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ITA Mantenimiento predictivo con IA: ¿Realmente es posible?
Tradicionalmente, el mantenimiento ha sido correctivo (reparar los fallos después de que ocurren) o programado (intervenciones basadas en intervalos de tiempo predefinidos). Ambos enfoques pueden generar costos innecesarios, tiempo de inactividad o reemplazo prematuro de componentes.
Hoy en día, cada vez más organizaciones exploran el mantenimiento predictivo: la capacidad de anticipar fallos antes de que ocurran analizando los datos operativos.
¿Pero realmente la Inteligencia Artificial lo hace posible?
Sí, siempre que los datos correctos estén disponibles.
El mantenimiento predictivo se basa en la supervisión continua del rendimiento del equipo. Los sensores IoT, medidores inteligentes, PLC y sistemas SCADA recopilan datos como vibración, temperatura, presión, carga eléctrica y eficiencia de la máquina.
La IA compara estos patrones con modelos históricos de fallos e identifica anomalías.
Esto permite:
- Detectar riesgos de fallos de forma temprana;
- Planificar el mantenimiento de manera más eficiente;
- Reducir el tiempo de inactividad no planificado;
- Prolongar la vida útil de los activos;
- Reducir los costos operativos y de reemplazo.
La IA no reemplaza a los técnicos de mantenimiento: los apoya con información clara para guiar las decisiones.
La clave es disponer de datos completos, fiables y continuos. Sin monitoreo e integración IoT, la IA no puede ofrecer valor predictivo.
UTwin combina IA, Gemelo Digital, BIM, CMMS e IoT en una sola plataforma. Recoge datos de equipos, analiza el rendimiento y sugiere acciones de mantenimiento predictivo, reduciendo el tiempo de inactividad y optimizando los costos.
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