{"id":143428,"date":"2021-05-12T04:37:00","date_gmt":"2021-05-12T04:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sandboxenv.alliedtelesis.com\/gestion-inteligente-de-activos-como-aprovechar-la-ola-del-mantenimiento-predictivo\/"},"modified":"2026-05-29T17:23:31","modified_gmt":"2026-05-29T17:23:31","slug":"intelligent-asset-management-riding-wave-predictive-maintenance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandboxenv.alliedtelesis.com\/es\/intelligent-asset-management-riding-wave-predictive-maintenance\/","title":{"rendered":"Gesti\u00f3n inteligente de activos: c\u00f3mo aprovechar la ola del mantenimiento predictivo"},"content":{"rendered":"<p>Las operaciones de mantenimiento y reparaci\u00f3n (MRO) se encuentran entre las actividades m\u00e1s importantes de las organizaciones industriales modernas. Permiten a las empresas operar sin problemas y tienen un impacto significativo en la productividad y los resultados. Una parte importante de MRO se ocupa de la gesti\u00f3n y el mantenimiento de activos f\u00edsicos como las m\u00e1quinas y herramientas utilizadas en las operaciones de producci\u00f3n. Es por eso que las empresas invierten mucho en formas novedosas e inteligentes para administrar sus activos.<\/p>\n<p>El enfoque m\u00e1s simple para mantener los activos es el mantenimiento reactivo. En este, los activos se reparan o reemplazan cuando se descomponen. Sin embargo, el mantenimiento reactivo no es muy efectivo; a menudo conduce a un tiempo de inactividad de la producci\u00f3n, ya que las operaciones deben detenerse mientras se reemplaza el activo. Esta es la raz\u00f3n por la que la mayor\u00eda de las empresas emplean un modelo de mantenimiento alternativo para los activos clave, denominado mantenimiento preventivo. Este m\u00e9todo reemplaza o mantiene los activos antes de su final de vida nominal. Al ser proactivos, se evitan tiempos de inactividad catastr\u00f3ficos, ya que nunca se llega al final de la vida \u00fatil de los activos. Este no es el m\u00e9todo m\u00e1s rentable, ya que la vida \u00fatil del producto puede acortarse, raz\u00f3n por la cual el mantenimiento basado en la condici\u00f3n tambi\u00e9n es una opci\u00f3n..<\/p>\n<p>El mantenimiento basado en la condici\u00f3n reemplaza o mantiene un activo en funci\u00f3n de su condici\u00f3n real. Se utiliza para mantener el activo antes de que ocurra una aver\u00eda. Uno de los tipos m\u00e1s populares de mantenimiento basado en condiciones es el mantenimiento predictivo. Aprovecha las predicciones sobre la vida \u00fatil restante (RUL) y el final de la vida \u00fatil (EoL) del activo al programar el mantenimiento en el momento m\u00e1s apropiado. El mantenimiento predictivo evita tiempos de inactividad catastr\u00f3ficos, al tiempo que optimiza la eficiencia general del equipo (OEE). Sin embargo, la implementaci\u00f3n de un enfoque de mantenimiento predictivo es un desaf\u00edo, ya que no existe una manera f\u00e1cil de predecir y anticipar las fallas de los activos industriales.<\/p>\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, la llegada de la industria 4.0 permite a las empresas recopilar grandes cantidades de datos digitales sobre sus sistemas de producci\u00f3n. Esto facilita la implementaci\u00f3n del mantenimiento predictivo y genera beneficios econ\u00f3micos tangibles. El mantenimiento predictivo es una de las aplicaciones m\u00e1s populares de la Industria 4.0 por dos razones: su retorno de la inversi\u00f3n (ROI) comprobado y su amplia aplicabilidad en casi todos los sectores industriales, incluidos la fabricaci\u00f3n, el petr\u00f3leo y el gas, la miner\u00eda, los edificios inteligentes y m\u00e1s.<\/p>\n<h2>Estimaci\u00f3n de vida \u00fatil restante con an\u00e1lisis predictivo<\/h2>\n<p>El desarrollo de soluciones de mantenimiento predictivo aprovecha grandes vol\u00famenes de datos digitales de sensores, sistemas de producci\u00f3n y aplicaciones empresariales. Estos datos son procesados \u200b\u200bpor algoritmos anal\u00edticos avanzados como Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI), para ayudar a evaluar el estado del equipo. Los algoritmos de an\u00e1lisis predictivo se aplican a los datos de varios dispositivos, como sensores de vibraci\u00f3n, sensores de temperatura, sensores de consumo de energ\u00eda, sensores ac\u00fasticos, dispositivos ultras\u00f3nicos y dispositivos de im\u00e1genes t\u00e9rmicas. Se aprovecha la informaci\u00f3n adicional de los sistemas de informaci\u00f3n comercial (p. ej., sistemas ERP (Enterprise Resource Planning)), que incluye, por ejemplo, informaci\u00f3n sobre la calidad de la producci\u00f3n y datos de an\u00e1lisis del aceite de las m\u00e1quinas. La informaci\u00f3n mencionada anteriormente proporciona informaci\u00f3n \u00fatil sobre el funcionamiento y el estado del activo.<\/p>\n<p>Un sistema integrado de mantenimiento predictivo comprende los siguientes subsistemas:<\/p>\n<ul>\n<li>Un subsistema de recopilaci\u00f3n de datos , que garantiza la recopilaci\u00f3n confiable de datos de sensores y sistemas de producci\u00f3n. En la mayor\u00eda de los casos, el sistema de recopilaci\u00f3n de datos es un sistema Big Data que maneja datos de transmisi\u00f3n con alta ingesta y datos en reposo. El sistema cuenta con una s\u00f3lida infraestructura de red, que est\u00e1 configurada para admitir las necesidades de ancho de banda de los diversos flujos de datos.<\/li>\n<li>Un subsistema de an\u00e1lisis predictivo , que procesa los datos del sensor para proporcionar estimaciones de tiempo para el mantenimiento. Este subsistema comprende algoritmos anal\u00edticos avanzados, como an\u00e1lisis estad\u00edstico y t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos, como aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo (DL). En los \u00faltimos a\u00f1os, las t\u00e9cnicas DL se prefieren a las t\u00e9cnicas ML convencionales debido a su precisi\u00f3n. Sin embargo, el uso de modelos DL requiere m\u00e1s datos que los algoritmos ML tradicionales.<\/li>\n<li>Un subsistema de visualizaci\u00f3n , que presenta informaci\u00f3n predictiva a los ingenieros y t\u00e9cnicos de mantenimiento. Por ejemplo, las predicciones sobre el estado de salud de los activos se visualizan en paneles adecuados. La informaci\u00f3n se puede visualizar en forma de representaciones cibern\u00e9ticas de Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR).<\/li>\n<li>Un subsistema de actuaci\u00f3n y control , que aprovecha los conocimientos predictivos para programar operaciones de mantenimiento o configurar el funcionamiento de los sistemas de producci\u00f3n. Este subsistema puede interactuar con aplicaciones empresariales (p. ej., ERP y sistemas de gesti\u00f3n de activos) para identificar el mejor momento para programar el mantenimiento. En este sentido, se considera el estado de las \u00f3rdenes de producci\u00f3n pendientes. Asimismo, el subsistema de actuaci\u00f3n y control, configura el funcionamiento de las m\u00e1quinas para prolongar su vida \u00fatil.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>El auge de los activos como servicio<\/h2>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de la reducci\u00f3n de los tiempos de inactividad y el aumento de la OEE, el mantenimiento predictivo permite una gama de nuevos modelos comerciales de mantenimiento empresarial basados \u200b\u200ben el paradigma de Activo como servicio (AaaS). Este paradigma permite a los OEM cobrar por sus productos de acuerdo con su uso, en lugar de basarse en un precio fijo por adelantado. Con este fin, aprovechan los conocimientos sobre la condici\u00f3n y el estado de salud de los activos para planificar las operaciones de mantenimiento, reparaci\u00f3n y servicio de campo. Asimismo, ofrecen visibilidad del estado de los activos y las operaciones de mantenimiento que se deben realizar sobre los mismos. En este contexto, tambi\u00e9n es posible implementar modelos de mantenimiento como servicio (MaaS), que cobran a los clientes por la provisi\u00f3n de informaci\u00f3n de mantenimiento y reparaci\u00f3n sobre el activo.<\/p>\n<p>En el futuro, MaaS y AaaS proporcionar\u00e1n a las empresas industriales una mayor flexibilidad para la planificaci\u00f3n de sus operaciones de MRO. Por ejemplo, los fabricantes ya no tendr\u00e1n que disponer de costosos contratos de mantenimiento. M\u00e1s bien, podr\u00e1n pagar los servicios de mantenimiento de acuerdo con el uso del activo.<\/p>\n<p>Las infraestructuras y tecnolog\u00edas digitales, como las infraestructuras de redes de alta velocidad, las plataformas de Big Data y las tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis avanzado, son los pilares principales de las soluciones de mantenimiento predictivo. Las soluciones de Allied Telesis brindan s\u00f3lidas propuestas de valor cuando se trata de implementar plataformas confiables de adquisici\u00f3n de datos para el mantenimiento predictivo. Como ejemplo destacado, la <a href=\"https:\/\/sandboxenv.alliedtelesis.com\/solutions\/network-automation\/\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"a591df49-c920-4d54-8d20-49ee5e1048e5\" data-entity-substitution=\"canonical\">soluci\u00f3n de red aut\u00f3noma total de Allied Telesis<\/a> permite a las empresas de fabricaci\u00f3n centralizar el control y la gesti\u00f3n de m\u00faltiples dispositivos, al tiempo que respalda los siempre importantes servicios de recuperaci\u00f3n y aprovisionamiento. La soluci\u00f3n proporciona capacidades de <a href=\"https:\/\/sandboxenv.alliedtelesis.com\/foundations\/what-is-a-wi-fi-controller\/\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"1e6d5e21-d8de-4bcb-82ef-6dbb4a54d164\" data-entity-substitution=\"canonical\">configuraci\u00f3n de red<\/a> vers\u00e1tiles basadas en el an\u00e1lisis del tr\u00e1fico <a href=\"https:\/\/sandboxenv.alliedtelesis.com\/foundations\/how-does-wi-fi-work\/\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"f8c3349a-53d4-43fd-a204-606c955bd69c\" data-entity-substitution=\"canonical\">inal\u00e1mbrico<\/a>. Espec\u00edficamente, el an\u00e1lisis de tr\u00e1fico se emplea para comprender c\u00f3mo configurar mejor la red para satisfacer la demanda. Tambi\u00e9n facilita el establecimiento de <a href=\"https:\/\/sandboxenv.alliedtelesis.com\/solutions\/sd-wan\/\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"eb2cb646-8b9d-493e-97ef-043cdd4b0776\" data-entity-substitution=\"canonical\">soluciones WAN de alto rendimiento<\/a>, que garantizan que los datos de mantenimiento de diferentes dispositivos se puedan transmitir de manera confiable a la nube.<\/p>\n<p>Otra opci\u00f3n es la soluci\u00f3n de seguridad Allied Telesis <a href=\"https:\/\/sandboxenv.alliedtelesis.com\/solutions\/cybersecurity\/\" data-entity-type=\"node\" data-entity-uuid=\"b1b43f5a-c4ee-4cf5-abca-3ef0bf4f6fdc\" data-entity-substitution=\"canonical\">Self-Defending Networks<\/a>, que automatiza la configuraci\u00f3n y el cumplimiento de pol\u00edticas de seguridad complejas tanto en el borde como en la nube de las soluciones de mantenimiento predictivo. Esto puede aumentar en gran medida la confiabilidad y confiabilidad de las implementaciones de mantenimiento predictivo, lo cual es muy importante para proteger a las empresas industriales de dispositivos no confiables y ataques de adversarios.<\/p>\n<p>En general, Allied Telesis proporciona la base para una infraestructura de red industrial robusta, segura y de alto rendimiento, que garantiza el flujo adecuado de datos de mantenimiento desde el taller hasta la nube. Esta es una base s\u00f3lida para una implementaci\u00f3n de mantenimiento predictivo exitosa y rentable.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Maintenance and Repair Operations (MRO) are among the most important activities of modern industrial organizations.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":116854,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"location":[],"markets":[7278],"partners":[],"posttype":[7993],"products":[],"services":[],"solutions":[],"site_tags":[8154,8151],"technologies":[],"class_list":["post-143428","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","markets-manufacturingindustrial","posttype-blogpost","site_tags-manufacturing","site_tags-self-defendingnetworks"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ 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