El mantenimiento predictivo (PdM) no consiste sólo en evitar averías en los equipos: es una forma inteligente de reducir los costes energéticos y las emisiones. Cuando las máquinas funcionan de forma ineficiente, pueden consumir entre 5% y 20% más energía de la necesaria. La PdM utiliza sensores e inteligencia artificial para detectar las ineficiencias en una fase temprana, garantizando que los equipos funcionen de forma óptima y que el mantenimiento se realice solo cuando sea necesario.
He aquí por qué es importante:
- Ahorro de energía: El PdM puede reducir el consumo de energía entre 8% y 32%, sobre todo en sistemas como HVAC, aire comprimido y vapor.
- Reducción de costes: Los costes de mantenimiento son 20 veces más baratos que las actualizaciones importantes, y muchas organizaciones ahorran millones al año.
- Impacto de las emisiones: Reducir el derroche de energía reduce directamente las emisiones de CO₂, con herramientas como Oxand Simeo™ calculando tanto el ahorro como el retorno de la inversión en carbono.
Por ejemplo, el operador ferroviario italiano Trenitalia ahorraron $100 millones anuales gracias a la implantación de PdM, mientras que los edificios federales redujeron el consumo de energía hasta en 32%. Estos resultados ponen de relieve la capacidad de PdM para combinar la eficiencia financiera con la reducción del impacto ambiental.
¿Cuál es la clave? Empezar con un inventario centralizado de activos, utilizar herramientas para simular el rendimiento e integrar estas estrategias en las operaciones diarias. La PdM no es sólo mantenimiento: es una forma más inteligente de gestionar la energía y los costes, al tiempo que se abordan los objetivos de sostenibilidad.
Retorno de la inversión en mantenimiento predictivo: Estadísticas de ahorro energético y reducción de emisiones
Cómo el mantenimiento predictivo reduce el consumo de energía y las emisiones
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo (PdM) es una estrategia que utiliza datos de sensores en tiempo real e IA para supervisar el rendimiento real de los equipos, yendo más allá de las rutinas tradicionales de mantenimiento programado. En lugar de sustituir componentes en un plazo fijo o esperar a que la maquinaria falle, el PdM analiza los datos de estado para predecir posibles fallos y programa el mantenimiento solo cuando es necesario.
Este proceso funciona mediante un bucle físico-digital-físico. Los sensores recogen datos físicos como vibraciones, temperatura y consumo de energía (De lo físico a lo digital). A continuación, los algoritmos de IA analizan estos datos para detectar patrones y anomalías (Digital). Por último, el sistema inicia acciones de mantenimiento precisamente cuando es necesario (De digital a físico) [2]. Al adoptar este enfoque basado en los datos, los equipos funcionan con una eficiencia óptima, evitando sustituciones innecesarias de piezas y reduciendo los residuos. Esto es especialmente importante para hacer frente a las ineficiencias energéticas que suelen presentar los equipos más antiguos.
Problemas energéticos y de emisiones en activos envejecidos
Las instalaciones más antiguas a menudo se enfrentan a importantes ineficiencias energéticas debido a problemas de rendimiento de los equipos. Con el tiempo, los motores pueden vibrar excesivamente, los cojinetes pueden desalinearse, los filtros de los sistemas de climatización se obstruyen y los purgadores de vapor fallan. Estos problemas obligan a los sistemas a trabajar más, consumiendo más energía de la necesaria.
PdM se centra en resolver las ineficiencias de los sistemas que consumen más energía. Por ejemplo, Sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado a menudo consumen demasiada energía debido a filtros obstruidos o motores sobredimensionados. En los sistemas de aire comprimido, hasta 30% de electricidad se desperdicia aire a presión que se filtra por las tuberías de distribución [6]. Del mismo modo, los sistemas de vapor pierden energía por fallos en los purgadores y un aislamiento deficiente, mientras que los equipos electromecánicos sufren sobrecargas de tensión y desequilibrios de fase, con el consiguiente consumo de energía.
Las herramientas especializadas facilitan la identificación y resolución de estos problemas. Las cámaras térmicas pueden detectar el calor producido por la fricción o las fugas, las imágenes sónicas revelan fugas de aire comprimido que de otro modo serían indetectables y los medidores de vibraciones detectan con antelación los problemas en los rodamientos. Al abordar estas ineficiencias ocultas, la PdM no sólo evita averías en los equipos, sino que también reduce el derroche de energía. Esto ayuda a las empresas a reducir sus costes de servicios públicos en una media de 1.000 millones de euros al año. 25% - y alcanzar sus objetivos medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) [6].
Cálculo del ahorro energético y la reducción de emisiones
Medición del ahorro energético con herramientas predictivas
Una vez identificadas las áreas de derroche energético, el siguiente paso es cuantificar el ahorro potencial. Para ello, son esenciales las herramientas de simulación, que modelizan el rendimiento actual y predicen el impacto de las distintas estrategias de mantenimiento en el consumo de energía.
Toma Oxand Simeo™, por ejemplo. Esta plataforma aprovecha una base de datos de más de 1.300 leyes de eficiencia energética analizar cómo evoluciona el consumo de energía a medida que envejecen los componentes [8]. Al simular el rendimiento energético de toda una cartera, identifica qué activos consumen más energía y sugiere las mejores intervenciones. Las organizaciones que utilizan estas simulaciones suelen mejorar su eficiencia energética entre 81 y 121 TTP3T, simplemente abordando primero los componentes de mayor consumo. [10].
Las simulaciones multicriterio de la herramienta le permiten probar varios escenarios antes de tomar decisiones. Por ejemplo, puede comparar si sustituir inmediatamente un sistema de calefacción, ventilación y aire acondicionado es mejor que esperar dos años, o si la actualización de motores supone un mayor ahorro de energía por dólar que la reparación de purgadores de vapor. Este enfoque hace que el mantenimiento pase de ser un gasto reactivo a una estrategia proactiva de gestión energética.
Los datos generados aquí no se refieren únicamente al ahorro de energía, sino que se convierten en la base para calcular las reducciones de CO₂ y evaluar el rendimiento financiero de las inversiones en sostenibilidad.
Seguimiento de las reducciones de CO₂ y del retorno de la inversión en carbono
Reducir el consumo de energía se traduce directamente en reducir las emisiones. Para maximizar el retorno de la inversión (ROI), es fundamental controlar tanto el impacto ambiental como el financiero. Métricas como el CO₂ o los kWh ahorrados por dólar invertido ayudan a cuantificar estos beneficios. Cuando el mantenimiento predictivo mejora la eficiencia de los equipos, no sólo reduce el consumo de energía, sino también las emisiones de carbono asociadas. La aplicación del precio del carbono -que suele oscilar entre $50 y $150 por tonelada de CO₂- asigna un valor monetario a estas emisiones evitadas, lo que facilita la vinculación de los esfuerzos de sostenibilidad con los resultados financieros. [11].
Oxand Simeo™ simplifica este proceso integrando los cálculos de reducción de CO₂ directamente en la planificación de las inversiones. La plataforma genera automáticamente informes alineados con las normas ISO 55000 y CSRD/ESRS [7]. Esto facilita a las organizaciones la presentación de resultados claros y mensurables a reguladores, inversores y responsables de la toma de decisiones.
Como señaló el Director General de un cliente de Oxand: "Necesitábamos una herramienta que nos permitiera consolidar los datos fragmentados que teníamos y proyectarlos de forma que pudieran presentarse claramente a nuestros cargos electos, que son los que toman las decisiones"." [9].
Los beneficios financieros del mantenimiento predictivo suelen materializarse rápidamente. De hecho, el 73% de las implantaciones consiguen un ROI positivo en un plazo de 12 a 18 meses, y muchas organizaciones ven resultados tangibles tan pronto como en 6 a 12 meses [10][9]. Al vincular el ahorro energético a los objetivos de reducción de carbono, se crea un argumento convincente que vincula la eficiencia operativa con objetivos de sostenibilidad más amplios.
Supervisión automática de máquinas: Mantenimiento predictivo y eficiencia energética
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Cómo implantar el mantenimiento predictivo basado en modelos
Convertir el concepto de mantenimiento predictivo en una realidad práctica requiere una planificación cuidadosa. Empiece por utilizar los datos existentes -como registros de mantenimiento, informes de inspección y registros de activos- y transfórmelos en estrategias de inversión viables.
Creación de un inventario centralizado de activos
El primer paso de cualquier plan de mantenimiento predictivo es conocer los activos de que dispone y su estado actual. Esto significa crear un registro centralizado de activos que reúna datos dispersos de fuentes como manuales de fabricantes de equipos originales, registros de mantenimiento y sistemas de adquisición. No intente catalogar todo a la vez: empiece por los activos críticos. Estos son aquellos cuyo fallo podría interrumpir las operaciones o dar lugar a costosas reparaciones. Por ejemplo, céntrese en los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado de los hospitales, los elementos estructurales de los puentes o las calderas de los sistemas de calefacción urbana.
"Sentar las bases con un equipo multidisciplinar garantizará una operación sin fisuras", afirma Mark Kenneday, Director de Estrategia de Mercado y Desarrollo para Sanidad de Gordian.
Implique a los técnicos de mantenimiento y a los operarios en este proceso. Su experiencia práctica con las peculiaridades de los equipos y los patrones de fallos, que a menudo no se documentan oficialmente, añade un contexto valioso a los datos históricos. También puede utilizar evaluaciones estructuradas del estado de las instalaciones (FCA) para estandarizar la forma de recopilar y organizar esta información, garantizando la coherencia en todos los activos.
Herramientas como Oxand Simeo™ llevan este inventario al siguiente nivel. Al simular la degradación de cada componente a lo largo del tiempo, la plataforma utiliza datos como el tipo de equipo, la fecha de instalación, el estado actual y los datos de fallos anteriores para predecir el rendimiento futuro. Incluso si faltan algunos detalles, puede proporcionar información útil. Este inventario consolidado se convierte en la base para realizar simulaciones multicriterio precisas.
Simulaciones multicriterio
Con su inventario de activos, puede empezar a probar distintas estrategias de mantenimiento antes de realizar inversiones importantes. Las simulaciones multicriterio permiten comparar distintos escenarios. Por ejemplo, ¿debería sustituir ahora una enfriadora anticuada o esperar un par de años? ¿Ahorraría más energía por dólar la mejora del aislamiento que la sustitución de las ventanas?
Oxand Simeo™ destaca a la hora de equilibrar prioridades como los riesgos de degradación, los costes del ciclo de vida, la eficiencia energética y las emisiones de carbono. Clasifica los proyectos midiendo el retorno de la inversión en sostenibilidad, como el ahorro de CO₂ o de energía por dólar gastado. Incluso con datos incompletos, la plataforma puede desarrollar planes de inversión plurianuales en solo 6 a 12 semanas.
"Recurrimos a Oxand porque necesitábamos una herramienta que nos proporcionara una visión predictiva -no sólo correctiva- y nos ayudara a gestionar nuestras inversiones con mayor eficacia. Oxand destacó por sus capacidades de gestión de riesgos", compartió el Jefe del Departamento de Presupuestos y Valoración de Activos de una organización. [9].
Estas simulaciones también ayudan a distribuir los costes a lo largo del tiempo, evitando picos presupuestarios repentinos. Garantizan el cumplimiento de la normativa de seguridad y medio ambiente, al tiempo que guían la integración fluida del mantenimiento predictivo en las operaciones cotidianas.
Integración del mantenimiento predictivo en las operaciones
El último paso es integrar el mantenimiento predictivo en sus procesos diarios. Alinee sus programas de mantenimiento con los objetivos operativos, los objetivos de sostenibilidad y las exigencias normativas. Empiece por integrar Oxand Simeo™ con sus herramientas actuales, como plataformas de GMAO, registros de activos y sistemas de gestión de instalaciones, para consolidar los datos en un único panel de control fácil de usar. [12].
Utilice la información de la plataforma para planificar el mantenimiento durante periodos de bajo impacto. Por ejemplo, programe las reparaciones de edificios durante las vacaciones escolares o las mejoras de infraestructuras durante las horas de menor tráfico. Así se minimizan las interrupciones y se garantiza un uso eficiente de los recursos.
Vincule sus esfuerzos de mantenimiento predictivo a objetivos de sostenibilidad más amplios. Oxand Simeo™ genera automáticamente informes que cumplen con las normas ISO 55000 y CSRD/ESRS, simplificando los requisitos normativos para los responsables de la toma de decisiones y las partes interesadas. [7]. En un plazo de 6 a 12 meses, la mayoría de las organizaciones notan mejoras apreciables en el ahorro financiero y la eficacia operativa. [12].
Céntrese en los activos de alto impacto -como los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado, los tejados y las infraestructuras críticas- para evitar costosos fallos de emergencia y conseguir beneficios rápidos. Al vincular el mantenimiento predictivo con el ahorro energético y la reducción de emisiones, se crea un poderoso argumento para combinar la eficiencia operativa con los objetivos medioambientales a largo plazo. La integración de estas estrategias en sus operaciones no sólo optimiza el rendimiento, sino que también contribuye a un ahorro significativo de energía y costes a lo largo del tiempo.
Casos prácticos: Resultados energéticos y de emisiones del mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo ha demostrado su valor al reducir el consumo de energía y las emisiones mediante enfoques proactivos basados en datos. Estos ejemplos del mundo real ponen de relieve resultados cuantificables en distintos tipos de activos e ilustran el cambio de las soluciones reactivas a estrategias más inteligentes.
Carteras de infraestructuras: Hasta 29,1% de ahorro de gas combustible
En 2022, un operador energético multinacional colaboró con C3 IA para implantar el mantenimiento predictivo en dos trenes de compresión de gas accionados por turbina en una plataforma en alta mar. Durante 16 semanas, se utilizaron datos históricos y 20 modelos de aprendizaje automático para optimizar las operaciones. [13].
El sistema detectó anomalías en los equipos y recomendó ajustes para conseguir un ahorro de gas combustible de hasta 29,1% por hora. Esta eficiencia se tradujo en un ahorro anual estimado de $4,7 millones en impuestos sobre el carbono para una sola plataforma, con previsiones que aumentan a $22,2 millones anuales para 2030. Además, la plataforma experimentó una reducción de 99% en el ruido de alerta y redujo los tiempos de investigación de 10 a 1 hora. [13].
Al integrar datos de sensores, registros y órdenes de trabajo, el sistema descubrió ineficiencias que la supervisión manual suele pasar por alto. Al centrarse en activos de gran impacto, como los trenes de compresión, se demostró que incluso pequeñas mejoras podían suponer importantes ahorros de energía y costes.
Carteras de edificios federales: 12-32% Ahorro de energía
Los edificios federales también han obtenido importantes beneficios del mantenimiento predictivo. En 2023, investigadores de Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley y Universidad Carnegie Mellon analizó una cartera de 550 edificios federales gestionados por el Administración de Servicios Generales de EE.UU.. En su estudio utilizaron el aprendizaje automático para predecir el impacto de la modernización energética e identificar los edificios con mayor potencial de ahorro. [4].
Gracias a herramientas como GSALink y a mejoras específicas de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado, el análisis reveló un potencial de ahorro energético de entre 110.000 y 300.000 millones de BTU. [4]. Esto equivale a una reducción de entre 121 y 321 TTP3T en el consumo total de energía de toda la cartera. El estudio puso de relieve la importancia de dar prioridad a los edificios "altamente ahorradores" en lugar de aplicar estrategias uniformes a todos los activos. [4].
Estos ejemplos ponen de relieve las ventajas tangibles del mantenimiento predictivo. Al abordar las ineficiencias con precisión basada en datos, las organizaciones no sólo evitan fallos, sino que también consiguen importantes reducciones de energía y emisiones. El ROI oculto de estas intervenciones se hace evidente cuando se cuantifican tanto el ahorro energético como el impacto medioambiental.
Conclusiones: Maximizar el retorno de la inversión mediante el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo desempeña un papel crucial en la eliminación de ineficiencias que conducen al despilfarro de energía y a emisiones de carbono innecesarias. Cuando los equipos funcionan fuera de sus parámetros de diseño -ya sea por desalineación, lubricación deficiente o componentes desgastados- consumen más energía y generan un exceso de emisiones. Abordar estos problemas en una fase temprana no sólo previene costosas averías, sino que también prolonga la vida útil de los activos, evitando el costoso enfoque de "funcionamiento hasta el fallo".
Los beneficios financieros son igual de sorprendentes. Los fabricantes industriales se enfrentan a $50.000 millones anuales en costes de paradas imprevistas [1][2], y un mantenimiento ineficaz pueden reducir la productividad en 5% a 20% [1][2]. Además, las medidas de mantenimiento y funcionamiento son 20 veces más barato que las mejoras de la eficiencia energética, con un ahorro de energía similar. [3]. Esto convierte al mantenimiento predictivo en una de las estrategias más inteligentes para equilibrar los objetivos financieros con los esfuerzos de sostenibilidad.
Oxand Simeo™ proporciona las herramientas necesarias para alcanzar este equilibrio. Con una base de datos de más de 10.000 modelos envejecidos y 30.000 leyes de mantenimiento Con más de dos décadas de experiencia, la plataforma ayuda a los gestores de activos a predecir cómo envejecen, fallan y consumen energía los componentes a lo largo del tiempo. A diferencia de las soluciones que requieren complejas redes de sensores IoT, Oxand Simeo™ trabaja con los datos existentes -como informes de inspección, estudios de estado y registros históricos- para crear... planes plurianuales de inversión y explotación. Estos planes están diseñados para cumplir los límites presupuestarios y, al mismo tiempo, reducir el consumo de energía y las emisiones de carbono.
Las organizaciones que utilizan Oxand suelen Ahorro de costes de 10% a 25% en tareas de mantenimiento específicas, junto con reducciones cuantificables de las emisiones de CO₂ y del consumo de energía en toda su cartera de activos. [5][14]. Al pasar de unas estrategias de mantenimiento reactivas a otras proactivas y basadas en los riesgos, los gestores de activos pueden centrarse en las reparaciones de alto impacto, evitar sustituciones innecesarias y reducir el despilfarro de materiales y suministros.
Como se ha destacado en estudios de casos anteriores, el mantenimiento predictivo ofrece un vínculo claro entre la eficiencia operativa y el ahorro cuantificable. Cuando el ahorro de energía y la reducción de emisiones se integran en las métricas de costes tradicionales, el ROI oculto de las estrategias predictivas resulta innegable. Con herramientas basadas en datos que alinean el rendimiento financiero con los objetivos medioambientales, las organizaciones pueden lograr un futuro que sea rentable y responsable con el medio ambiente.
Preguntas frecuentes
Cómo contribuye el mantenimiento predictivo a reducir el consumo de energía y las emisiones de CO₂?
El mantenimiento predictivo desempeña un papel clave en la reducción de las emisiones de CO₂ al detectar y resolver los problemas de los equipos antes de provocan ineficiencias energéticas. Con la ayuda de herramientas de supervisión avanzadas que siguen el rendimiento de los equipos en tiempo real, este método garantiza que los sistemas funcionen al máximo, evitando el derroche de energía.
Cuando las máquinas funcionan con eficiencia, consumen menos energía, lo que se traduce en menos emisiones de carbono procedentes de la generación de electricidad. Además de apoyar los objetivos medioambientales, este enfoque proactivo también ahorra dinero al reducir los residuos y aumentar la vida útil de los equipos.
¿Cuáles son los primeros pasos para implantar con éxito el mantenimiento predictivo?
Para poner en marcha el mantenimiento predictivo, empiece por establecer objetivos claros y construir una base sólida basada en datos. Identifique los activos críticos que más influyen en sus operaciones e ingresos y, a continuación, evalúe sus estrategias de mantenimiento actuales, el inventario de piezas de repuesto y los registros históricos de averías. Examine detenidamente la configuración de los equipos, los programas de control y las métricas de rendimiento para identificar ineficiencias o derroches de energía. Utilice esta información para establecer indicadores clave de rendimiento medibles, como el consumo de energía por unidad producida o la reducción de los tiempos de inactividad imprevistos, asegurándose de que se ajustan a sus objetivos de rentabilidad y sostenibilidad.
Una vez definidos sus objetivos, prepárese para predicciones exactas equipando los activos esenciales con sensores IoT para controlar factores como la temperatura, las vibraciones o la presión. Introduzca estos datos en una plataforma de análisis avanzado. Empiece con un pequeño proyecto piloto para probar modelos predictivos, mejorar la calidad de los datos y formar a su equipo para que responda eficazmente a las alertas. Utilice los resultados del proyecto piloto para perfeccionar su estrategia, ajustar los programas de mantenimiento en función de las condiciones de los activos en tiempo real y ampliar el programa a todas sus operaciones. A lo largo de este proceso, controle el ahorro de energía y la reducción de emisiones para medir los progresos.
¿Puede funcionar el mantenimiento predictivo con mis sistemas y herramientas de mantenimiento actuales?
Las soluciones de mantenimiento predictivo (PdM) están diseñadas para funcionar sin problemas con el software y las herramientas en las que ya confían la mayoría de las organizaciones, como por ejemplo sistemas informatizados de gestión del mantenimiento (GMAO) y gestión de activos empresariales (GAE) plataformas. A través de API y conectores de datos, estas soluciones extraen datos de dispositivos IoT -como lecturas de sensores, métricas de vibración y estadísticas de rendimiento de equipos- directamente a los sistemas con los que los equipos ya están familiarizados. Esta configuración permite a los equipos automatizar alertas, planificar reparaciones y supervisar las actividades de mantenimiento sin alterar sus flujos de trabajo actuales.
Las plataformas de PdM también se integran con los cuadros de mando, las herramientas de elaboración de informes y los sistemas presupuestarios actuales, conservando formatos familiares como la moneda estadounidense ($) y los estilos de fecha (por ejemplo, 25 de diciembre de 2025). Al añadir información basada en el estado a los programas de mantenimiento tradicionales, las empresas pueden identificar formas de ahorrar energía, reducir las emisiones y mejorar la eficiencia, todo ello sin renunciar a las herramientas y procesos que ya tienen implantados.
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