¿Otra vez el mismo fallo en la misma máquina? ¿El mismo componente, en el mismo turno, con la misma urgencia? Si este patrón te resulta familiar, no estás solo. Muchas empresas siguen enfrentando fallos repetitivos porque no analizan su histórico de mantenimiento ni aplican un enfoque basado en datos.
A continuación, te mostramos cómo aplicar un modelo de mantenimiento basado en datos te permite anticiparte a incidencias, identificar patrones ocultos y optimizar la eficiencia operativa.
¿Por qué se repiten los fallos?
Cuando una avería ocurre por tercera o cuarta vez en el mismo equipo, el problema no es técnico: es de gestión. Lo más frecuente es que:
- Las órdenes de trabajo no estén bien documentadas.
- Las causas raíz no se identifiquen ni registren.
- No haya seguimiento de indicadores clave como MTTR o MTBF.
- No se utilicen herramientas que detecten tendencias a lo largo del tiempo.
En ausencia de datos, cada intervención se trata como un caso aislado. Y así, los mismos errores se repiten sin que nadie los detecte a tiempo.
Qué es el mantenimiento basado en datos
El mantenimiento basado en datos consiste en tomar decisiones técnicas y operativas a partir de la información generada por el propio sistema de mantenimiento. No se trata solo de recoger datos, sino de estructurarlos, analizarlos y convertirlos en acciones concretas.
Incluye prácticas como:
- Registro detallado y consistente de todas las OT.
- Uso de sensores IoT para captar datos en tiempo real.
- Análisis de históricos para identificar patrones de fallo.
- Clasificación de fallos por causa, equipo, componente o frecuencia.
- Apoyo en IA para detectar comportamientos anómalos o predictivos.
Con un sistema GMAO como el de Fracttal, toda esta información se centraliza, se automatiza y se convierte en conocimiento útil.
Cómo detectar fallos recurrentes con un GMAO
Un GMAO moderno permite visualizar de forma rápida qué activos presentan más fallos, cuáles son las causas más comunes y qué repuestos están implicados. Estas son algunas funcionalidades clave:
🔎 1. Paneles de análisis del histórico
Consulta con un clic qué equipos han generado más OT, qué tipo de fallos son más frecuentes o qué tareas correctivas se repiten.
🔄 2. Clasificación de causas raíz
Registra cada intervención con códigos estandarizados para detectar si los fallos provienen de mala operación, desgaste, lubricación, etc.
📊 3. Indicadores MTTR y MTBF por equipo
Estos indicadores permiten detectar si un equipo está fallando más de lo normal y actuar antes de que impacte en la producción.
🤖 4. Análisis inteligente con Fracttal AI
Fracttal AI identifica patrones de intervención, propone acciones correctivas y alerta sobre activos con comportamientos anómalos. Así puedes anticiparte antes de que se repita el fallo.
Ejemplo real: anticipa fallos y reduce más de 850 horas de paradas
El caso de UMOE Bioenergy muestra cómo implementar mantenimiento basado en condición, apoyado por sensores y datos en tiempo real, permite prevenir fallos antes de que ocurran. Según Daniel Rodrigues de Oliveira, responsable de Confiabilidad Industrial:
“Gracias a Fracttal logramos anticipar fallos operativos, realizando paradas programadas que mitigan riesgos de seguridad, pérdida de producción y reducción de costes de mantenimiento.”
Resultados destacados 🚀
- Más de 850 horas de inactividad evitadas.
- Ahorro superior a 100 000 USD.
- Reducción del 85 % en tiempo de intervención gracias a acciones proactivas.
Beneficios de anticiparte a los fallos recurrentes
Aplicar un modelo de mantenimiento basado en datos te permite:
- Reducir averías repetitivas y urgencias.
- Optimizar el uso de recursos técnicos y repuestos.
- Aumentar la disponibilidad operativa de los equipos.
- Mejorar la calidad del servicio y reducir reclamaciones.
- Tomar decisiones fundamentadas, no reactivas.
Cambia la lógica: del “apagar fuegos” a prevenir con datos
Si no analizas tu histórico, estás condenado a repetirlo. Cada OT es una fuente de información valiosa que puede ayudarte a evitar la siguiente.
Con Fracttal, puedes implantar una estrategia real de mantenimiento basado en datos, con dashboards personalizables, trazabilidad total y el apoyo de la inteligencia artificial.
Empieza a prevenir fallos antes de que ocurran. Da el paso al mantenimiento basado en datos.
