El mantenimiento predictivo ya es una realidad en las empresas españolas: ¿es posible reducir costes y aumentar la productividad gracias a la IA?

La revolución de la Inteligencia Artificial (IA) está presente en todos los ámbitos de la sociedad. La integración de tecnologías en las empresas ofrece múltiples posibilidades, por lo que muchas de ellas ya están preparando la hoja de ruta para incorporarlas en sus procesos de producción. En 2018, el 60% de las empresas españolas habían invertido o planeaban invertir en técnicas de mantenimiento predictivo, según revela un informe elaborado por CXP Group. Leticia García, project manager de MINT, centro de formación industrial 4.0, explica los motivos que han convertido a la IA en una herramienta clave para la optimización de los procesos industriales.

La integración de tecnologías avanzadas, como la IA, el Big Data, el Internet de las cosas (IoT) y la robótica, permite realizar un mantenimiento predictivo y prescriptivo, mejorando la eficiencia en la actividad industrial. "Las máquinas están equipadas con sensores que recopilan datos en tiempo real, lo que permite monitorizar su estado y prever fallos antes de que ocurran, optimizando así los procesos de mantenimiento y operación”, detalla Leticia García, project manager de MINT.

La aplicación de la IA en los procesos implica una mejora significativa en la continuidad y calidad de la producción. Por este motivo, "muchas empresas ya están implementando el mantenimiento predictivo basado en IA para mejorar la productividad, reducir costes y tiempo de inactividad, y aumentar la eficiencia en sus procesos de producción”, afirma García.

Transformación de los recursos humanos

El mantenimiento predictivo también aumenta la seguridad en las operaciones, ya que reduce el riesgo de accidentes asociados a fallos del equipo. Además, el uso de la IA facilita la personalización y adaptación rápida a nuevas condiciones o requisitos de producción. Gracias a su implementación, las empresas han aumentado la productividad de sus equipos entre un 10% y un 20% y han reducido los costes de mantenimiento hasta un 20%, según un informe elaborado por McKinsey en 2023. “Un ejemplo de implementación del mantenimiento predictivo son las empresas energéticas que emplean tecnologías avanzadas en IA y Big Data para predecir el comportamiento y las necesidades de mantenimiento de sus activos en parques eólicos. Esto aumenta la eficiencia energética y alarga la vida útil de sus equipos”, explica la responsable de MINT.

El mantenimiento predictivo también ha transformado la organización interna de las empresas a través de la automatización y reasignación de tareas. Este sistema puede ayudar a gestionar y utilizar mejor los recursos humanos, enfocando el trabajo de los humanos hacia intervenciones más estratégicas y planificadas.

Por otro lado, la integración de la tecnología en los procesos industriales implica la necesidad de contar con nuevos perfiles profesionales dentro del sector, que estén especializados en mantenimiento avanzado, planificación y optimización de la productividad. Para ello se ofrecen formaciones como el Máster en Mantenimiento Industrial de MINT, que facilita la adquisición de los conocimientos necesarios para guiar a las empresas en la implementación de la Inteligencia Artificial en sus procesos productivos. Formarse es una apuesta de futuro ante una revolución tecnológica que ya está aquí.