Mantenimiento predictivo que funciona: desde la primera señal hasta la orden de trabajo cerrada - Taller GRX26
23 de junio de 2026
En GRX26, Tomer Srulevich, director comercial de Razor Labs, y Andrew Kaushal, vicepresidente de ventas para la región de Asia-Pacífico, dirigieron un taller en el que se analizó por qué las iniciativas de mantenimiento predictivo siguen teniendo dificultades a pesar del creciente número de sistemas de monitorización instalados en las flotas mineras.
A partir de datos reales de la flota minera y de escenarios operativos, la sesión siguió el proceso desde la primera anomalía hasta el cierre de la orden de trabajo, poniendo de relieve los retos operativos, técnicos y organizativos que a menudo impiden a los equipos de mantenimiento convertir los datos en acciones concretas.
Por qué el mantenimiento predictivo sigue sin dar la talla
Las operaciones mineras generan más datos de los equipos que nunca. Los sensores, los sistemas de los fabricantes de equipos originales (OEM), las plataformas de monitorización del estado y el software de mantenimiento recopilan continuamente información con el objetivo de mejorar la fiabilidad y reducir el tiempo de inactividad.
Sin embargo, muchas empresas siguen enfrentándose a los mismos retos de siempre:
- Falsas alarmas
- Fallos que se han pasado por alto
- Mantenimiento reactivo
- Diagnóstico tardío
- Dificultad para ampliar los conocimientos especializados a todas las sedes
- Entornos complejos con flotas mixtas
La realidad es que la mayoría de las iniciativas de mantenimiento predictivo no fracasan por falta de datos. Fracasan porque a las organizaciones les cuesta convertir los datos en decisiones de mantenimiento fiables y en órdenes de trabajo que se puedan llevar a la práctica.
La brecha de conocimientos especializados
Uno de los temas centrales del taller fue el creciente reto que supone la experiencia en diagnóstico en las operaciones mineras.
Las instalaciones remotas suelen tener dificultades para contar con especialistas con experiencia que puedan interpretar los datos de los equipos y convertirlos en diagnósticos precisos y medidas de mantenimiento adecuadas. La asistencia de los fabricantes originales no siempre está disponible de inmediato, y los entornos con flotas mixtas suelen requerir conocimientos especializados sobre múltiples fabricantes y tipos de equipos.
Por eso, las empresas de mantenimiento se enfrentan a un reto complicado: ampliar el diagnóstico de nivel experto a grandes flotas, múltiples centros y una gran variedad de equipos.
Más allá de la supervisión basada en umbrales
Muchos sistemas de monitorización siguen basándose en simples alertas basadas en umbrales. Aunque es fácil de implementar, este enfoque suele generar ruido innecesario y puede pasar por alto fallos incipientes.
Las condiciones de funcionamiento temporales pueden activar alarmas incluso cuando no hay ningún deterioro real, lo que da lugar a un gran número de falsos positivos. Al mismo tiempo, muchos fallos no se manifiestan como simples superaciones de umbrales, sino como cambios sutiles en las relaciones entre los sensores, las condiciones de funcionamiento y el comportamiento de los equipos.
El resultado es un problema habitual para los equipos de mantenimiento: demasiadas alarmas y muy poca información útil.
Por qué la minería necesita una IA especializada
A medida que se acelera la adopción de la IA en todos los sectores, muchas organizaciones están estudiando cómo los modelos genéricos de IA pueden ayudar en las operaciones de mantenimiento.
Sin embargo, los equipos mineros generan datos operativos muy especializados que los sistemas genéricos de IA nunca se diseñaron para entender.
El taller dejó claro por qué las operaciones mineras necesitan modelos de IA entrenados con el comportamiento real de los equipos, el contexto operativo y los mecanismos de fallo. Estos modelos especializados pueden identificar patrones de fallo complejos, comparar el rendimiento de los equipos entre distintas flotas y detectar problemas incipientes antes que los métodos de supervisión tradicionales.
Y lo más importante: ayudan a salvar la brecha entre la detección de anomalías y las medidas de mantenimiento.
Prolongar la vida útil de los componentes mediante el mantenimiento basado en el estado
En el taller también se analizó cómo el mantenimiento basado en el estado puede ayudar a los equipos de operaciones a alargar al máximo la vida útil de los componentes.
Muchas instalaciones siguen sustituyendo componentes importantes según los calendarios fijos de los fabricantes de equipos originales (OEM), sin tener en cuenta su estado real. Sin embargo, cuando los análisis de aceite, los indicadores de estado de los subsistemas, el historial de alarmas y los datos de tendencias apuntan a un funcionamiento correcto, los activos pueden seguir funcionando de forma segura más allá de los intervalos de sustitución previstos.
En los casos en los que sea aplicable, este enfoque puede ofrecer:
- Hasta un 25 % más de vida útil de los componentes
- Menos sustituciones de componentes caros
- Mayor eficiencia del capital
- Se genera más valor antes de la baja de los activos
Fomentar la confianza en la IA
La confianza sigue siendo uno de los factores más importantes a la hora de adoptar la IA.
Para que los equipos de mantenimiento y fiabilidad puedan actuar siguiendo las recomendaciones de la IA, necesitan entender por qué se toman esas decisiones. El taller demostró cómo la IA explicable ofrece pruebas que respaldan cada diagnóstico, lo que permite a los usuarios revisar los datos subyacentes, validar las conclusiones y ganar confianza en el sistema con el tiempo.
Esta transparencia ayuda a salvar la brecha entre el análisis avanzado y la toma de decisiones humana, lo que permite a las organizaciones ampliar la adopción de la IA de forma más eficaz.
Desde la primera notificación hasta el cierre de la orden de trabajo
El mensaje principal del taller era sencillo: el éxito del mantenimiento predictivo no depende de la cantidad de datos disponibles, sino de la capacidad de una organización para convertir esos datos en decisiones de mantenimiento oportunas, precisas y que se puedan poner en práctica.
Mira la grabación completa del taller que aparece arriba para descubrir cómo las operaciones mineras pueden pasar de la primera señal a una orden de trabajo cerrada, al tiempo que reducen las falsas alarmas, detectan fallos antes y mejoran los resultados del mantenimiento.
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Si quieres reducir las falsas alarmas, detectar averías antes y mejorar la toma de decisiones sobre mantenimiento en toda tu explotación minera, estaremos encantados de hablar contigo sobre cómo el mantenimiento predictivo basado en la inteligencia artificial puede ayudarte a alcanzar tus objetivos.
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