Cómo puede la IA mejorar tu mantenimiento. Implementación de modelo ML dentro de la IA en sistemas GMAO

Pablo Pardo Sánchez 25 de marzo de 2025

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Pablo Pardo Sánchez
COO
Exobrain S.L

1. RESUMEN

El mantenimiento industrial enfrenta retos en un entorno competitivo, con alta tecnología y necesidad de minimizar tiempos de inactividad. Los sistemas GMAO enriquecidos con IA (Inteligencia Artificial) y ML (Machine Learning / Aprendizaje Automático) transforman el mantenimiento de reactivo a predictivo. Este enfoque permite prever fallos, reducir costes y optimizar recursos en tiempo real. El mantenimiento inteligente requiere trazabilidad, históricos de datos, infraestructura sólida y una integración eficiente de información operativa. IA y ML emplean métodos como análisis de anomalías, estimación de vida útil y optimización predictiva para anticipar problemas y mejorar procesos. Sus beneficios incluyen mayor disponibilidad de equipos, menores costes operativos y mejores decisiones basadas en datos procesados. Estas herramientas integradas en sistemas GMAO apoyan la transición hacia fábricas inteligentes, logrando sostenibilidad, adaptabilidad y cumplimiento normativo, claves en entornos dinámicos. Este cambio estratégico asegura la eficiencia operativa y fortalece la competitividad industrial.

2. CONTENIDO

2.1. Introducción

El mantenimiento industrial enfrenta desafíos crecientes en un entorno caracterizado por la alta competitividad, la complejidad tecnológica y la necesidad de minimizar tiempos de inactividad. Los sistemas GMAO (Gestión del Mantenimiento Asistido por Ordenador), enriquecidos con herramientas de IA (Inteligencia Artificial) y ML (Machine Learning), permiten evolucionar desde un enfoque reactivo hacia uno predictivo proactivo.

Figura 1

Este documento explora los conceptos clave del mantenimiento, las necesidades básicas, así como los objetivos que hay que conseguir, los métodos y algoritmos asociados a esta transformación.

Por eso, para entender como la IA y el ML pueden transformar los sistemas de mantenimiento, es crucial definir algunos conceptos fundamentales relacionados con la gestión y fallos operativos. Estos términos forman la base sobre la que se construyen las estrategias avanzadas de mantenimiento.

Todo sistema formado por maquinas tendrán incidentes en forma de avería, dichos incidentes en la mayoría de las ocasiones, tienden a ser imprevistos y por tanto generan una parada no prevista de la máquina, con la lógica consecuencia de pérdida de producción, incumplimiento de la planificación y puede llegar hasta una falta de servicio al cliente.

La estrategia de mantenimiento siempre ha consistido en “mover” todo imprevisto hacia una gestión prevista, lo que permite la optimización de recursos, materiales y medios.

Hoy en día dónde la complejidad de las operaciones crece de manera exponencial, la incertidumbre y la volatilidad de las situaciones es extrema (entornos V.U.C.A) resulta mucho más complejo que el mantenimiento consiga sus objetivos y pueda trabajar en un entorno previsto y planificado.

Figura 2

Es en esta situación dónde el desarrollo de un enfoque SMART aplicado al mantenimiento nos ayudará a desarrollar un mantenimiento adaptativo en tiempo real a los cambios que se produzcan en el sistema, manteniendo la disponibilidad de los activos con la optimización de los recursos (coste).

2.2. Objetivos a alcanzar

El uso de IA y ML en sistemas GMAO no solo busca resolver problemas inmediatos, sino también generar beneficios a largo plazo para las organizaciones. A continuación, se describen los objetivos principales que estas tecnologías permiten alcanzar.

1. Adaptación del mantenimiento predictivo: utilizar modelos de ML para analizar patrones históricos y datos en tiempo real, prediciendo fallos antes de que ocurran. Esto va a permitir tomar medidas preventivas y reducir la dependencia de reparaciones correctivas.
2. Reducción de costes operativos: un mantenimiento eficiente ayuda a minimizar los costes asociados con paradas inesperadas y reparaciones de emergencia. Esto se traducirá en una mayor rentabilidad y sostenibilidad a largo plazo.
3. Adaptación en tiempo real: las herramientas avanzadas de análisis proporcionan información en tiempo real que permitirá a los gestores tomar decisiones informadas y ajustarse rápidamente a cambios en las condiciones operativas.
4. Generación de conocimiento: crear una base de datos que recopile el historial de mantenimiento y los resultados de análisis de IA. Este repositorio puede servir como referencia para optimizar futuras estrategias y resolver problemas con mayor rapidez.

2.3. Necesidades básicas

El éxito de cualquier sistema de mantenimiento avanzado depende de satisfacer una serie de necesidades esenciales.

Estas necesidades no solo permiten la implementación efectiva de tecnologías de IA y ML, sino que también garantizan que los objetivos se cumplan de manera eficiente y sostenible.

Lo primero que tenemos que entender es que para tomar decisiones informadas y en tiempo real, lo que necesitamos es tener datos, pero los datos en sí mismos no son información.

En el contexto del mantenimiento, esta frase resalta la distinción entre datos y su utilidad. Los datos son registros básicos como valores numéricos, lecturas de sensores o eventos registrados y etiquetados. Sin embargo, para que se conviertan en información útil, deben ser procesados, analizados e interpretados para generar conocimiento práctico, como tendencias de fallos, patrones de desgaste, o indicadores clave de rendimiento (KPIs).

Teniendo en cuenta esto, ¿qué es lo que necesitamos para poner en marcha un mantenimiento inteligente?

1. Trazabilidad: la capacidad de relacionar los diferentes datos que intervienen en las operaciones a lo largo de toda la cadena de valor.
2. Históricos: necesidad de disponer de gran cantidad de datos a lo largo del tiempo que permita realizar análisis más precisos y sea posible depurar y detectar el funcionamiento normal de cada uno de los valores y las anomalías del sistema.
3. Infraestructura: es esencial tener una infraestructura de red sólida que conecte la red corporativa y la de planta. Debe integrarse la red IT y OT para que el sistema acceda a datos operativos y de mantenimiento. Además, la seguridad es clave, por lo que se deben utilizar firewalls y segmentación adecuada de redes. Una base de datos bien estructurada facilita el desarrollo de analítica avanzada de manera óptima.
   
   
   Figura 3
   
4. Integración: la integración de diferentes datos cuyo origen proviene de diferentes procesos con impacto en la gestión de mantenimiento

Figura 4

• Mantenimiento preventivo y correctivo: Utilización conjunta de la información de averías y paradas generadas en la máquina para la adaptación en continuo del plan de preventivo
• Mano de obra: analizar el desempeño de las personas y su impacto en los diferentes factores de gestión del mantenimiento
• Planificación: integra el mantenimiento con la producción, coordinando preventivos, cambios de formato y secuenciación de tareas sin interrumpir la operación.
• Materiales: información relativa a los materiales auxiliares, producto, recetas, etc.
• Calidad: Valores de reclamaciones, rechazos y sus posibles causas mejoraran una mayor adaptación del mantenimiento a los resultados del negocio.

2.4. Métodos y algoritmos

La implementación de IA y ML en sistemas de mantenimiento se basa en un conjunto de métodos y algoritmos que permiten abordar problemas específicos y optimizar procesos. Estos métodos se eligen en función de las características de los datos disponibles y los objetivos del sistema:

1. Se analizan las posibles causas del problema.
   
   Figura 5
   
2. Se evalúa la viabilidad del caso de uso de forma continua.
   
   
   Figura 6
   
3. Identificamos las variables clave y la influencia que tienen en el mantenimiento.
4. Definimos los parámetros de control y los criterios de mejora
5. Se implementan las tecnologías.

Algunos de los tipos de algoritmos que utilizamos son:

1. Agrupamiento (clustering): permite identificar patrones similares en los ciclos de producción, lo que ayuda a predecir fallos y optimizar procesos.
2. Clasificación: Utiliza datos históricos para categorizar eventos y predecir el comportamiento de nuevos escenarios.
3. Análisis de anomalías: identifica eventos que no encajan en patrones esperados, permitiendo detectar problemas antes de que escalen.
4. Optimización predictiva: ajusta automáticamente parámetros operativos para mantener procesos dentro de rangos establecidos, mejorando la calidad y reduciendo el desperdicio.
5. Estimación de vida útil: calcula el tiempo restante antes de que una pieza o sistema falle, basándose en datos históricos y condiciones operativas actuales.
6. Modelos de recomendación: ayudan a los operadores a encontrar soluciones o productos adecuados según datos específicos del sistema.

Concretamente algunos algoritmos utilizados y su aplicación:

Figura 7

3. CONCLUSIÓN

La transformación de los sistemas de mantenimiento mediante IA y ML es un paso decisivo hacia la digitalización de la industria. Las fábricas que ya se han puesto en marcha consiguen:

• Mayor disponibilidad de equipos: al anticipar problemas y programar mantenimientos de manera eficiente, se logra reducir tiempos de inactividad.
• Reducción de costes operativos: una planificación adecuada y un enfoque predictivo minimizan los gastos asociados a reparaciones urgentes.
• Mejora en la toma de decisiones: la disponibilidad de datos procesados y patrones claros permite decisiones rápidas y fundamentadas.
• Cumplimiento normativo y trazabilidad: garantizar la adherencia a estándares y normativas genera confianza en los procesos y facilita auditorías

Figura 8

Estas tecnologías no solo mejoran la eficiencia y reducen costes, sino que también permiten a las organizaciones responder de manera ágil a los desafíos del entorno.

La integración de herramientas avanzadas en los sistemas GMAO asegura una transición efectiva hacia el concepto de Smart Factory, donde la adaptabilidad y la sostenibilidad son clave para el éxito.

Figura 9

4. BIBLIOGRAFÍA

• Bayesian statistics the fun Way. Copyright c 2019 by Will Kurt
• Python Data Science Handbook. Copyright c 2017 Jake VanderPlas.
• Administración Moderna de Mantenimiento. Lourival Augusto Tavares
• Maintenance engineering and management A guide for designers, maintainers, building owners and operators, and facilities managers. Copyright February 2008 The Chartered Institution of Building Services Engineers London