | €120,000 | €70,000 | €50,000 |
| Costes de inactividad | €150,000 | €90,000 | €60,000 |
| Mantenimiento preventivo | €180,000 | €200,000 | -€20,000 |
| Total | €1,050,000 | €870,000 | €180,000 |
Además de beneficios intangibles: mejor cumplimiento, toma de decisiones más rápida, mayor seguridad y satisfacción del personal (menos papeleo, más resolución de problemas).
Para calcular sus ahorros con S.A.M., tenga en cuenta lo siguiente
Gasto actual en mantenimiento: ¿Cuánto gasta en mantenimiento de emergencia frente a mantenimiento preventivo? S.A.M. inclina la balanza hacia el mantenimiento preventivo, reduciendo el coste total.
Gastos administrativos generales: ¿Cuántas horas a la semana dedica su personal a introducir datos y rellenar formularios? S.A.M. puede recuperar entre el 30 y el 50% de este tiempo.
Consumo de energía: ¿Cuál es su factura energética anual? S.A.M. suele ahorrar entre un 5 y un 15% gracias a la optimización y la detección de anomalías.
Riesgo de inactividad: ¿Cuántas averías importantes sufre su equipo al año? ¿Cuál es el coste (reparación + tiempo de inactividad)? S.A.M. evita entre el 40% y el 60% de estas averías.
Personal: ¿Puede reducir el número de empleados o reasignar personal a tareas de mayor valor? S.A.M. mejora la eficiencia en un 10-20%.
La mayoría de las empresas obtienen una rentabilidad positiva en un plazo de 6 a 12 meses. El equipo de Nextbitt puede ayudarle a modelar su situación específica.
S.A.M. no es un producto independiente, sino un conjunto de capacidades de IA que se ejecutan sobre la plataforma Nextbitt. La inversión suele incluir
Suscripción a la plataforma ( en función del número de activos y usuarios)
Licencia de capacidades de IA ( IA de documentos, detección de anomalías, chatbot, búsqueda cognitiva)
Implementación y formación ( normalmente de 2 a 4 semanas)
Para la mayoría de las organizaciones, el coste anual de S.A.M. se recupera en un plazo de 3 a 6 meses gracias a los ahorros descritos anteriormente.
Si gestiona miles de activos y cree que su sistema actual es caro e ineficaz, es hora de que vea lo que puede hacer Smart Asset Management.
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