El mantenimiento predictivo es una práctica estratégica cada vez más poderosa debido a la integración de tecnologías tales como sensores, los cuales permiten escuchar, interpretar y actuar antes de que una máquina falle.
Las estrategias de mantenimiento predictivo y basado en condición son vitales en las tareas de conservación industrial. Estas técnicas buscan anticipar fallas a partir de indicadores reales del estado de operación, en lugar de seguir calendarios fijos de intervención. La diferencia está en el monitoreo continuo, ahora habilitado por un número creciente de sensores, que capturan información precisa sobre las condiciones operativas de los equipos.
Los sensores han adquirido, sin duda, un papel fundamental. Entre los más utilizados se encuentran los sensores de vibración, que detectan desbalances, desalineaciones o desgaste en componentes rotativos; los sensores de temperatura, que advierten sobre calentamientos anormales; y los sensores de presión, útiles para sistemas hidráulicos y neumáticos.
Otros dispositivos relevantes incluyen los sensores de humedad en ambientes críticos y los sensores piezoeléctricos, aplicados para evaluar fuerzas mecánicas o tensiones estructurales. En industrias que operan infraestructuras distribuidas, los sistemas DAS (Detección Acústica Distribuida) permiten monitorear vibraciones mediante fibra óptica a lo largo de varios kilómetros.
La implementación de estos sensores suele estar ligada a plataformas de recopilación de datos, transmisión vía redes industriales y posterior procesamiento mediante algoritmos analíticos. Los datos que capturan forman parte de sistemas de monitoreo integrados que no solo detectan el estado actual de los equipos, sino que permiten establecer tendencias y anticipar fallas con días o semanas de antelación.
Los modelos predictivos se alimentan de indicadores como amplitud de vibración, variación térmica, consumo energético, pérdida de presión, entre otros. Algunos de estos valores se comparan con umbrales previamente definidos, mientras que otros se interpretan mediante análisis estadístico y aprendizaje automático. Esto permite al sistema no solo identificar anomalías, sino también priorizar tareas de mantenimiento con base en el nivel de criticidad y riesgo.
Rutinas bajo análisis
Una rutina típica de mantenimiento predictivo incluye el análisis periódico o continuo de vibraciones en motores, bombas o ventiladores. En equipos rotativos, el incremento en la amplitud o en las frecuencias específicas puede ser un indicio de desgaste en rodamientos. Las señales se capturan con sensores acelerómetros instalados en puntos críticos del equipo. De forma similar, las rutinas de monitoreo térmico utilizan sensores infrarrojos o de contacto directo para registrar temperaturas en tiempo real y detectar sobrecalentamientos localizados.
En sistemas hidráulicos, el descenso progresivo en la presión detectado por sensores puede indicar una fuga o deterioro en válvulas. En líneas de producción donde el ambiente es factor clave, los sensores de humedad ayudan a mantener la estabilidad de las condiciones operativas que influyen en la calidad del producto.
Los indicadores aplicados al mantenimiento predictivo suelen organizarse en dashboards dentro de plataformas digitales que permiten una visualización comprensible. Las variables más comunes incluyen:
- Velocidad de cambio en la condición del equipo (derivadas de vibración o temperatura)
- Tiempo estimado hasta la falla, calculado a partir de modelos históricos
- Índice de criticidad de la anomalía detectada
- Nivel de riesgo operativo por componente
- Porcentaje de desviación respecto al estado base del equipo
Estas rutinas también permiten generar alertas automatizadas, reportes periódicos y órdenes de trabajo priorizadas, conectando directamente la lectura del sensor con la programación del mantenimiento.
Diversos textos académicos y técnicos han documentado esta evolución. Entre ellos destaca el artículo “Industrial Predictive Maintenance Using IoT and Machine Learning” de Oprea y Răschip (Sensors, MDPI), así como la guía técnica de mantenimiento predictivo publicada por la IEEE Transactions on Industrial Electronics. En ambos se detalla el uso combinado de sensores físicos, digitalización de señales y procesamiento analítico en entornos industriales complejos.
Ecosistema en transición
El mantenimiento predictivo significó un cambio en el modelo operativo, en el cual las máquinas dejan de ser tratadas como sistemas con tiempos fijos de desgaste y comienzan a operar bajo condiciones de análisis continuo. Este tipo de mantenimiento se adapta dinámicamente a la realidad del equipo, evita el reemplazo innecesario de piezas y reduce los tiempos de inactividad no planificada. La creciente disponibilidad e incorporación de sensores y tecnologías de análisis no es un complemento, sino el núcleo del nuevo esquema de producción inteligente.
La evolución hacia sistemas autónomos de mantenimiento continúa, impulsada por plataformas industriales capaces de combinar datos de sensores con inteligencia artificial. El desafío no es solo técnico, sino también organizacional: integrar estos sistemas requiere habilidades nuevas, estructuras colaborativas y decisiones estratégicas para redefinir cómo se cuidan los activos industriales. La sensorización no elimina al humano del proceso, pero transforma su rol de ejecutor en analista y tomador de decisiones. Escuchar a las máquinas se ha convertido en una forma eficaz de mantenerlas vivas.
