Mantenimiento predictivo con IoT
Respuesta corta
El mantenimiento predictivo usa sensores IoT (vibración, temperatura, corriente, acústica) y modelos que aprenden patrones normales para anticipar fallos. Sustituye al preventivo (por calendario) y al correctivo (tras avería). En motores, compresores y bombas, el ROI típico se alcanza en 12-24 meses reduciendo paradas no planificadas 30-50%.
Qué medir según el activo
Motores eléctricos: vibración, corriente, temperatura. Compresores: presión, temperatura, consumo. Bombas: caudal, vibración, corriente. Cintas: velocidad, temperatura cojinetes. No hace falta medir todo: con 2-3 señales bien elegidas suele bastar.
Del dato al aviso útil
La cadena es sensor → gateway edge → plataforma → modelo ML → GMAO (Máximo, SAP PM, etc.). La clave es que el aviso llegue al técnico con una acción concreta (qué reemplazar, cuándo, con qué repuesto), no solo una alarma.
ROI: cómo se mide de verdad
Comparas antes y después: horas parada no planificada, coste de mantenimiento correctivo, vida útil del activo. Un piloto serio establece baseline antes de tocar nada.
- Sensores específicos por activo
- Gateway edge con preproceso
- ML en cloud o edge
- Integración con GMAO
- Baseline + KPIs antes de decidir
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Preguntas frecuentes
¿Necesito data scientists internos?+
Para pilotos con soluciones verticales (Augury, Uptime, plataformas de OEM) no. Para expansión a toda la planta con modelos propios, sí ayuda un equipo data + OT.
¿Qué pasa con activos antiguos sin conectividad?+
Se retrofittean con sensores externos inalámbricos (LoRaWAN o celular NB-IoT/LTE-M). Es el 80% de casos reales: nadie reemplaza motores para digitalizar.
¿ROI en cuánto tiempo?+
12-24 meses con un caso bien elegido. Por debajo de 12 meses suele ser optimismo; por encima de 24, el caso no era el adecuado.
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