Más allá del mantenimiento prescriptivo: el papel de la IA Física
Durante décadas, el mantenimiento ha sido visto como una consecuencia inevitable de cualquier proceso productivo. Fabricamos, operamos los equipos durante un tiempo y, tarde o temprano, debemos detenerlos para reparar componentes, sustituir piezas desgastadas o corregir averías. Aunque resulte imprescindible, pocas áreas generan tanta frustración como una parada no planificada.
La evolución del mantenimiento ha perseguido siempre un mismo objetivo: reducir el tiempo en que una máquina deja de producir.
En sus inicios predominaba el mantenimiento correctivo. La filosofía era sencilla: reparar únicamente cuando el equipo fallaba. Era una estrategia de bajo coste inicial, pero muy cara cuando las averías provocaban largas paradas de producción.
Posteriormente apareció el mantenimiento preventivo, basado en realizar intervenciones periódicas según horas de funcionamiento o calendarios establecidos. Aunque reducía considerablemente las averías inesperadas, también implicaba sustituir componentes que, en muchas ocasiones, todavía podían seguir funcionando.
El siguiente gran avance fue el mantenimiento predictivo. Gracias a sensores, análisis estadístico y monitorización continua, las empresas comenzaron a conocer el comportamiento real de sus activos. Vibraciones, temperaturas, consumos eléctricos o análisis de aceite permitieron estimar cuándo era más probable que apareciera un fallo y planificar la intervención en el momento óptimo.
En los últimos años ha surgido un nuevo concepto: el mantenimiento prescriptivo (RxM).
Esta estrategia combina Internet de las Cosas (IoT), Machine Learning e Inteligencia Artificial para ir un paso más allá del diagnóstico. Ya no se limita a detectar que un fallo es probable, sino que recomienda cuál es la mejor acción para evitarlo, cuándo realizarla y cuál será su impacto sobre la producción.
En cierto modo, el mantenimiento prescriptivo actúa como un médico que, además de interpretar una analítica, prescribe el tratamiento más adecuado para el paciente.
Durante décadas hemos visto el problema solo desde la óptica de decidir cuándo detener una máquina para hacerle mantenimiento y este nos cueste menos.
Todos los planteamientos han sido minimizar los tiempos de parada haciendo la parada en el momento más óptimo, pero si cambiamos la lógica y si optimizamos la operativas para alargar la vida útil?
Ahí es donde la IA Física puede convertirse en el gran aliado del mantenimiento prescriptivo.
La IA Física representa una nueva forma de entender el control de las máquinas. En lugar de ejecutar siempre los mismos movimientos programados, un sistema dotado de percepción, sensores y modelos de aprendizaje es capaz de adaptar continuamente su comportamiento al entorno y a las condiciones reales de operación.
El objetivo deja de ser únicamente completar una tarea.
También consiste en realizarla de la forma más eficiente desde el punto de vista mecánico.
Cada aceleración innecesaria, cada frenada brusca, cada vibración excesiva o cada esfuerzo mal distribuido contribuye al desgaste de los componentes. Tradicionalmente estos aspectos eran aceptados como parte normal del funcionamiento. Sin embargo, una IA Física puede aprender a minimizarlos sin afectar la productividad.
La diferencia respecto al mantenimiento prescriptivo es sutil pero profunda.
El mantenimiento prescriptivo responde a la pregunta: ¿Qué debemos hacer para mantener la máquina funcionando?
La IA Física añade otra aún más importante: ¿Cómo debe trabajar la máquina para desgastarse menos?
Podemos entender esta diferencia mediante una comparación con la medicina.
Durante años, el principal indicador del departamento de mantenimiento ha sido maximizar la disponibilidad de los equipos, reduciendo el tiempo de parada. Ahora con la visión de la IA física podemos decir que:
- Cada movimiento puede optimizarse
- Cada ciclo puede aprender
- Cada operación puede ejecutarse con menor esfuerzo mecánico.
Sobre el autor
Alejhandro Navarro es ingeniero mecánico con posgrados en Mecatrónica y Dirección de Proyectos. Tras más de 20 años desarrollando proyectos industriales en robótica y automatización —principalmente en automoción e I+D+i—, en los últimos años ha enfocado su experiencia hacia un nuevo reto: llevar la robótica fuera de la fábrica y acercarla a entornos reales de consumo.
Actualmente, lidera el desarrollo de soluciones robóticas autónomas y colaborativas para aplicaciones como dispensado de bebidas, alimentación y otros servicios 24/7, con un enfoque claro en adaptabilidad, eficiencia y escalabilidad.
Navarro es autor del libro Robot Industrial, Manual de Instalación, publicado por la editorial Paraninfo.
