Datos fiables y procesos definidos para un mantenimiento predictivo llamado a revolucionar la industria 4.0

El ciclo temático sobre mantenimiento predictivo organizado por Atlas Tecnológico en el marco de ‘La Hora Premium’ ha ofrecido una visión integral, estratégica y tecnológica del estado actual y futuro del mantenimiento predictivo (PdM) en la industria. A través de ponencias de destacados expertos como Rubén Ramírez (Dira Reliability), Antonio José Conesa (Henkel Ibérica), Ángel García Bombín (Sonae Arauco) y una mesa redonda con profesionales de Airbus, LIS Data Solutions, Synnect e Innovae, el ciclo ha abordado desde los orígenes históricos del PdM hasta sus desafíos organizacionales y avances tecnológicos más recientes.

Cultura de la fiabilidad

Rubén Ramírez, CEO de Dira Reliability, inauguró el ciclo con la ponencia ‘Desde los orígenes a los nuevos paradigmas del mantenimiento predictivo’, donde defendió la necesidad de establecer una “cultura del no fallo” como base del éxito de cualquier iniciativa PdM. Recordó cómo en los años 50 y 60, tanto la industria naval estadounidense como la armada soviética sentaron las bases del mantenimiento predictivo con técnicas pioneras como el análisis de vibraciones.

Ramírez enfatizó que el PdM va más allá del uso de sensores: implica coordinar la vigilancia del estado de la máquina con la acción correctiva. Explicó la conocida curva P-F, que describe la progresión del fallo desde su etapa potencial hasta la funcional, y destacó los beneficios documentados por McKinsey: mejoras de hasta un 15% en la disponibilidad y reducción de costes de mantenimiento entre un 18% y 25%.

Según Ramírez, la evolución del PdM se da en cuatro etapas: generación de alarmas, identificación de defectos por frecuencias, monitorización predictiva con machine learning, y la integración total mediante gemelos digitales. Como ejemplo nacional, mencionó al Metro de Madrid, pionero en España en análisis de vibraciones aplicados al mantenimiento.

Soluciones inteligentes y sostenibles

Por su parte, Antonio José Conesa, responsable técnico de Henkel Ibérica, presentó ‘Soluciones de mantenimiento 4.0 que aumentan la fiabilidad en las instalaciones industriales’. Su ponencia se centró en aplicaciones concretas desarrolladas por Loctite, como bridas inteligentes que detectan fugas críticas en industrias químicas, o purgadores de vapor que previenen pérdidas económicas y emisiones de CO₂.

También mostró soluciones para equipos rotativos inteligentes, con sensores no intrusivos que monitorizan seis parámetros clave, desde vibraciones hasta humedad, sin necesidad de infraestructuras adicionales. Estos sistemas permiten anticiparse a fallos de forma inmediata y se alinean con objetivos de sostenibilidad y eficiencia, demostrando un impacto real en sectores como el papelero y petroquímico.

Conesa también introdujo el concepto de mantenimiento prescriptivo, que no solo detecta fallos, sino que propone acciones específicas, lo que potencia la eficiencia del PdM.

Integración organizativa

Ángel García Bombín, director de transformación digital en Sonae Arauco, compartió el caso práctico de su compañía bajo la ponencia ‘Uso de sistema PdM integrado en la organización’. Sonae ha logrado implementar un sistema predictivo común en todas sus plantas (presentes en nueve países), enfrentando desafíos organizativos clave como la formación del personal y la coordinación interdepartamental.

Destacó la necesidad de vincular edge y cloud, usar cultura DevOps en el desarrollo de sistemas y alinear la digitalización con los objetivos estratégicos. Para garantizar el éxito, Sonae creó áreas de fiabilidad especializadas, con personal formado específicamente en tecnologías como el análisis de vibraciones.

García Bombín enfatizó que el valor del PdM está en convertir alarmas en acciones. Compartió un caso en una planta propia en Sudáfrica, donde una alerta por desequilibrio fue resuelta con una simple limpieza, evitando un fallo mayor. Según el experto, esto permite transformar averías en paradas programadas, aumentando la disponibilidad y la vida útil de los activos.

Calidad del dato y de los procesos

La mesa redonda final, moderada por Eugenio Mallol, reunió a Beltrán Blázquez (Synnect), Borja López (Airbus), Javier García (LIS Data Solutions) y Xavier Riba (Innovae). Todos coincidieron en que el mantenimiento predictivo debe ser una evolución progresiva basada en datos fiables, procesos estandarizados y una integración tecnológica adecuada al contexto de cada industria.

Riba subrayó que el proceso empieza antes del análisis de datos, con la necesidad de obtener datos previos que alimenten dinámicas para poder predecir. López añadió que el mantenimiento debe evolucionar hacia un modelo basado en condición, pasando de reaccionar a anticipar, pero advirtió que esto requiere una implicación organizativa real.

Uno de los desafíos destacados fue la fiabilidad del dato. Blázquez insistió en que, al buscar anomalías constantemente, es esencial que los datos recogidos sean representativos. A su vez, García señaló que el mantenimiento predictivo efectivo requiere ir más allá de las alarmas, integrando inteligencia artificial que no solo detecte, sino recomiende.

Todos coincidieron en que el PdM no es una solución “todo o nada”: debe aplicarse allí donde más impacto genera. También recalcaron la necesidad de madurez tecnológica y organizacional para abordar la digitalización con éxito.

De la predicción a la prescripción

El Ciclo de Mantenimiento Predictivo de Atlas Tecnológico ha servido para dejar clara una conclusión: el PdM es más que tecnología. Es una transformación cultural, estratégica y organizativa. Aunque la tecnología avanza rápidamente con sensores IoT, IA y gemelos digitales, el éxito de su implementación depende de contar con datos fiables, procesos definidos y una cultura de fiabilidad implantada.

La industria 4.0 no solo detecta fallos, ya los prevé y prescribe soluciones. Pero el mantenimiento predictivo aún está en camino hacia una madurez global. Y como se dejó claro en la mesa redonda, más allá de evitar el fallo, el verdadero objetivo es minimizar su impacto y aprender de él.