Durante décadas, el mantenimiento industrial se estructuró sobre una lógica relativamente simple: intervenir equipos según horas de operación, ciclos de trabajo o recomendaciones del fabricante. Sin embargo, el avance de la digitalización y la disponibilidad de datos están cambiando profundamente esa forma de operar.

Hoy el mantenimiento predictivo permite tomar decisiones basadas en la condición real de los activos y no únicamente en una programación definida por tiempo o uso. Sensores, plataformas de monitoreo y herramientas de análisis dan la posibilidad de identificar anomalías antes de que se transformen en una falla y definir el momento óptimo para intervenir.

Para Samuel Hidalgo, Gerente Innovación y Digital Equans Chile, el gran cambio radica precisamente en el momento de la intervención. “Mientras el mantenimiento preventivo busca evitar fallas mediante intervenciones periódicas, muchas veces sin saber si realmente son necesarias, el predictivo permite intervenir cuando los datos muestran que existe un riesgo real, optimizando recursos, reduciendo costos y evitando detenciones no programadas”, señala.

Una visión similar comparte Cristián Ulloa, Product Manager de WEG Systems, quien señala que la principal diferencia entre ambos enfoques responde a una pregunta fundamental: cuándo intervenir. El mantenimiento preventivo se rige por un plan previamente definido; el predictivo, en cambio, responde a la condición real del equipo, sostiene.

Desde Avantec, Diego Alcaíno, Técnico de Ventas, agrega que son cada vez más los clientes que adquieren herramientas para el mantenimiento predictivo; por ejemplo, cámaras termográficas infrarrojas y acústicas. Esto, ya que incluso un mantenimiento preventivo correctamente diseñado mantiene una limitación importante: asume que todos los activos se desgastan al mismo ritmo. “En tanto, el mantenimiento predictivo se fundamenta en la condición real del equipo, permitiendo anticipar fallas antes de que ocurran y programar intervenciones solo cuando son necesarias”, explica.

La diferencia entre ambos enfoques no está en el objetivo -anticiparse a la falla-, sino en la forma de alcanzarlo. Mientras uno se basa en ciclos definidos previamente, el otro se apoya en el comportamiento real de las máquinas y sus componentes críticos, explica Marcelo Vergara, Gerente de Ventas de Intronica.

“Eso nos permite tener una mejor idea del posible momento de falla de la máquina y las partes que pueden fallar, corrigiendo de esta manera los ciclos de verificación y mejorando la disponibilidad de repuestos y disponibilidad de personal para el mantenimiento”, complementa.

La adopción del mantenimiento predictivo en Chile presenta distintos niveles de madurez dependiendo de la industria, el tamaño de la organización y la criticidad de los activos involucrados.

El mantenimiento reactivo -intervenir únicamente cuando ocurre una fallacontinúa presente principalmente en pequeñas y medianas empresas, lo que -según explica el ejecutivo de Avantecgenera costos elevados debido a detenciones no planificadas. Y es que, en este sector, las restricciones presupuestarias suelen relegar las inversiones en monitoreo y diagnóstico.

Sin embargo, el mantenimiento preventivo sigue siendo hoy la estrategia predominante en el país.

“Cuando está bien implementado puede entregar excelentes resultados, pero continúa basándose en supuestos estadísticos y no necesariamente en la condición real del activo”, agrega el profesional.

Para el ejecutivo de Equans, gran parte de la industria nacional aún opera en un punto intermedio entre modelos reactivos y preventivos, aunque ya es posible observar una transición sostenida hacia esquemas basados en datos, especialmente en sectores donde la continuidad operacional es crítica. “La digitalización y la necesidad de mejorar la productividad están acelerando ese cambio”, afirma. No obstante, el desafío sigue estando en la implementación. Muchas compañías entienden el valor de estas soluciones, pero aún cuesta priorizar las inversiones necesarias para dar el salto.

La minería y el sector energético aparecen como los principales impulsores de esta evolución. Desde WEG, Cristián Ulloa destaca que Chile posee una posición particularmente avanzada dentro de Latinoamérica en diagnósticos predictivos, impulsada precisamente por las exigencias de disponibilidad y continuidad operacional de estas industrias y el interés por la extensión de la vida útil de sus activos.

El profesional de Intronica coincide en que el sector minero lidera esta transformación, contando incluso con equipos especializados exclusivamente en monitoreo de condición y mantenimiento predictivo. Sin embargo, advierte que medir no es suficiente. “Debemos interpretar los datos medidos; de lo contrario solo acumularemos información sin generar mejora continua”, sostiene.

Cuando se habla de mantenimiento predictivo, la pregunta inmediata suele ser dónde genera mayores beneficios. La respuesta, coinciden los especialistas, depende menos del tipo de activo y más del impacto que tendría su detención.

Motores eléctricos, bombas, correas transportadoras, sistemas mecánicos y los sistemas eléctricos críticos suelen concentrar las mayores inversiones debido al impacto operacional y económico asociado a sus fallas.

En el caso de la minería y los procesos continuos, las correas transportadoras y los equipos rotativos aparecen entre los principales candidatos para estrategias de monitoreo permanente.

Desde la perspectiva de Cristián Ulloa, el foco generalmente se encuentra en aquellos equipos cuya detención genera pérdidas más significativas, independientemente de la frecuencia con que fallen.

Marcelo Vergara aporta, además, una mirada energética al problema. Considerando que aproximadamente el 70% de las cargas industriales corresponden a motores eléctricos, tecnologías como análisis de vibraciones, termografía, mediciones eléctricas y monitoreo de calidad de energía permiten detectar tempranamente degradaciones y mejorar la eficiencia operacional.

“Al final, la clave está en identificar la criticidad de cada proceso y enfocar los esfuerzos donde una detención no planificada genera mayores consecuencias para la operación”, resume Samuel Hidalgo.

Del dato aislado a la alerta operacional

La digitalización industrial ha generado un fenómeno paradójico: las plantas producen enormes cantidades de información, pero muchas veces esa información permanece aislada en distintos sistemas sin transformarse en decisiones concretas.

SCADA, DCS, ERP, plataformas de mantenimiento, sensores IoT e instrumentación especializada generan permanentemente datos operacionales que deben converger para aportar valor.

“El desafío ya no es obtener datos. La mayoría de las plantas industriales genera enormes cantidades de información cada segundo. El verdadero valor está en integrarlos y transformarlos en información útil para la toma de decisiones”, señala el Gerente Innovación de Equans.

De esta forma, la convergencia entre tecnologías operacionales (OT) y tecnologías de información (IT), a su juicio, aparece como uno de los grandes habilitadores del mantenimiento predictivo moderno.

Coincide Diego Alcaíno en que el principal problema no es instalar más sensores, sino lograr que los sistemas existentes conversen entre sí y transformen información dispersa en alertas confiables y accionables para la operación.

Esta integración ya es una realidad en diversas industrias, según el Product Manager de WEG Systems; mediante plataformas capaces de conectar sensores, automatización industrial y sistemas de mantenimiento para detectar anomalías tempranas, optimizar intervenciones, reducir inspecciones manuales y aumentar la productividad de la planta mediante una gestión predictiva de los activos.

La Inteligencia Artificial y la analítica avanzada comienzan además a jugar un rol creciente en este proceso, permitiendo identificar tendencias, correlaciones y comportamientos anómalos que muchas veces resultan invisibles para el análisis tradicional.

Pese al avance tecnológico, los especialistas coinciden en que las principales barreras para la adopción del mantenimiento predictivo no son necesariamente técnicas. Para el ejecutivo de Avantec, “suele ser una combinación de factores tecnológicos, organizacionales y económicos”.

A su juicio, la dificultad para justificar el retorno de la inversión sigue siendo uno de los principales obstáculos, especialmente en industrias medianas donde las decisiones suelen privilegiar resultados de corto plazo. Sin embargo, para varios expertos el problema de fondo es cultural.

“La inversión inicial suele aparecer como la principal barrera, pero en mi opinión el desafío es más cultural que tecnológico”, sostiene Samuel Hidalgo. “Muchas veces cuesta visualizar el retorno que estas soluciones generan en el mediano y largo plazo, especialmente cuando los beneficios se reflejan en menores detenciones, mayor disponibilidad y una mejor utilización de los activos”, agrega.

Como la implementación del mantenimiento predictivo suele asociarse a una inversión inicial mayor, principalmente por la incorporación de sensores, instrumentos de medición, plataformas de monitoreo y software de gestión de activos, muchas veces el retorno de la inversión se evalúa únicamente desde la reducción de fallas o detenciones. Sin embargo, según explica el Gerente de Ventas de Intronica, esa mirada suele dejar fuera beneficios igualmente relevantes, como la disminución del consumo energético -que en algunos casos puede traducirse en ahorros cercanos al 20%-, la extensión de la vida útil de los equipos y la optimización del uso de repuestos y recursos de mantenimiento, generando impactos económicos significativos en el largo plazo.

A lo anterior se suman desafíos asociados a la integración de tecnologías existentes, la disponibilidad de especialistas capaces de combinar conocimientos en mantenimiento, confiabilidad, análisis de datos y tecnologías digitales, así como la madurez digital de las organizaciones.

En cuanto a la integración, en muchas plantas industriales los datos se encuentran distribuidos entre distintos ERP, plataformas SCADA, sistemas de mantenimiento y otras aplicaciones que, en numerosos casos, no se encuentran integradas entre sí. Esto dificulta obtener una visión unificada de la condición de los activos y limita la capacidad de transformar los datos en alertas oportunas y decisiones efectivas para la operación.

“El verdadero desafío consiste en lograr que la tecnología genere información confiable y accionable, capaz de impactar positivamente en los indicadores de negocio y de mantenimiento”, agrega Diego Alcaíno.

A ello se suma la necesidad de contar con perfiles cada vez más multidisciplinarios, capaces de combinar conocimientos en confiabilidad, mantenimiento y análisis de datos, una combinación que hoy sigue siendo escasa en el mercado nacional, advierte Cristián Ulloa.

Esta especialización, además, exige inversiones importantes en formación y desarrollo de talento. Sin embargo, sus beneficios terminan reflejándose en mayores niveles de disponibilidad, eficiencia operacional y preparación para los desafíos futuros, concluye Marcelo Vergara.

Todo indica que el mantenimiento predictivo seguirá ganando espacio en la industria chilena durante los próximos años, impulsado por la reducción de costos tecnológicos, la expansión del IoT industrial y el avance de la Inteligencia Artificial aplicada a operaciones.

Las organizaciones que logren integrar personas, procesos y datos estarán mejor preparadas para operar en entornos cada vez más exigentes y competitivos. “El futuro de la industria no pasa solamente por incorporar más tecnología, sino por integrar personas, procesos y datos para tomar mejores decisiones”, explica el profesional de Equans.

“El mantenimiento predictivo es un claro ejemplo de cómo la digitalización puede generar valor real, mejorando la eficiencia, la confiabilidad y la sostenibilidad de las operaciones”.

En la industria actual, la diferencia entre detenerse y seguir operando muchas veces depende de algo tan simple como detectar una señal antes de que se convierta en una falla. De ahí que el mantenimiento predictivo esté ganando espacio como una herramienta estratégica para la continuidad operacional y la competitividad industrial.