{"id":19291,"date":"2026-06-23T10:45:05","date_gmt":"2026-06-23T07:45:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.razor-labs.com\/?p=19291"},"modified":"2026-06-23T11:12:19","modified_gmt":"2026-06-23T08:12:19","slug":"mesa-redonda-imarc-2025-como-la-colaboracion-la-tecnologia-y-la-innovacion-estan-acelerando-la-descarbonizacion-y-la-productividad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.razor-labs.com\/es\/mesa-redonda-imarc-2025-como-la-colaboracion-la-tecnologia-y-la-innovacion-estan-acelerando-la-descarbonizacion-y-la-productividad\/","title":{"rendered":"Mantenimiento predictivo que funciona: desde la primera se\u00f1al hasta la orden de trabajo cerrada &#8211; Taller GRX26"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"19291\" class=\"elementor elementor-19291 elementor-19290\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-12b2b0b 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predictivo que funciona: desde la primera se\u00f1al hasta la orden de trabajo cerrada - Taller GRX26<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba0c274 post-date elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ba0c274\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-heading-title elementor-size-large\">23 de junio de 2026<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2a87ce8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2a87ce8\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" 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elementor-size-default\">23 de junio de 2026<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7fb1e56 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7fb1e56\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"p1\">En <strong>GRX26<\/strong>, Tomer Srulevich, director comercial de Razor Labs, y Andrew Kaushal, vicepresidente de ventas para la regi\u00f3n de Asia-Pac\u00edfico, dirigieron un taller en el que se analiz\u00f3 por qu\u00e9 las iniciativas de mantenimiento predictivo siguen teniendo dificultades a pesar del creciente n\u00famero de sistemas de monitorizaci\u00f3n instalados en las flotas mineras.<\/p><p class=\"p1\">A partir de datos reales de la flota minera y de escenarios operativos, la sesi\u00f3n sigui\u00f3 el proceso desde la primera anomal\u00eda hasta el cierre de la orden de trabajo, poniendo de relieve los retos operativos, t\u00e9cnicos y organizativos que a menudo impiden a los equipos de mantenimiento convertir los datos en acciones concretas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4739d97 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4739d97\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>Por qu\u00e9 el mantenimiento predictivo sigue sin dar la talla<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p1\">Las operaciones mineras generan m\u00e1s datos de los equipos que nunca. Los sensores, los sistemas de los fabricantes de equipos originales (OEM), las plataformas de monitorizaci\u00f3n del estado y el software de mantenimiento recopilan continuamente informaci\u00f3n con el objetivo de mejorar la fiabilidad y reducir el tiempo de inactividad. <\/p><p class=\"p2\">Sin embargo, muchas empresas siguen enfrent\u00e1ndose a los mismos retos de siempre:<\/p><ul><li>Falsas alarmas<\/li><li>Fallos que se han pasado por alto<\/li><li>Mantenimiento reactivo<\/li><li>Diagn\u00f3stico tard\u00edo<\/li><li>Dificultad para ampliar los conocimientos especializados a todas las sedes<\/li><li>Entornos complejos con flotas mixtas<\/li><\/ul><p> <\/p><p class=\"p1\">La realidad es que la mayor\u00eda 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 \u00f3rdenes de trabajo que se puedan llevar a la pr\u00e1ctica. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6831dd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e6831dd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>La brecha de conocimientos especializados<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p1\">Uno de los temas centrales del taller fue el creciente reto que supone la experiencia en diagn\u00f3stico en las operaciones mineras.<\/p><p class=\"p1\">Las instalaciones remotas suelen tener dificultades para contar con especialistas con experiencia que puedan interpretar los datos de los equipos y convertirlos en diagn\u00f3sticos precisos y medidas de mantenimiento adecuadas. La asistencia de los fabricantes originales no siempre est\u00e1 disponible de inmediato, y los entornos con flotas mixtas suelen requerir conocimientos especializados sobre m\u00faltiples fabricantes y tipos de equipos. <\/p><p class=\"p1\">Por eso, las empresas de mantenimiento se enfrentan a un reto complicado: ampliar el diagn\u00f3stico de nivel experto a grandes flotas, m\u00faltiples centros y una gran variedad de equipos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-596ae4e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"596ae4e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>M\u00e1s all\u00e1 de la supervisi\u00f3n basada en umbrales<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p1\">Muchos sistemas de monitorizaci\u00f3n siguen bas\u00e1ndose en simples alertas basadas en umbrales. Aunque es f\u00e1cil de implementar, este enfoque suele generar ruido innecesario y puede pasar por alto fallos incipientes. <\/p><p class=\"p1\">Las condiciones de funcionamiento temporales pueden activar alarmas incluso cuando no hay ning\u00fan deterioro real, lo que da lugar a un gran n\u00famero 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. <\/p><p class=\"p1\">El resultado es un problema habitual para los equipos de mantenimiento: demasiadas alarmas y muy poca informaci\u00f3n \u00fatil.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d3c722 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d3c722\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>Por qu\u00e9 la miner\u00eda necesita una IA especializada<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p1\">A medida que se acelera la adopci\u00f3n de la IA en todos los sectores, muchas organizaciones est\u00e1n estudiando c\u00f3mo los modelos gen\u00e9ricos de IA pueden ayudar en las operaciones de mantenimiento.<\/p><p class=\"p1\">Sin embargo, los equipos mineros generan datos operativos muy especializados que los sistemas gen\u00e9ricos de IA nunca se dise\u00f1aron para entender.<\/p><p class=\"p1\">El taller dej\u00f3 claro por qu\u00e9 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 m\u00e9todos de supervisi\u00f3n tradicionales. <\/p><p class=\"p1\">Y lo m\u00e1s importante: ayudan a salvar la brecha entre la detecci\u00f3n de anomal\u00edas y las medidas de mantenimiento.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be5bd53 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"be5bd53\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>Prolongar la vida \u00fatil de los componentes mediante el mantenimiento basado en el estado<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p1\">En el taller tambi\u00e9n se analiz\u00f3 c\u00f3mo el mantenimiento basado en el estado puede ayudar a los equipos de operaciones a alargar al m\u00e1ximo la vida \u00fatil de los componentes.<\/p><p class=\"p1\">Muchas instalaciones siguen sustituyendo componentes importantes seg\u00fan los calendarios fijos de los fabricantes de equipos originales (OEM), sin tener en cuenta su estado real. Sin embargo, cuando los an\u00e1lisis 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 m\u00e1s all\u00e1 de los intervalos de sustituci\u00f3n previstos. <\/p><p class=\"p2\">En los casos en los que sea aplicable, este enfoque puede ofrecer:<\/p><ul><li>Hasta un 25 % m\u00e1s de vida \u00fatil de los componentes<\/li><li>Menos sustituciones de componentes caros<\/li><li>Mayor eficiencia del capital<\/li><li>Se genera m\u00e1s valor antes de la baja de los activos<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-844fb8c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"844fb8c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>Fomentar la confianza en la IA<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p1\">La confianza sigue siendo uno de los factores m\u00e1s importantes a la hora de adoptar la IA.<\/p><p class=\"p1\">Para que los equipos de mantenimiento y fiabilidad puedan actuar siguiendo las recomendaciones de la IA, necesitan entender por qu\u00e9 se toman esas decisiones. El taller demostr\u00f3 c\u00f3mo la IA explicable ofrece pruebas que respaldan cada diagn\u00f3stico, lo que permite a los usuarios revisar los datos subyacentes, validar las conclusiones y ganar confianza en el sistema con el tiempo. <\/p><p class=\"p1\">Esta transparencia ayuda a salvar la brecha entre el an\u00e1lisis avanzado y la toma de decisiones humana, lo que permite a las organizaciones ampliar la adopci\u00f3n de la IA de forma m\u00e1s eficaz.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cc12ee4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cc12ee4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>Desde la primera notificaci\u00f3n hasta el cierre de la orden de trabajo<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p1\">El mensaje principal del taller era sencillo: el \u00e9xito del mantenimiento predictivo no depende de la cantidad de datos disponibles, sino de la capacidad de una organizaci\u00f3n para convertir esos datos en decisiones de mantenimiento oportunas, precisas y que se puedan poner en pr\u00e1ctica. <\/p><p class=\"p2\">Mira la grabaci\u00f3n completa del taller que aparece arriba para descubrir c\u00f3mo las operaciones mineras pueden pasar de la primera se\u00f1al a una orden de trabajo cerrada, al tiempo que reducen las falsas alarmas, detectan fallos antes y mejoran los resultados del mantenimiento.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c906c26 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c906c26\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h2><span class=\"s1\"><b>\u00bfTe interesa saber m\u00e1s?<\/b><\/span><\/h2><p class=\"p2\">Si quieres reducir las falsas alarmas, detectar aver\u00edas antes y mejorar la toma de decisiones sobre mantenimiento en toda tu explotaci\u00f3n minera, estaremos encantados de hablar contigo sobre c\u00f3mo el mantenimiento predictivo basado en la inteligencia artificial puede ayudarte a alcanzar tus objetivos.<\/p><p class=\"p3\"><b>Ponte en contacto con el equipo de Razor Labs para saber m\u00e1s.<\/b><\/p><h3 class=\"p4\"><a href=\"https:\/\/www.razor-labs.com\/es\/demo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Hablemos  <\/strong><\/a><\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-69c6a46 elementor-section-content-middle SHARE\u200b mobile elementor-hidden-desktop elementor-hidden-tablet elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"69c6a46\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" 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https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=Z3cVDD5Zw7o En GRX26, Tomer Srulevich, director comercial de Razor Labs, y Andrew Kaushal, vicepresidente de ventas para la regi\u00f3n de Asia-Pac\u00edfico, dirigieron un taller en el que se analiz\u00f3 por qu\u00e9 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":19322,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[57],"tags":[],"class_list":["post-19291","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.9 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Mantenimiento predictivo que funciona: desde la primera se\u00f1al hasta la orden de trabajo cerrada - Taller GRX26 - Razor Labs<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Echa un vistazo al taller completo sobre el 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