El mantenimiento predictivo es una de las aplicaciones más prácticas y rentables de la ciencia de datos en el mundo real. En lugar de esperar a que las máquinas fallen o realizar mantenimiento rutinario a intervalos fijos, el mantenimiento predictivo utiliza datos para determinar cuándo es probable que un activo necesite atención. Esto se traduce en menos averías inesperadas, menos mantenimiento innecesario y, en general, operaciones más eficientes.

Tradicionalmente, las empresas han recurrido al mantenimiento reactivo o programado. El mantenimiento reactivo repara los equipos solo cuando se averían, lo que suele generar costosos tiempos de inactividad y, en ocasiones, riesgos de seguridad. El mantenimiento programado, en cambio, opera a intervalos fijos, independientemente del estado real de la máquina, lo que da lugar a revisiones innecesarias o incluso a problemas que se pasan por alto. El mantenimiento predictivo revoluciona este modelo al analizar continuamente los datos de los sensores, los patrones de uso y las tendencias históricas para predecir la probabilidad de fallo de un componente. El resultado es un enfoque más inteligente y eficiente para el mantenimiento de máquinas, edificios, infraestructuras o incluso sistemas digitales.

Nuestras soluciones de mantenimiento predictivo combinan modelos de aprendizaje automático con sus datos operativos para detectar patrones complejos que, en el pasado, causaban paradas de máquinas. Estos pueden incluir sutiles cambios de vibración en un motor, pequeñas variaciones de temperatura en las unidades de refrigeración o picos de energía inusuales en bombas o compresores.
Al identificar estas señales de alerta temprana, el mantenimiento predictivo le ayuda a actuar antes de que ocurran fallas. Nuestros modelos no solo le alertan, sino que predicen qué podría fallar y cuándo, brindando a su equipo de mantenimiento indicaciones claras y prácticas.

Esta tecnología no se limita a las grandes fábricas ni a las industrias de alta tecnología. Las empresas de logística utilizan el mantenimiento predictivo para supervisar las flotas de vehículos y evitar retrasos en las entregas. Los supermercados lo utilizan para supervisar los sistemas de refrigeración y proteger los productos sensibles. Los proveedores de servicios públicos lo aplican para mantener la estabilidad de las redes de agua o energía. Incluso las pequeñas y medianas empresas pueden beneficiarse de soluciones de IA accesibles que reducen los riesgos operativos y mejoran la planificación a largo plazo.

El retorno de la inversión puede ser significativo. Al evitar tiempos de inactividad imprevistos, prolongar la vida útil de los equipos y reducir los costos de mantenimiento, el mantenimiento predictivo suele amortizarse en poco tiempo. Pero más allá de las cifras, ofrece algo aún más valioso: tranquilidad. Saber que sus sistemas críticos están monitoreados las 24 horas y que las fallas se pueden anticipar y prevenir crea una operación más estable y resiliente.

Implementar el mantenimiento predictivo no tiene por qué ser complejo. Con los sensores adecuados, una estrategia de recopilación de datos a medida y modelos de IA que aprenden de sus propias operaciones, las empresas pueden empezar con poco y escalar según sea necesario. En Askim Digital Solutions, ayudamos a las empresas a identificar los casos de uso adecuados, diseñar pilotos e integrar el mantenimiento predictivo en sus flujos de trabajo diarios, convirtiendo los datos en previsión y la previsión en acción.