La digitalización del mantenimiento permite tomar decisiones con base en datos, no suposiciones. Los KPIs operativos, medidos por herramientas CMMS y plataformas IoT, redefinen el control sobre activos y procesos industriales.
La eficiencia del área de mantenimiento no se mide por cuántas reparaciones se hacen, sino por cuánto tiempo los equipos están disponibles, cuánto cuesta mantenerlos y qué tan bien se anticipan las fallas. Para entender esto y transformar la gestión de activos, se requieren indicadores clave de desempeño (KPIs) que reflejen el impacto técnico, económico y organizacional de las acciones de mantenimiento. Medir sin margen de ambigüedad exige herramientas digitales que registren, analicen y proyecten comportamientos de los equipos, y permitan tomar decisiones con base en datos en tiempo real.
Uno de los indicadores más representativos es la disponibilidad de los activos. Este KPI mide el porcentaje de tiempo que una máquina está en condiciones de operar frente al tiempo total programado. Un equipo puede estar en sitio y funcional, pero no estar disponible por causa de mantenimiento no planificado, lo que reduce su disponibilidad real. Esta información solo puede ser precisa si se conecta a sensores, sistemas SCADA o software de mantenimiento (CMMS), que monitoreen cuándo y cuánto opera cada equipo.
Otro KPI fundamental es el MTBF (Mean Time Between Failures), o tiempo medio entre fallas, que permite entender la confiabilidad de un activo. A mayor MTBF, más robusto es el equipo y mejor se planifica el mantenimiento. Sin herramientas digitales, este cálculo depende de registros manuales o estimaciones. Con un CMMS que integra registros de fallas y operación, se puede calcular automáticamente y anticipar patrones.
Complementario a este indicador está el MTTR (Mean Time To Repair), o tiempo medio para reparar, que refleja la agilidad del equipo de mantenimiento para resolver fallas. Disminuir este indicador requiere no solo equipos capacitados, sino procesos bien documentados, acceso rápido a refacciones, y plataformas que registren el inicio y cierre de cada orden de trabajo.
Un indicador crítico desde el punto de vista operativo es el índice de cumplimiento del plan de mantenimiento preventivo. Este KPI mide el porcentaje de tareas ejecutadas conforme al plan, y señala si se está ejecutando la estrategia preventiva o si se está cayendo en reactividad. Cuando se cuenta con un CMMS, las órdenes de mantenimiento pueden programarse, notificarse y verificarse automáticamente, asegurando un mayor cumplimiento y visibilidad de los atrasos.
La proporción entre mantenimiento correctivo y mantenimiento preventivo también es un indicador que muestra la madurez del sistema. Un alto porcentaje de correctivos indica que se está reaccionando tarde, mientras que un buen equilibrio permite planificar, controlar costos y reducir paros inesperados. Este índice también debe actualizarse de forma automatizada a partir del tipo de órdenes ejecutadas y su frecuencia.
En cuanto al aspecto económico, el KPI de costo de mantenimiento por activo permite identificar cuáles equipos consumen más recursos, y si los gastos están alineados con su criticidad. Este tipo de análisis solo es posible cuando los sistemas de mantenimiento están integrados con plataformas ERP, que permiten asociar materiales, tiempo-hombre y servicios a cada orden.
El OEE (Overall Equipment Effectiveness) es un indicador integral que mide disponibilidad, rendimiento y calidad de los equipos. Aunque su cálculo es más complejo, cuando se alimenta desde sistemas conectados (como sensores IoT, PLCs o SCADA), puede reflejar de forma precisa la eficiencia global del equipo y su contribución real al proceso.
Además de los indicadores, es fundamental clasificar los activos por nivel de criticidad. Esta práctica permite priorizar tareas, recursos y decisiones. Las plataformas digitales modernas permiten establecer matrices de criticidad y automatizar flujos de trabajo según el riesgo de cada equipo.
Para implementar y mantener actualizados estos KPIs, el uso de herramientas digitales como CMMS, dashboards de Power BI o plataformas IoT es clave. Estas herramientas no solo facilitan la recolección de datos, sino que permiten el análisis en tiempo real y la generación de alertas. La digitalización también abre la posibilidad de aplicar mantenimiento predictivo, gracias a la lectura de datos como vibraciones, temperatura o ciclos de operación.
Más allá del control técnico, medir adecuadamente el mantenimiento transforma la cultura de trabajo. Se pasa de un enfoque reactivo a uno basado en datos, donde cada decisión se justifica por información verificable y no por experiencia subjetiva. Esta transición requiere inversión tecnológica, pero también implica un cambio en la forma de operar, evaluar y gestionar.
El verdadero valor de estos indicadores no está en tenerlos, sino en usarlos para corregir, planear y evolucionar. Medir no es solo registrar; es comprender el estado de salud de la planta y anticiparse. En un entorno donde la competitividad depende de la disponibilidad de los activos, el mantenimiento deja de ser un área de soporte para convertirse en un área estratégica.
