En muchas áreas industriales se repite el mismo escenario: una máquina que falla una y otra vez de forma idéntica, generando las mismas paradas no planificadas, con la misma urgencia y afectando la producción. Este tipo de incidencias recurrentes no son, en la mayoría de los casos, un problema del equipo en sí, sino una consecuencia de la forma en que se gestiona la información de mantenimiento.
En estos casos la clave está en dejar de reaccionar ante cada fallo y comenzar a utilizar los datos como base para la toma de decisiones.
La raíz del problema: falta de gestión de la información
Cuando se producen averías repetidas en un mismo activo, lo más habitual es que no se esté aprovechando todo el conocimiento ya disponible, dejando de ser un problema técnico y pasando a ser uno de gestión. Entre las causas más habituales encontramos:
- Falta de registros completos en las órdenes de trabajo.
- Ausencia de análisis de causa raíz, lo que deriva en reparaciones superficiales.
- Escaso seguimiento de indicadores operativos, como MTTR o MTBF.
- Inexistencia de herramientas de análisis de tendencias históricas.
Si cada intervención queda aislada, sin conectarse con los registros anteriores, el resultado es claro: el ciclo de fallos se repite sin aprendizaje ni prevención.
Qué significa aplicar mantenimiento basado en datos
Podemos definir el mantenimiento basado en datos como aquel que ayuda a tomar decisiones técnicas y operativas basándose en la información recopilada por el propio sistema de mantenimiento. Pero no nos interesa solo recopilar información, sino transformarla en un activo estratégico lo que supone:
- Documentar de manera homogénea todas las órdenes de trabajo.
- Incorporar sensores y tecnologías IoT que recojan parámetros en tiempo real.
- Procesar los datos históricos para reconocer patrones de recurrencia.
- Agrupar fallos según su origen, componente o frecuencia.
- Implementar algoritmos de inteligencia artificial que detecten desviaciones anómalas.
El objetivo es claro: pasar del mantenimiento correctivo al preventivo y predictivo, utilizando la información como herramienta para evitar que la misma avería se repita.
Cómo detectar patrones de fallo mediante un GMAO
El uso de un software de Mantenimiento (GMAO) resulta esencial para organizar esta información y explotarla de forma eficaz. Algunas de sus funcionalidades clave son:
- Indicadores como MTTR y MTBF, que permiten comprobar si un equipo empieza a mostrar una tasa de fallo superior a lo normal.
- Visualización de históricos, con los que se identifican rápidamente los equipos con mayor número de incidencias.
- Estandarización en el registro de causas raíz, lo que facilita detectar patrones relacionados con operación, desgaste, lubricación o errores humanos.
- Soporte de inteligencia artificial capaz de correlacionar datos y sugerir acciones antes de que se produzcan nuevas averías.
Un GMAO convierte cada registro de mantenimiento en una pieza de información que, unida al histórico, proporciona una visión global del ciclo de vida de cada activo.
El histórico de mantenimiento de cualquier organización es una mina de datos que rara vez se aprovecha al máximo. Cada orden de trabajo, cada incidencia y cada reparación contienen información que, si se analiza de forma conjunta, revela tendencias y patrones que permiten adelantarse al fallo.
El desafío es dar el paso: dejar atrás la lógica de “apagar incendios” y construir una estrategia en la que el mantenimiento se apoye en la información. Adoptar un enfoque basado en datos es la vía más efectiva para lograr fiabilidad operativa, reducir costes y romper el ciclo de los fallos recurrentes.
¿Cómo puede ayudarte AlmaGMAO?
Si ya estás recopilando datos de mantenimiento pero aún no los estás aprovechando al máximo, AlmaGMAO te permite transformar esa información en decisiones reales y automatizadas:
- Centralizar todo el histórico de intervenciones en un formato estandarizado, facilitando el análisis de tendencias.
- Detectar patrones de fallo de forma automática, identificando qué activos presentan mayor recurrencia o comportamiento anómalo.
- Diseñar dashboards a medida, adaptados a KPIs como MTTR, MTBF, modos de fallo más frecuentes o comparativas entre líneas/productivas.
- Exportar datos directamente a Power BI, integrando mantenimiento con producción, compras o calidad.
- Apoyarte en algoritmos predictivos, que sugieren acciones antes de que ocurra la avería.
En AlmaGMAO convertimos tu mantenimiento en una fuente de inteligencia operativa, ayudándote a pasar definitivamente del enfoque reactivo al predictivo.