¿Por qué los métodos tradicionales de mantenimiento ya no son suficientes? La digitalización, clave para la sostenibilidad

Amendola, L.; Depool, T. 9 de diciembre de 2025

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9 min. de lectura

Luigi Amendola
PMM Innovation Group, España
PMM Center for Innovation & Operational Excellence (CIEx), USA

Tibaire Depool
PMM Innovation Group, España
PMM Center for Innovation & Operational Excellence (CIEx), USA

RESUMEN

Los equipos de mantenimiento se enfrentan a operaciones con una creciente complejidad operacional, donde los métodos tradicionales resultan insuficientes para gestionar eficientemente los activos. En los últimos años, la generación exponencial de datos provenientes de múltiples fuentes (órdenes de trabajo, sensores IoT, telemetría de equipos e historiales de mantenimiento), ha generado un volumen masivo de información que dificulta la extracción de insights relevantes para la optimización de la fiabilidad y la reducción del tiempo de inactividad.

Este incremento en la captura de datos, motivado por la redundancia y superposición en la recopilación, ha provocado una sobrecarga informativa que limita la capacidad analítica de los equipos de mantenimiento. Paralelamente, la escasez progresiva de técnicos especializados y su jubilación inminente, con una proyección del 35 % de reducción en la fuerza laboral de diferentes sectores en los próximos cinco años, implica una pérdida significativa de conocimiento tácito y experiencia operativa no documentada.

Sin sistemas avanzados para la captura, gestión y transferencia del conocimiento, las organizaciones enfrentan riesgos considerables en la continuidad operativa y la toma de decisiones basadas en datos. Por ello, la implementación de soluciones digitales integradas se vuelve imperativa para habilitar procesos de mantenimiento predictivo y proactivo, optimizando recursos y transformando grandes volúmenes de datos en información accionable para mejorar la eficiencia y sostenibilidad operacional.

MATRIZ DE TENENCIAS DE TECNOLOGÍA

La Matriz de Tendencias de Tecnología es una herramienta estratégica que permite visualizar, clasificar y priorizar las tecnologías emergentes en función de su impacto potencial y el nivel de adopción actual o esperado. Esta matriz ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre en qué tecnologías invertir 2025-2027, monitorear o evitar, alineando sus estrategias tecnológicas con los objetivos del negocio.

Figura 1. Matriz de tendencias de tecnologías

¿CUÁL ES LA TENDENCIA DEL MANTENIMIENTO EN EUROPA?

El estado de la digitalización en el mantenimiento y la gestión de activos en Europa está avanzando significativamente, impulsado por tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT), los gemelos digitales y los sistemas de Gestión de Mantenimiento Asistida por Computadora (GMAO). Sin embargo, persisten desafíos estructurales y de adopción, especialmente entre las pequeñas y medianas empresas (pymes).

1.- Avances en la digitalización del mantenimiento

• Mantenimiento predictivo y eficiencia operativa: La implementación de estrategias de mantenimiento predictivo ha demostrado beneficios tangibles. Según un informe de Deloitte, puede reducir el tiempo de inactividad de las instalaciones entre un 5% y un 15%, y aumentar la productividad laboral entre un 5% y un 20%. Además, el Foro Económico Mundial y Accenture destacan que el mantenimiento predictivo puede disminuir en un 12% el gasto en mantenimiento planificado, reducir en un 30% los costes de reparación y disminuir en un 70% el tiempo de inactividad imprevisto.

2.- Desafíos persistentes

• Brecha de habilidades digitales: Más de un tercio de la fuerza laboral de la UE carece de las capacidades digitales necesarias para la mayoría de los puestos de trabajo. Solo el 54% de las personas de entre 16 y 74 años puede realizar tareas digitales básicas.
• Infraestructura y conectividad: La falta de estándares comunes y la diversidad de proveedores tecnológicos dificultan la integración de sistemas digitales en las plantas industriales. Además, la conectividad sigue siendo un problema, con una penetración de fibra óptica y cobertura 5G que no alcanza a la mayoría de los hogares, lo cual es esencial para el desarrollo y la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial.
• Adopción desigual entre empresas: Mientras que grandes corporaciones avanzan en la digitalización, muchas pymes enfrentan barreras significativas debido a limitaciones de recursos y conocimientos. Proyectos como DETECTA 2.0: (Investigación en metodologías no intrusivas apoyadas en tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0 para el mantenimiento predictivo y ciberseguro en pymes), buscan abordar estos desafíos desarrollando sistemas predictivos y ciberseguros adaptados a las necesidades de las pymes.

3.- Tendencias emergentes

• Interoperabilidad: La capacidad de conectar sistemas de diferentes fabricantes es clave para un mantenimiento sin fricciones. La adopción de estándares y protocolos como OPC UA (Unified Architecture) es un estándar de interoperabilidad que facilita la comunicación entre dispositivos y sistemas en entornos industriales, especialmente en la Industria 4.0 y IoT) y MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) es un protocolo de mensajería ligero diseñado para la comunicación de máquina a máquina (M2M) y el Internet de las Cosas (IoT), facilita la integración de sistemas industriales y de IoT.
• Gemelos digitales: La creación de réplicas digitales de activos permite una monitorización en tiempo real y una planificación de mantenimiento más precisa, optimizando el rendimiento y reduciendo los tiempos de inactividad.
• Automatización y robótica: El uso de robots de inspección y drones está reduciendo la necesidad de intervención humana en tareas peligrosas o en condiciones difíciles, incrementando la seguridad y la eficiencia.

El grado de digitalización del mantenimiento industrial en América Latina (LATAM) varía según el país, el tamaño de la empresa y el sector económico. Aunque no existe un porcentaje único que refleje la situación en toda la región, diversos estudios y encuestas ofrecen una visión aproximada del panorama actual.

INDICADORES CLAVE DE DIGITALIZACIÓN EN MANTENIMIENTO INDUSTRIAL EN LATAM

1. Adopción de sistemas GMAO/CMMS

• Aproximadamente el 52% de las instalaciones industriales a nivel global utilizan un Sistema de Gestión de Mantenimiento Computarizado (CMMS).
• En el contexto iberoamericano, cerca del 30% de las empresas aún no disponen de un software de gestión de mantenimiento (GMAO), lo que indica una adopción parcial en la región.

2. Automatización de procesos de mantenimiento

• Según un estudio de Peerless Research Group, el 37% de las empresas gestionan manualmente todas las operaciones de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO).
• El 27% ha automatizado entre el 25% y el 50% de las tareas, mientras que solo el 6% ha alcanzado una automatización total.

3. Implementación de mantenimiento predictivo

• A nivel global, el 48% de las fábricas ya utilizan dispositivos conectados para capturar, analizar y mejorar el mantenimiento, y otro 30% están explorando su implementación.
• En América Latina, la adopción del mantenimiento predictivo está en crecimiento, especialmente en grandes empresas y sectores industriales clave.

4.- Desafíos para la digitalización del mantenimiento en LATAM

• Brecha digital: La falta de infraestructura tecnológica y conectividad en zonas industriales remotas limita la implementación de soluciones digitales avanzadas.
• Escasez de talento especializado: Existe una demanda creciente de profesionales capacitados en tecnologías emergentes como IoT, análisis de datos y sistemas GMAO.
• Resistencia al cambio: Algunas organizaciones muestran reticencia a modificar procesos tradicionales, lo que retrasa la adopción de soluciones digitales.

TENDENCIAS TECNOLÓGICAS EN EL MANTENIMIENTO INDUSTRIAL

De acuerdo con nuestra experiencia industrial e investigación, el mantenimiento industrial está viviendo una transformación impulsada por la adopción de tecnologías avanzadas que permiten optimizar la operación, reducir costos y prevenir fallos. En este contexto, surgen cinco pilares fundamentales que están marcando el rumbo de la industria moderna:

Inteligencia Artificial (IA)

La IA permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones y generar recomendaciones automatizadas para la toma de decisiones. En mantenimiento, se utiliza para detectar anomalías, optimizar el uso de recursos y anticiparse a fallos antes de que ocurran.

Mantenimiento Predictivo (PdM)

El PdM se basa en el monitoreo continuo del estado de los equipos mediante sensores y análisis de datos. A diferencia del mantenimiento preventivo tradicional, el PdM actúa justo antes de que se produzca una falla, maximizando la vida útil de los activos y reduciendo el tiempo de inactividad no planificado.

Figura 2. Tendencias Tecnológicas en el Mantenimiento Industrial, Amendola.L, Depool.T, 2024

Machine Learning (ML)

Como rama de la IA, el ML permite que los sistemas aprendan de los datos históricos y actuales para mejorar continuamente sus predicciones. Aplicado al mantenimiento, el ML ayuda a identificar correlaciones entre variables que podrían pasar desapercibidas para los operadores humanos.

Internet de las Cosas (IoT)

El IoT conecta máquinas, sensores y sistemas en una red inteligente que recopila y transmite datos en tiempo real. Esta conectividad permite una supervisión constante de los equipos y un mantenimiento más eficiente basado en datos objetivos.

Gemelo Digital (Digital Twin)

Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que simula su comportamiento en diferentes escenarios. En mantenimiento industrial, los gemelos digitales permiten probar estrategias, visualizar el impacto de posibles fallos y optimizar procesos sin intervenir directamente en el entorno real.

EJEMPLO: FÁBRICA DE ALIMENTOS

Una empresa del sector alimentario con varias plantas de producción implementamos una estrategia de mantenimiento basada en estas tecnologías con uno de nuestros socios tecnológico. Su objetivo era reducir las paradas imprevistas en líneas de envasado críticas para la operación.

IoT: Se instalaron sensores en motores, cintas transportadoras y sistemas de refrigeración que transmiten datos en tiempo real a la nube.

Machine Learning: Con los datos históricos de fallos y condiciones operativas, se entrenaron modelos ML que aprendieron a identificar patrones previos a averías.

Mantenimiento Predictivo (PdM): El sistema alerta automáticamente al equipo de mantenimiento cuando detecta comportamientos anómalos, permitiendo intervenir justo antes de que ocurra una falla.

Inteligencia Artificial (IA): La IA prioriza las tareas de mantenimiento según criticidad y tiempo estimado de falla, optimizando recursos humanos y materiales.

Gemelo Digital: Se creó un modelo virtual de la línea de producción para simular escenarios de carga, mantenimiento e implementación de mejoras, sin interrumpir el proceso real.

Resultados Obtenidos

• Reducción del 30% en tiempos de inactividad no planificada.
• Ahorro del 18% en costos de mantenimiento.
• Mejora en la trazabilidad de activos y toma de decisiones más rápida basada en datos.

BENEFICIOS DE LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL EN LA GESTIÓN DE ACTIVOS

La Transformación Digital ha revolucionado la manera en que las organizaciones gestionan sus activos, aportando múltiples beneficios que optimizan procesos, reducen costos y mejoran la toma de decisiones. Figura 3. Mostramos los beneficios que hemos logrados en la implementación.

Figura 3. Beneficios de la Transformación Digital en la Gestión de Activos, Amendola.L, Depool.T, 2019, 2024

1. Mejora en la eficiencia operativa: La digitalización permite automatizar procesos rutinarios y recopilar datos en tiempo real, lo que reduce errores humanos y acelera la gestión de activos. Esto resulta en operaciones más ágiles y eficientes.
2. Monitoreo y mantenimiento predictivo: Gracias al uso de sensores IoT y análisis de datos, es posible anticipar fallos y realizar mantenimientos preventivos, evitando paradas no planificadas y prolongando la vida útil de los activos.
3. Toma de decisiones basada en datos: La disponibilidad de información precisa y en tiempo real facilita la toma de decisiones estratégicas, permitiendo a las empresas asignar recursos de manera óptima y planificar inversiones con mayor certeza.
4. Reducción de costos: La gestión digital de activos ayuda a identificar áreas de desperdicio y optimizar el uso de recursos, lo que se traduce en una reducción significativa de costos operativos y de mantenimiento.
5. Mejora en la trazabilidad y cumplimiento: La digitalización facilita el seguimiento detallado de cada activo, asegurando el cumplimiento de normativas y estándares, así como una gestión transparente y auditable.
6. Mayor flexibilidad y escalabilidad: Las soluciones digitales permiten adaptar la gestión de activos a las necesidades cambiantes del negocio, facilitando la integración de nuevas tecnologías y la expansión de operaciones sin complicaciones.

La Transformación Digital optimiza la gestión de activos al mejorar la eficiencia operativa, permitir el mantenimiento predictivo y facilitar decisiones basadas en datos. Además, reduce costos, mejora la trazabilidad y cumplimiento normativo, y ofrece flexibilidad para adaptarse a cambios y escalar operaciones. En conjunto, estos beneficios aumentan la competitividad y sostenibilidad de las organizaciones.

REFERENCIAS

Amendola.L, Depool.T, Tips para la transformación digital en la Gestión de Activos, Edición en Español, 2019. https://www.amazon.com/-/es/Tips-transformaci%C3%B3n-digital-Gesti%C3%B3n-Activos/dp/849485089X/

10 principales tendencias tecnológicas estratégicas para 2025, Gartner, Por Gene Alvarez, Destacado analista VP de Gartner. 2024

Article-Deloitte Insights, Making maintenance smarter Predictive maintenance and the digital supply network.

Asset Optimization: Predictive Maintenance Connecting machines to reliability professionals. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/operations/articles/predictive-maintenance-and-the-smart-factory.html?

World Economic Forum & Accenture (enero 2015). Industrial Internet of Things: Unleashing the Potential of Connected Products and Services. WEF Press Release. (menciona ahorro del 12 % en reparaciones programadas).

DETECTA 2.0: Investigación en metodologías no intrusivas apoyadas en tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0 para el mantenimiento predictivo y ciberseguro en pymes, Álvaro Huertas-García, Javier Muñoz, Enrique De Miguel Ambite, Marcos Avilés Camarmas, José Félix Ovejero, https://arxiv.org/abs/2405.15832 2024

Peerless Research Group, https://www.mmh.com/article/maintenance_repair_and_operations_mro_survey_managing_the_technician_shortfall