Mantenimiento predictivo (PdM) está transformando la forma en que las organizaciones gestionan los activos, recortando costes y reduciendo el tiempo de inactividad. Cuando se integra con el ISO 55001:2024 de gestión de activos, PdM permite a las empresas anticiparse a los fallos mediante información basada en datos. La última actualización de la norma ISO 55001 introduce Cláusula 10.3, "Acción predictiva", El mantenimiento de los edificios se basa en la gestión proactiva de los riesgos, en detrimento del mantenimiento tradicional basado en el tiempo o reactivo.
Entre las principales ventajas de integrar PdM con ISO 55001 se incluyen:
- Reducción de costes: Los costes de mantenimiento disminuyen en 5-10%, y los tiempos de inactividad imprevistos se reducen en 10-20%.
- Mayor tiempo de actividad: La programación mejorada de las intervenciones prolonga la vida útil de los activos hasta un 30-50%.
- Mejor toma de decisiones: Los datos de los sensores y los modelos predictivos coinciden con el objetivo de la ISO de equilibrar costes, riesgos y rendimiento.
- Objetivos de sostenibilidad: PdM apoya la eficiencia energética y reduce las emisiones de CO₂, en consonancia con los objetivos ESG.
Para una aplicación satisfactoria:
- Construir un registro centralizado de activos para gestionar los datos del ciclo de vida.
- Utilice modelos predictivos, como los que ofrece Oxand Simeo™, para simular el envejecimiento de los activos y los riesgos de fallo.
- Alinee las estrategias de PdM con sus Plan Estratégico de Gestión de Activos (PESA) para cumplir los requisitos de la norma ISO 55001.
- Realice un seguimiento de la rentabilidad con parámetros como la reducción del tiempo de inactividad, el ahorro de costes y la eficiencia energética.
Papel de la tecnología en la gestión de activos (ISO 55001)
Cómo colaboran la ISO 55001 y el mantenimiento predictivo
Comparación de Estrategias de Mantenimiento: Alineación e impacto de ISO 55001
La norma ISO 55001 se basa en principios como la toma de decisiones basada en el riesgo, la gestión del ciclo de vida y la evaluación del rendimiento. Estos principios se alinean de forma natural con el mantenimiento predictivo, que se basa en datos en tiempo real para programar intervenciones justo en el momento adecuado.
Una actualización clave de la versión 2024 de la norma es la cláusula 10.3, titulada "Acción predictiva", que sustituye a la antigua terminología de "acción preventiva". Este cambio refleja la creciente importancia de las estrategias basadas en datos. Como explica Martin Kerr, del grupo de expertos ISO/TC 251:
"La Acción Predictiva puede ser cualquier cosa que busque adaptar cambios internos, externos basados en riesgos y oportunidades, servicios y/o activos"." [1]
Esta actualización aleja a las organizaciones de los calendarios rígidos y las respuestas reactivas. En su lugar, fomenta el uso de datos basados en el estado para actuar de forma proactiva. Este enfoque enlaza directamente con la cláusula 6.2.3, que hace hincapié en el equilibrio entre coste, riesgo y rendimiento a la hora de planificar los recursos. [1].
Además, la cláusula 7.6 de la norma subraya la importancia de utilizar los datos y la información como base para la toma de decisiones. El mantenimiento predictivo transforma los datos brutos de los sensores en información procesable, creando un marco sólido para las decisiones de gestión de activos que cumplen los requisitos de la norma ISO 55001.
Requisitos ISO 55001 que apoyan las estrategias de mantenimiento
Varias cláusulas de la norma ISO 55001 proporcionan una base natural para incorporar el mantenimiento predictivo a la gestión de activos:
- Planificación y control operativos (cláusula 8.1): Esta cláusula subraya la importancia de gestionar los activos a lo largo de su ciclo de vida. El mantenimiento predictivo ayuda a prolongar la vida útil de los activos y a evitar fallos inesperados.
- Gestión de riesgos y oportunidades (cláusula 6.1): La actualización de 2024 separa riesgo y oportunidad, mostrando que el mantenimiento predictivo no se limita a prevenir fallos. También identifica mejoras de rendimiento, como reconocer cuándo un activo está aguantando mejor de lo esperado, lo que permite una planificación más inteligente en torno a los intervalos de servicio y las piezas de repuesto.
- Toma de decisiones escalable (cláusula 4.5): La norma ISO 55001 garantiza que su marco puede funcionar para organizaciones de todos los tamaños. Las instalaciones más pequeñas pueden empezar con unos pocos activos críticos, mientras que las empresas más grandes pueden ampliar el mantenimiento predictivo a toda su cartera estableciendo protocolos para convertir los datos en medidas procesables.
Para ilustrar cómo las distintas estrategias de mantenimiento se ajustan a la norma ISO 55001, he aquí un desglose:
| Estrategia de mantenimiento | Alineación ISO 55001 | Perfil de riesgo | Impacto en los costes |
|---|---|---|---|
| Run-to-Failure | Bajo (reactivo) | Alto riesgo de daños catastróficos | Alto (tiempo de inactividad no planificado) |
| Basado en el tiempo (preventivo) | Moderado (programado) | Riesgo de mantenimiento excesivo de las piezas en buen estado | Moderado (despilfarro de recursos) |
| Predictivo (PdM) | Alta (Proactiva, cláusula 10.3) | Mitigación de riesgos basada en datos | Baja (intervención optimizada) |
Para maximizar los resultados, céntrese en los activos que fallan con frecuencia. Esto acelerará la recopilación de datos y ayudará a demostrar la rentabilidad de la inversión. [4].
Una vez recopilada la información, intégrela en su Plan Estratégico de Gestión de Activos (SAMP) para formalizar el mantenimiento predictivo como parte de su estrategia global.
Añadir el mantenimiento predictivo a su plan estratégico de gestión de activos
El mantenimiento predictivo no es sólo una herramienta técnica: se convierte en una ventaja estratégica cuando se incorpora a su SAMP. Este plan conecta los objetivos técnicos con objetivos empresariales más amplios y garantiza el compromiso de los directivos, tal como exige la norma ISO 55001:2024. [1][5].
Comience por definir cómo los datos de mantenimiento predictivo apoyarán sus objetivos a largo plazo. Por ejemplo, si su organización da prioridad a la reducción de las emisiones de carbono, su SAMP debe describir cómo el mantenimiento predictivo mejora la eficiencia energética y prolonga la vida útil de los activos. Si el cumplimiento normativo es clave, detalle cómo la monitorización del estado proporciona pruebas listas para auditoría de la gestión proactiva de riesgos.
Establezca protocolos claros para responder a los distintos niveles de alerta. Por ejemplo, una señal de "Advertencia" podría activar el mantenimiento durante un tiempo de inactividad programado, mientras que una "Alarma" podría requerir una acción inmediata. [4]. Estos protocolos deben incluir a quién se notifica, qué acciones son necesarias y cómo documentar todo para apoyar las revisiones de rendimiento ISO 55001.
En ISO 55002:Las directrices de 2018 hacen hincapié en:
"La capacidad de tomar decisiones con conocimiento de causa de forma rápida, rigurosa y con la debida evaluación de resultados es el núcleo de la gestión de activos"." [5]
Su SAMP también debe abordar la propiedad de los datos y la gestión del conocimiento. La cláusula 7.7 de la actualización de 2024 reconoce que los datos brutos sin contexto tienen un valor limitado. Un sistema de mantenimiento predictivo debe convertir los conocimientos técnicos en conocimientos duraderos que sigan siendo útiles incluso durante las transiciones de personal.
Por último, vincule los objetivos de sostenibilidad a su SAMP. El mantenimiento predictivo prolonga naturalmente la vida útil de los activos y reduce los residuos, pero estos beneficios deben ser medibles. Realice un seguimiento de métricas como el porcentaje de sustituciones prematuras evitadas o las toneladas de emisiones de CO₂ reducidas. Vincular estos resultados a los objetivos medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) no sólo aumenta la fiabilidad de los activos, sino que también se alinea con el compromiso de la norma ISO 55001 con la gestión sostenible y basada en el riesgo.
Cómo configurar los datos de sus activos para el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo se nutre de datos fiables y bien organizados sobre los activos. Sin un sistema centralizado, la información se vuelve dispersa, incoherente e incompleta, lo que hace casi imposible tomar decisiones sólidas basadas en el riesgo. Como señala el apartado 7.6 de la norma ISO 55001:2024, los datos y la información son la columna vertebral de la toma de decisiones en las organizaciones [1]. Esto subraya la importancia de pasar de la simple recopilación de datos a la gestión activa de los activos.
Recopilar datos es sólo el principio: estructurarlos para crear modelos predictivos es donde empieza el verdadero trabajo. Los silos de datos fragmentados pueden desbaratar los esfuerzos de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. En palabras de un experto:
"La ventaja competitiva sostenible proviene de lo que tu organización aprende, no de lo que compra"." [4]
Si sus datos están externalizados o bloqueados en sistemas de terceros, desarrollar la experiencia interna necesaria para ampliar el mantenimiento predictivo se convierte en un reto importante.
La calidad de los datos repercute directamente en los costes. Las empresas que aplican prácticas sólidas de gobernanza de datos y gestión de datos maestros registran reducciones de 10% a 30% en gastos de mantenimiento y sustitución. [6]. Por el contrario, la mala calidad de los datos conduce a predicciones erróneas, intervenciones innecesarias y pérdida de oportunidades para ampliar la vida útil de los activos. La norma ISO 55001 destaca la importancia de mantener la precisión y coherencia entre los datos financieros y técnicos de los activos para que las partes interesadas confíen en la toma de decisiones. [5].
Creación de un registro centralizado de activos
Un registro centralizado de activos es la piedra angular de cualquier estrategia de mantenimiento predictivo. Herramientas como Oxand Inventario Simeo ayudar a crear esta base estableciendo una jerarquía estandarizada de activos, documentando cada componente crítico, sus propiedades y su historial de rendimiento.
Para agilizar la recogida de datos, el Simeo GO ofrece una solución práctica. Los equipos sobre el terreno pueden realizar inspecciones guiadas, sin conexión si es necesario, directamente in situ. Pueden capturar fotos, puntuaciones de estado y evaluaciones de riesgos mediante formularios normalizados, eliminando las incoherencias habituales de las inspecciones en papel o la introducción de datos ad hoc. La aplicación también aplica reglas de validación para minimizar errores, duplicados y lagunas en los datos antes de sincronizarlos con el registro central.
Este enfoque se ajusta a los principios de gestión del ciclo de vida de la norma ISO 55001, que hace hincapié en la gestión de los activos desde su adquisición hasta su eliminación. La norma exige documentar las propiedades críticas y hacer un seguimiento del rendimiento a lo largo del tiempo. [6]. Simeo Inventory apoya esto mediante la creación de una base de conocimientos centralizada y compartible que alimenta directamente modelos predictivos y escenarios basados en riesgos. Al mantener un registro limpio y centralizado, las organizaciones pueden integrar datos de diversas fuentes (sensores, sistemas de control industrial, ERP y CMMS) para descubrir las causas raíz que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas. [3]. Este nivel de integración refuerza los esfuerzos de mantenimiento predictivo, cumpliendo con el énfasis de la ISO 55001 en la toma de decisiones basada en datos.
Sin embargo, incluso el mejor registro de activos es tan bueno como las prácticas de gobernanza de datos que lo sustentan. Un mantenimiento predictivo fiable empieza con datos de alta calidad y una gobernanza estricta.
Mantener la calidad y la gobernanza de los datos
Para que el mantenimiento predictivo tenga éxito, la calidad de los datos debe ser una prioridad absoluta. La gobernanza formal y las prácticas de gestión de datos maestros (MDM) garantizan la coherencia necesaria para que los algoritmos pronostiquen los fallos con precisión. Sin datos de calidad, los modelos predictivos se entrenarán con información errónea, lo que producirá resultados poco fiables.
Establezca una clara propiedad interna de sus datos. Externalizar el análisis a terceros puede desconectar a las organizaciones de su propia información, lo que dificulta el desarrollo de capacidades de aprendizaje automático a largo plazo. [4]. En su lugar, considere la posibilidad de adoptar un enfoque de formación del tipo "yo lo hago, nosotros lo hacemos, usted lo hace". Comience con instalaciones dirigidas por expertos y, a continuación, transfiera gradualmente la responsabilidad a los equipos internos a medida que adquieran confianza y habilidades. [4].
Invertir en la limpieza de datos desde el principio puede reportar beneficios duraderos. Antes de ampliar el mantenimiento predictivo, asigne los datos históricos a eventos de fallo específicos y resuelva cualquier incoherencia.
Por último, la integración de datos financieros y técnicos en un registro centralizado garantiza el cumplimiento de los requisitos de la norma ISO 55001 para la toma de decisiones equilibrada en torno a costes, riesgos y rendimiento. [5]. Al dar prioridad a la calidad y la gobernanza de los datos, se sientan las bases para un programa de mantenimiento predictivo que ofrezca resultados reales.
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Utilizando Oxand Simeo™ para el mantenimiento predictivo
Si dispone de datos de activos centralizados y bien organizados, podrá aplicar estrategias de mantenimiento predictivo con mayor eficacia. Oxand Simeo™ utiliza modelización probabilística y datos históricos para predecir la degradación de los activos, incluso en ausencia de amplias redes de sensores, en consonancia con la norma ISO 55001:2024, cláusula 10.3. [1].
Esta plataforma no depende de una densa red de sensores para proporcionar información. En su lugar, aprovecha los datos históricos y los modelos avanzados para predecir cuándo pueden fallar los activos y determinar el mejor momento para el mantenimiento. Esto significa que puede empezar a planificar posibles problemas y asignar recursos estratégicamente, incluso si su configuración de IoT es mínima o inexistente.
Modelos de envejecimiento y leyes de mantenimiento en acción
Oxand Simeo™ incorpora una biblioteca de más de 10.000 modelos de envejecimiento y 30.000 leyes de mantenimiento para simular cómo se degradan los activos con el paso del tiempo [9]. Estos modelos tienen en cuenta cómo se deterioran los distintos componentes -como los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado, la cubierta, los cuadros eléctricos o el pavimento- en función de las condiciones y los patrones de uso.
El proceso comienza por asignar su registro de activos a las curvas de envejecimiento apropiadas. Por ejemplo, la curva de degradación de una enfriadora puede depender de factores como el tiempo de funcionamiento, la temperatura y el historial de mantenimiento. Aplicando estas curvas, el sistema calcula la probabilidad de avería a lo largo del tiempo, lo que le permite planificar intervenciones proactivas en lugar de reaccionar ante emergencias.
Este planteamiento puede prolongar la vida útil de un activo mediante 30-50% y reducir significativamente las reparaciones de emergencia: hasta 70-85% menos intervenciones imprevistas [8]. Un centro comunicó un ahorro anual de $500,000 previniendo los problemas de mantenimiento antes de que se agraven [4].
La clave del éxito reside en adaptar el modelo adecuado a cada tipo de activo. Empiece centrándose en los componentes de alto valor o riesgo, cuyos fallos podrían interrumpir las operaciones o poner en peligro la seguridad. A medida que aumente la confianza en las predicciones, podrá ampliar la cobertura a otros activos. El sistema mejora continuamente sus previsiones incorporando nuevos datos procedentes de inspecciones, registros de mantenimiento y métricas de rendimiento.
Una vez calibrados los modelos, puede realizar análisis de escenarios para identificar las zonas de alto riesgo y priorizar las acciones de mantenimiento que tendrán mayor impacto.
Priorizar el mantenimiento con el análisis de escenarios
Los modelos predictivos se vuelven aún más potentes cuando se utilizan para evaluar diferentes estrategias de mantenimiento e inversión. Oxand Simeo™ le permite ejecutar escenarios "hipotéticos", equilibrando coste, riesgo y rendimiento - un requisito fundamental de Cláusula 6.2.3 para alcanzar los objetivos de gestión de activos [1].
Establezca parámetros como restricciones presupuestarias, niveles de servicio aceptables, tolerancia al riesgo y plazos de cumplimiento. La plataforma simula varias estrategias de inversión, mostrando cómo las distintas asignaciones de CAPEX y OPEX afectan a los costes totales, las probabilidades de fallo y la disponibilidad de los activos en periodos que van de 5 a 30 años. [9].
Puede comparar distintos enfoques, como el mantenimiento mínimo, las sustituciones preventivas agresivas o las intervenciones predictivas optimizadas, para encontrar el mejor equilibrio entre coste y rendimiento. El sistema calcula un Índice de salud de los activos (ISA) para cada escenario, lo que ayuda a priorizar las acciones en función de la probabilidad de fallo y el impacto potencial. [9][11]. De este modo se garantiza que los fondos de mantenimiento se destinen a los activos críticos y se evitan gastos innecesarios en elementos de bajo riesgo.
Por ejemplo, en 2024, un fabricante mundial de cemento utilizó este enfoque para solucionar un problema en el ventilador del separador antes de que causara paradas de producción. Esta acción proactiva les ahorró $120,000 en pérdidas potenciales y dio lugar a $1,1 millones en ahorro global [10].
Los resultados de estos escenarios alimentan directamente su Plan Estratégico de Gestión de Activos (PESA), Garantizar que el mantenimiento técnico se ajusta a las prioridades financieras y estratégicas generales. [7][1]. Esta integración también proporciona documentación lista para la auditoría con el fin de cumplir los requisitos de la norma ISO 55001:2024 para la toma de decisiones (sección 4.5) y la acción predictiva (sección 10.3). [9][1].
Este enfoque de planificación basado en el riesgo también crea oportunidades para mejorar la eficiencia energética y reducir las emisiones de carbono.
Eficiencia energética y reducción de CO₂ mediante el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo no se limita a prevenir averías, también puede ayudar a optimizar el uso de la energía y reducir las emisiones de carbono. Oxand Simeo™ integra el modelado del rendimiento energético en la planificación del mantenimiento, identificando los problemas de los equipos que derrochan energía, como el sobrecalentamiento de los motores o las fugas de aire en los sistemas comprimidos. [12].
Utilizando los mismos modelos de envejecimiento, la plataforma predice cómo afecta la degradación de los activos a la eficiencia energética a lo largo del tiempo. Por ejemplo, a medida que un sistema de calefacción, ventilación y aire acondicionado se deteriora, podría consumir 20-40% más energía de lo habitual [12]. Al programar el mantenimiento antes de que disminuya la eficiencia, puede mantener los sistemas funcionando de forma óptima al tiempo que prolonga su vida útil.
Incluso puede establecer objetivos de reducción de energía y CO₂ dentro de sus escenarios de inversión. El sistema prioriza las acciones que tienen mayor impacto en la sostenibilidad sin salirse del presupuesto. Esto se ajusta a ISO 55010 directrices para integrar los objetivos financieros y medioambientales, ayudando a las organizaciones a alcanzar los objetivos ESG (Environmental, Social, and Governance) [13][14].
Las organizaciones que adoptan este enfoque han informado de 10-30% reducciones de los costes de mantenimiento y sustitución, junto con mejoras cuantificables de la eficiencia energética y ahorro de carbono en todas sus carteras. [6]. Al integrar la sostenibilidad en su estrategia de mantenimiento, no sólo cumplirá los requisitos de optimización del ciclo de vida de la norma ISO 55001, sino que también avanzará en los objetivos de descarbonización de su organización.
Demostrar la rentabilidad de la inversión y cumplir los requisitos de la norma ISO 55001
La incorporación del mantenimiento predictivo en su marco ISO 55001 hace algo más que mejorar el rendimiento de los activos: proporciona un retorno de la inversión (ROI) medible. El mantenimiento predictivo se alinea con la norma ISO 55001:2024 al centrarse en ajustes basados en el riesgo, como se indica en la sección 10.3. Por término medio, puede reducir los costes de mantenimiento en 5-10%, aumentar el tiempo de actividad de los equipos en 10-20% y reducir el tiempo de planificación en 20-50%. [3].
Por ejemplo, un fabricante de productos químicos aplicó el mantenimiento predictivo a sus extrusoras y consiguió una reducción de 80% en los tiempos de inactividad no planificados, lo que supuso un ahorro de $300.000 por activo. [3].
El objetivo de la mayoría de las organizaciones es obtener la máxima rentabilidad en un plazo de 6 a 12 meses. [4]. Para alcanzar este objetivo, empiece por los activos que fallan con frecuencia. Estos activos generan más datos, lo que ayuda a validar los modelos predictivos con mayor rapidez. [4].
Seguimiento del ROI con métricas de rendimiento
Para medir la eficacia del mantenimiento predictivo, realice un seguimiento de una combinación de indicadores adelantados (como la precisión de la predicción, el estado de los sensores y el momento de las intervenciones) e indicadores rezagados (como el tiempo medio entre fallos, la reducción del tiempo de inactividad, el ahorro de costes y las mejoras de la sostenibilidad). [3][4]. A medida que las organizaciones pasan del mantenimiento reactivo al predictivo, el enfoque de las métricas debe evolucionar. Al principio, se pueden medir las reducciones de las reparaciones de emergencia y los costes de las paradas imprevistas. Con el tiempo, esto cambia a objetivos más amplios como la optimización de costes, la ampliación de la vida útil de los activos y la mejora de la eficacia general de los equipos (OEE). [4]. La OEE, que evalúa la fiabilidad, eficiencia y consistencia del rendimiento de un activo, se convierte en una métrica clave para los programas maduros de mantenimiento predictivo. [15].
Más allá de los beneficios financieros, el mantenimiento predictivo añade valor a través de la mejora de la seguridad, la salud y el cumplimiento de la normativa medioambiental, un mejor servicio al cliente y un mayor cumplimiento de la normativa. Por ejemplo, algunas instalaciones han informado de ahorros anuales de $30.000 en piezas de repuesto y $230.000 en reducción de chatarra por línea de producción. [4].
| Métrica | Rango de mejora |
|---|---|
| Costes de mantenimiento | Reducción 5-10% [2] |
| Tiempo de actividad de los equipos | 10-20% aumento [2] |
| Tiempo de planificación | 20-50% reducción [2] |
| Inversión de capital | Reducción de 3-5% mediante la ampliación de la vida útil de los activos [2] |
Estas métricas no sólo demuestran el retorno de la inversión, sino que también respaldan la elaboración de informes listos para la auditoría, un aspecto clave del cumplimiento de la norma ISO 55001.
Creación de documentación e informes listos para la auditoría
Para mantener la conformidad, es fundamental disponer de documentación lista para la auditoría. ISO 55001:2024 requiere que las organizaciones muestren pruebas de la toma de decisiones basada en datos, como se especifica en la Sección 4.5 (Toma de decisiones y valor) y en la Sección 7.6 (Datos e información). [1]. Herramientas como Oxand Simeo™ simplifican este proceso generando informes transparentes y trazables que los auditores esperan. Estos informes muestran claramente cómo las decisiones de mantenimiento equilibran el coste, el riesgo y el rendimiento a lo largo del ciclo de vida de un activo.
La plataforma vincula los algoritmos predictivos directamente a las acciones de mantenimiento, creando una pista de auditoría clara. Por ejemplo, cuando se marca un componente de alto riesgo, el sistema documenta su probabilidad de fallo, impacto potencial, calendario de intervención recomendado y costes asociados, todo ello alineado con el Plan Estratégico de Gestión de Activos. De este modo se cumple el requisito de la norma ISO 55001:2024, según el cual los objetivos deben estar "dotados de recursos, no sólo enumerados"." [1].
"La toma de decisiones transparente se vuelve mucho más clara y evidente si se tiene un conocimiento profundo del valor creado por los activos, y se sabe cómo las acciones de mitigación de riesgos protegen y los gastos apoyan ese valor." - Directrices ISO 55002:2018 [5]
Los informes Oxand Simeo™ también incluyen análisis de escenarios que comparan diferentes estrategias de inversión. Estos informes ilustran el impacto de los distintos enfoques en los costes totales, los riesgos de fallo y la disponibilidad de los activos a lo largo del tiempo. Además, la plataforma hace un seguimiento de cómo el mantenimiento predictivo apoya los objetivos de sostenibilidad, documentando las mejoras en la eficiencia energética y las reducciones de CO₂ para cumplir con los requisitos de información ESG.
Conclusión
La incorporación del mantenimiento predictivo en su marco ISO 55001 transforma la gestión de activos en una práctica orientada al futuro y al valor. Al alinearse con la actualización de la ISO 55001:2024 Sección 10.3 sobre "Acción Predictiva", las empresas pueden pasar de enfoques reactivos a estrategias basadas en datos y riesgos que mejoran la rentabilidad, el rendimiento y la sostenibilidad a lo largo del ciclo de vida de los activos. [1].
Este enfoque no es sólo estratégico, sino que tiene un impacto financiero. Se ha demostrado que el mantenimiento predictivo reduce significativamente los costes, aumenta el tiempo de actividad y mejora la eficacia de la planificación. Además, prolonga la vida útil de los activos, reduce la necesidad de inventarios excesivos de piezas de repuesto y ayuda a evitar el asombroso aumento de los costes de mantenimiento. $50 mil millones en pérdidas anuales causadas por paradas imprevistas en todos los sectores. [2][3]. Los casos de éxito en diversos sectores ponen de relieve estas ventajas, con reducciones tangibles de los tiempos de inactividad y los gastos de mantenimiento.
Oxand Simeo™ simplifica esta transición al tiempo que garantiza el cumplimiento de las normas de auditoría. Con una base de Más de 10.000 modelos propios de envejecimiento y Más de 30.000 leyes de mantenimiento Desarrollada a lo largo de dos décadas, la plataforma predice cómo envejecen, fallan y consumen energía los activos, sin depender de extensas redes de sensores IoT. Permite a las organizaciones realizar simulaciones plurianuales de CAPEX y OPEX, priorizar las acciones en función del riesgo y el coste, y mantener la documentación clara que exigen los auditores. Al vincular directamente algoritmos predictivos con planes de mantenimiento procesables, Oxand Simeo™ garantiza que las organizaciones cumplan las expectativas de la norma ISO 55001:2024 en cuanto a objetivos basados en datos y con recursos suficientes [1].
Preguntas frecuentes
¿Cómo apoya el mantenimiento predictivo el enfoque de la norma ISO 55001:2024 en la gestión proactiva de activos?
El mantenimiento predictivo se alinea perfectamente con el enfoque de la norma ISO 55001:2024 en la gestión proactiva de activos, en particular en la cláusula 10.3, que hace hincapié en ‘Acción predictiva’. Esta parte de la norma anima a las organizaciones a anticiparse a los posibles fallos de los activos utilizando estrategias basadas en datos, que es exactamente en lo que se basa el mantenimiento predictivo.
Con herramientas como sensores, análisis y aprendizaje automático, el mantenimiento predictivo puede predecir las condiciones de los equipos y programar el mantenimiento necesario antes de que surjan los problemas. Esto no solo minimiza el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil de los activos, sino que también respalda toma de decisiones basada en el riesgo, un principio básico de la norma ISO 55001. Además, la adopción del mantenimiento predictivo mejora la preparación para auditorías y demuestra un retorno de la inversión medible, en consonancia con los objetivos más amplios de una gestión de activos sostenible y eficaz.
¿Cómo pueden las organizaciones integrar con éxito el mantenimiento predictivo en su marco de gestión de activos ISO 55001?
Para integrar perfectamente el mantenimiento predictivo en un marco ISO 55001, es importante centrarse en algunos pasos esenciales. Empiece por identificar los activos críticos en los que el mantenimiento predictivo puede marcar la diferencia. A continuación, implante tecnologías de supervisión fiables para realizar un seguimiento eficaz de su rendimiento. Recopile y analice los datos minuciosamente para anticiparse a posibles fallos y ajustar los programas de mantenimiento.
El siguiente paso es convertir estos conocimientos técnicos en estrategias prácticas que respalden los objetivos de su organización, ya sea prolongar la vida útil de los activos, reducir los tiempos de inactividad imprevistos o disminuir los riesgos operativos. Igualmente importante es invertir en su equipo. Proporcione formación y desarrolle la experiencia interna para que su personal pueda utilizar con confianza las herramientas y sacar el máximo partido de los conocimientos que ofrece el mantenimiento predictivo. Al alinear estos esfuerzos con los principios de la norma ISO 55001, las organizaciones pueden tomar decisiones más inteligentes y trabajar para lograr un rendimiento estable y a largo plazo de los activos.
¿Cómo apoya el mantenimiento predictivo los objetivos de sostenibilidad y ESG?
El mantenimiento predictivo desempeña un papel clave para ayudar a las organizaciones a cumplir los sostenibilidad y ESG (Medioambiental, Social y de Gobernanza) aumentando la eficiencia de los activos y reduciendo el impacto medioambiental. Mediante herramientas como el análisis avanzado de datos y el IoT, identifica posibles problemas en los equipos antes de que se agraven. Esto reduce el tiempo de inactividad inesperado y prolonga la vida útil de los activos, lo que a su vez reduce los residuos y conserva los recursos, apoyando los objetivos medioambientales.
También ayuda a reducir el consumo de energía y las emisiones al detectar las ineficiencias de los equipos y permitir los ajustes oportunos. Además, el mantenimiento predictivo mejora la seguridad al evitar averías importantes en los equipos, protegiendo tanto a los trabajadores como a las comunidades cercanas. Con decisiones más inteligentes y basadas en datos, las empresas pueden alinear sus operaciones con las prioridades de sostenibilidad y ASG de forma más eficaz.
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