Solo un 6% de las empresas declara tenerlo integrado de forma activa
Mantenimiento predictivo: la brecha entre la intención de las empresas y los datos
Que una empresa considere el mantenimiento predictivo una prioridad no significa necesariamente que esté preparada para aplicarla de forma efectiva. Los datos recogidos por Fracttal a partir de una encuesta a más de 2.500 profesionales de mantenimiento muestran esta distancia.
Un 35% de las organizaciones afirma aplicar mantenimiento predictivo, mientras que más del 90% considera que será una prioridad en los próximos años. Sin embargo, solo un 6% declara tenerlo integrado de forma activa en su sistema de gestión del mantenimiento.
¿Qué entendemos por mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo utiliza información sobre la condición real de los activos, como vibraciones, temperatura, consumo energético u otras variables, para detectar anomalías y anticipar posibles fallos.
A diferencia del mantenimiento preventivo, que programa intervenciones siguiendo una periodicidad determinada, el predictivo busca intervenir cuando los datos indican que existe una necesidad. Estos datos pueden complementarse con analítica e inteligencia artificial para identificar patrones y anomalías.
¿Cuántas empresas aplican realmente mantenimiento predictivo?
Los datos muestran un escenario dividido. Un 35% de las organizaciones consultadas afirma aplicar mantenimiento predictivo, mientras que otro 35% todavía no lo utiliza. Un 23% está evaluando soluciones y un 7% desarrolla pilotos o pruebas controladas.
Además, bajo la etiqueta de mantenimiento predictivo conviven realidades diferentes. Para algunas empresas implica monitorización continua de activos críticos; para otras, análisis periódicos basados en condición o una evolución del preventivo apoyada en la experiencia de los técnicos.
Por tanto, afirmar que se aplica mantenimiento predictivo no significa necesariamente que exista un modelo predictivo plenamente integrado en la estrategia de mantenimiento. El verdadero reto está en conseguir que esa experiencia se integre en la gestión habitual del mantenimiento y pueda escalar.
Tecnología predictiva: todavía existe una brecha
Un 53% de las organizaciones encuestadas afirma no utilizar ninguna tecnología específica para mantenimiento predictivo. De hecho, solo el 6% de ellas aplica los sistemas CMMS/GMAO con un papel activo.
Esto significa que, en muchos casos, los datos de condición, las alertas y los análisis permanecen separados de la planificación y ejecución del mantenimiento. Así, una alerta puede detectar una anomalía, pero si no está conectada con una orden de trabajo, un técnico y el histórico del activo, difícilmente se convierte en una decisión operativa.
Tener sensores o dashboards no equivale, por sí solo, a hacer mantenimiento predictivo. El valor aparece cuando los datos consiguen modificar la forma en que se planifica y ejecuta el mantenimiento, y el propio software está facilitando esa evolución en lugar de usarse solo como un repositorio de órdenes de trabajo.
Analizar los problemas que pueden limitar el rendimiento de estas herramientas puede ayudar a identificar dónde está la barrera.
Cómo pasar del predictivo declarado al predictivo operativo
1. Consolidar la base de mantenimiento
Contar con históricos consistentes, órdenes de trabajo correctamente cerradas y planes preventivos estructurados es el punto de partida.
2. Empezar por los activos críticos
No es necesario aplicar mantenimiento predictivo a todos los activos. Es más eficiente comenzar por aquellos cuyo fallo tiene mayor impacto y demostrar primero su valor.
3. Integrar los datos en el sistema de mantenimiento
Una alerta debería poder desencadenar una acción y los resultados de las intervenciones quedar registrados en el histórico del activo.
4. Medir resultados antes que tecnología
El éxito debería medirse por los fallos evitados, la disponibilidad conseguida, la reducción del correctivo o la evolución de los costes, no por el número de sensores instalados.
Por ello, antes de invertir en nuevas tecnologías, puede ser útil evaluar el punto de partida de tu empresa: calidad de los datos, madurez de los procesos, capacidad tecnológica y grado de integración del mantenimiento.
El mantenimiento predictivo ya forma parte de las prioridades de las organizaciones, pero necesita algo más que datos. El cambio real pasa por construir una base de datos fiable, integrar la información en los procesos de mantenimiento y convertir los resultados en decisiones operativas.
