Está surgiendo una revolución silenciosa en los edificios españoles. Según datos recientes del sector, el 61% de las empresas está investigando la IA para el mantenimiento, pero sólo el 27% la ha implantado. Esta brecha representa una importante ventana de oportunidad temporal.
El mantenimiento lidera como el servicio más complejo de gestionar. El 47,2% de las empresas lo externaliza debido a su alta especialización técnica, mientras que el 62,6% identifica el control de costes como su principal reto. La conexión es clara: el mantenimiento reactivo genera costes impredecibles que repercuten en los presupuestos.
El modelo actual perpetúa las ineficiencias. Las empresas operan con un mantenimiento basado en calendarios que genera costosas sobreintervenciones, o con un mantenimiento reactivo que provoca paradas imprevistas perturbadoras. Ambos enfoques optimizan insuficientemente los recursos.
"La transformación hacia el mantenimiento predictivo no es opcional para las organizaciones que buscan una competitividad sostenible", afirma Pedro Morais, CTO y Fundador de Nextbitt.
El reto reside en la invisibilidad operativa. Las empresas gestionan activos críticos sin visibilidad de su estado real, tomando decisiones de mantenimiento basadas en calendarios arbitrarios o fallos que ya se han producido.
Aunque el 48,5% reconoce la IA como una tecnología prioritaria, las barreras de adopción son importantes: falta de formación (24%), percepción de gasto frente a inversión (21%) y desconocimiento en la selección de herramientas (18%).
Los sistemas actuales funcionan desconectados. El mantenimiento utiliza una aplicación, la gestión energética otra, sin correlación entre el consumo anómalo y la degradación de los equipos. Esta fragmentación impide detectar patrones predictivos que podrían evitar averías.
"Los datos para el mantenimiento predictivo ya existen en muchas organizaciones, pero están fragmentados en sistemas que no se comunican", explica Miguel Salgueiro, Chief Business Officer de Nextbitt.
Las organizaciones se enfrentan a tres enfoques principales para evolucionar hacia el mantenimiento predictivo:
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Enfoque |
Complejidad |
Precisión predictiva |
Inversión necesaria |
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Calendario de mantenimiento preventivo |
Bajo |
Ninguno |
Inicial baja, operativa alta |
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Supervisión básica del estado |
Medi a |
Media |
Media |
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IA predictiva exhaustiva |
Alta |
Alta |
Alta inicial, baja operativa |
Nextbitt ofrece un enfoque estructurado que mitiga los riesgos:
La diferenciación clave: implantación por fases que valida el retorno de la inversión antes de la ampliación completa.
Consideremos un hospital metropolitano típico con 500 camas que se enfrenta a un 15% mensual de tiempo de inactividad inesperado y a unos costes de mantenimiento correctivo de 450.000 euros anuales.
Situación inicial:
Mantenimiento preventivo basado en calendario cada 3-6 meses, sin visibilidad del estado real de los equipos. Los técnicos reaccionaban ante fallos ya producidos, generando interrupciones operativas en áreas sensibles.
Cómo la tecnología predictiva podría transformar esta situación:
La implantación comenzaría con los equipos más críticos (HVAC, sistemas eléctricos, equipos médicos). Los sensores IoT controlarían continuamente las vibraciones, la temperatura y el consumo eléctrico. Algoritmos ML específicos para equipos médicos analizarían las tendencias de degradación.
La plataforma correlacionaría los datos ambientales con el rendimiento de los equipos, identificando patrones predictivos. Los técnicos recibirían alertas entre 5 y 15 días antes de las averías probables, lo que permitiría planificar el mantenimiento durante las horas no críticas.
Resultados potenciales basados en puntos de referencia del sector:
El panorama español muestra una clara oportunidad. El 61% investiga la IA para el mantenimiento, pero el 76% no la utiliza actualmente. Esta diferencia de 37 puntos representa una ventana temporal para la adopción estratégica.
Benchmarks internacionales de mantenimiento predictivo
Estudios de McKinsey:
La investigación de McKinsey documenta que el mantenimiento predictivo reduce los costes en un 25-30% al tiempo que prolonga la vida útil de los activos. Las organizaciones maduras dedican entre un 70% y un 85% de horas técnicas a actividades preventivas frente a correctivas.
Análisis de Deloitte:
La investigación del sector muestra reducciones del 50-80% en el tiempo de inactividad no planificado, una optimización del inventario de piezas de repuesto del 20-30% y mejoras de la eficiencia técnica del 25-35% con la implementación predictiva.
Puntos de referencia del sector:
El 57,1% prioriza la eficiencia energética, creando una sinergia natural con el mantenimiento predictivo que optimiza el consumo a través del estado óptimo de los equipos.
Nextbitt Predictive Platform integra el mantenimiento inteligente con la gestión energética y de activos. Esta integración crea sinergias que trascienden el mantenimiento tradicional.
Sensores IoT especializados monitorizan vibración, temperatura, consumo, ruido. Algoritmos ML calibrados por tipo de equipo detectan patrones de degradación. Apps móviles guían a los técnicos con flujos de trabajo optimizados basados en prioridad predictiva.
La diferenciación: especialización sectorial. Los algoritmos de los equipos médicos difieren de los de HVAC comercial. Nextbitt proporciona esta especificidad manteniendo una plataforma unificada.
"Fundamos Nextbitt porque el mantenimiento predictivo genérico no funciona. Cada sector, cada tipo de equipo requiere algoritmos específicamente calibrados", comenta André Calixto, CEO y socio fundador.
La transición hacia el mantenimiento predictivo representa una evolución fundamental del FM reactivo al proactivo. Las organizaciones que actúen ahora tendrán una ventaja competitiva sobre las que pospongan la adopción.
La tecnología está madura, los beneficios documentados, las barreras superables mediante un enfoque estructurado. El 61% ya investiga opciones: la diferencia estará en la velocidad y la calidad de la implantación.