Mantenimiento Predictivo en Activos Críticos:

Un Análisis Cuantitativo y Estratégico de su Impacto en Ascensores y Electroválvulas

I. Resumen Ejecutivo: Un Cambio de Paradigma en la Gestión de Activos

El mantenimiento predictivo (PdM) representa una evolución fundamental en la gestión de activos, trascendiendo de una simple táctica de ahorro de costos a un pilar estratégico de eficiencia operativa. A diferencia de los enfoques tradicionales (reactivo y preventivo), el PdM utiliza datos en tiempo real, IoT e inteligencia artificial (IA) para predecir fallas antes de que ocurran.

Beneficios Cuantificados:

ROI de hasta 10 veces la inversión inicial.
Reducción de costos de mantenimiento:
25%-30% frente al mantenimiento reactivo.
8%-12% frente al mantenimiento preventivo.
Disminución de fallas inesperadas: hasta 75%.
Reducción del tiempo de inactividad: entre 35% y 45%.
Aumento de la productividad: entre 20% y 25%.

Ejemplos Clave:

Thyssenkrupp (ascensores): 95 millones de horas de disponibilidad adicional anual.
Electroválvulas: Evitan pérdidas de hasta $260,000 por hora por paradas no planificadas.

II. Introducción: De la Táctica a la Estrategia

El Dilema Tradicional:

Equilibrar el tiempo operativo con la fiabilidad de los activos ha llevado a enfoques como:

Mantenimiento Reactivo: Bajo costo inicial, pero con riesgo alto de fallas catastróficas y costos ocultos.
Mantenimiento Planificado: Intervenciones programadas que pueden causar sobremantenimiento y desperdicio.

Evolución hacia el PdM:

El PdM monitorea constantemente los activos, detecta anomalías y permite intervenciones justo a tiempo, maximizando la vida útil de los equipos.

III. Los Costos Ocultos y los Peligros de la Pasividad

Costo del Desconocimiento:

Las fallas no planificadas cuestan hasta $50 mil millones anuales a la industria.
Un incidente menor (como software obsoleto en una planta) puede costar $24,500 en 3.5 horas.

Ineficiencia del “Por si Acaso”:

El mantenimiento preventivo basado en calendario no considera el desgaste real.
Riesgo de:
Cambiar piezas aún funcionales.
No detectar desgastes acelerados.

IV. El Mantenimiento Predictivo: Una Estrategia de Valor Basada en Datos

Pilares Tecnológicos:

Sensores IoT: Monitorean vibración, temperatura, presión, etc.
IA y Machine Learning: Analizan patrones y predicen fallas.
Nube e Integración de Datos: Centraliza y conecta con CMMS o ERP.

El Círculo Virtuoso:

Prevención → 2. Planificación óptima → 3. Reducción de fallos → 4. Aumento de disponibilidad → 5. Mayor ROI.

V. Comparativa Cuantitativa: PdM vs. Mantenimiento Tradicional

Indicador de Rendimiento (KPI)	Mantenimiento Reactivo	Mantenimiento Planificado	Mantenimiento Predictivo
Reducción de Costos	❌ (hasta 10x más caro)	12%-18% menos que reactivo	25%-30% menos que reactivo
Reducción de Fallas	❌ (100% no planificadas)	Moderada	Hasta 75%
Reducción de Inactividad	❌ Alta	Moderada	35%-45%
Aumento de Productividad	Muy baja	Moderada	20%-25%
Retorno de la Inversión (ROI)	❌	Variable	Hasta 10x
Vida útil del Activo	Acortada por fallos	Mejorada (con sobremant.)	Significativamente extendida

VI. Estudios de Caso Sectoriales

A. Ascensores

KONE (KONE Care™ DX):
↓ 40% en incidencias.
Mejor tiempo de respuesta.
Bosch Elevator Cloud:
↓ 20% en llamadas innecesarias.
Validación remota de fallas.
Thyssenkrupp MAX:
95M horas extra de disponibilidad.
Usa datos de motor, eje, puertas, etc.
Estudio Académico:
↓ 15% en tiempos de espera.
↓ 20% en consumo energético.

B. Electroválvulas

Impacto de Fallas:
Costos de hasta $260,000/hora por paradas no planificadas.
Tecnología PreMa:
Diagnóstico en tiempo real de fallas como:
- Atascamiento del carrete.
- Fallo del resorte.
- Bajo voltaje.
Análisis de firma de corriente para predicción de fallos.

VII. Desafíos y Consideraciones para la Implementación

Obstáculos Clave:

Inversión Inicial (sensores, software, formación).
Cambio Cultural: Requiere transformación organizacional y capacitación.

Estrategia Recomendada:

Definir Objetivos
Seleccionar Activos Críticos
Elegir Sensores y Plataformas
Desarrollar Infraestructura de Datos
Integrar con Procesos Existentes
Establecer KPIs de Éxito

VIII. Conclusión y Perspectivas Futuras

El PdM no es solo una estrategia de mantenimiento, sino una herramienta de transformación digital. Convierte datos en decisiones, reduce riesgos y multiplica la rentabilidad.

Futuro del PdM:

Gemelos Digitales
M2M (comunicación máquina a máquina)
Mantenimiento Autónomo Inteligente

El PdM es la única opción sostenible para empresas que buscan excelencia operativa en un entorno digitalizado.

Mantenimiento Predictivo en Activos Críticos: Un Análisis Cuantitativo y Estratégico de su Impacto en Ascensores y Electroválvulas

Adanson armando Silva Asencios Torres