{"id":3217,"date":"2025-09-17T19:57:35","date_gmt":"2025-09-17T11:57:35","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/a-maintenance-revolution-reducing-downtime-with-ai-tools\/"},"modified":"2025-09-17T19:57:35","modified_gmt":"2025-09-17T11:57:35","slug":"una-revolucion-en-el-mantenimiento-reducir-los-tiempos-de-inactividad-con-herramientas-de-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/es\/una-revolucion-en-el-mantenimiento-reducir-los-tiempos-de-inactividad-con-herramientas-de-ai\/","title":{"rendered":"Reducir el tiempo de inactividad con herramientas de IA"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<div class=\"article-left-col\">\n<section class=\"article-topics\">\n<h4 class=\"article-topics__title\">Temas<\/h4>\n<\/section>\n<section class=\"article-section\">\n<h4 class=\"article-section__title\">Columna<\/h4>\n<p>\n            Nuestros columnistas expertos ofrecen opiniones y an\u00e1lisis sobre temas importantes a los que se enfrentan las empresas y los directivos modernos.        <\/p>\n<p>        <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/series\/column\/\" class=\"article-section__link\"><\/p>\n<p>           M\u00e1s de esta serie<br \/>\n                      <\/a><\/p>\n<\/section><\/div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<figure class=\"article-inline\">\n<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" alt=\"\" class=\"wp-image-122792\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" data-lazy-sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg\"\/><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-122792\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Reducing-Downtime-With-AI-Tools.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Kesari-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\"\/><figcaption>\n<p class=\"attribution\">Carolyn Geason-Beissel\/MIT SMR | Getty Images<\/p>\n<\/figcaption><\/figure>\n<div class=\"article-summary\"><strong class=\"article-summary__strong\">Resumen: <\/strong><\/p>\n<p>Las herramientas de IA pueden ayudar a las organizaciones a mejorar el mantenimiento de equipos e infraestructuras y a pasar a identificar y resolver los problemas de forma proactiva, en lugar de limitarse a reaccionar ante ellos. Pero los directivos que quieran implantar herramientas de mantenimiento predictivo deben afrontar tres retos espinosos: problemas de calidad de los datos, problemas para integrarlas con los sistemas heredados y resistencia cultural de los empleados. Considere estos consejos sobre la colaboraci\u00f3n hombre-m\u00e1quina que reduce el tiempo de inactividad y los costes operativos.<\/p>\n<\/div>\n<p><span class=\"smr-leadin\">Durante m\u00e1s de cuatro meses<\/span>...seis ins\u00f3litos pasajeros viajaban en los trenes del metro de Nueva York. Su misi\u00f3n: evitar cat\u00e1strofes en el metro. Desde primera hora de la ma\u00f1ana hasta altas horas de la noche, estos pasajeros controlaron incansablemente cada trayecto, captando datos de audio y vibraciones en toda la vasta red ferroviaria de la ciudad. <\/p>\n<p>Estos diligentes inspectores no eran humanos: eran smartphones Google Pixel. Montados en los trenes A del metro, introduc\u00edan los datos de sus sensores en modelos de inteligencia artificial dise\u00f1ados para detectar defectos en las v\u00edas de forma proactiva. Las inspecciones manuales tradicionales a lo largo de la red ferroviaria de 665 millas hab\u00edan demostrado ser costosas, lentas y poco eficaces. Sin embargo, en este proyecto piloto basado en IA, los sensores identificaron correctamente 92% de los defectos que los inspectores humanos detectaron despu\u00e9s manualmente. <\/p>\n<p>En <a href=\"https:\/\/www.wired.com\/story\/the-new-york-city-subway-is-using-google-pixels-to-sense-track-defects\/\" target=\"_blank\">experimento en el metro<\/a> fue un \u00e9xito arrollador. Ofrece una visi\u00f3n convincente de c\u00f3mo el mantenimiento predictivo impulsado por la IA puede transformar una amplia variedad de industrias, entre ellas las de servicios p\u00fablicos, transporte y fabricaci\u00f3n. El uso inteligente de la IA puede hacer que la gesti\u00f3n de las operaciones pase de la extinci\u00f3n reactiva de incendios a la resoluci\u00f3n proactiva de problemas. Sin embargo, los responsables deben superar los problemas de calidad de datos, integraci\u00f3n y cultura para cosechar los beneficios. <\/p>\n<h3>Cuando el mantenimiento tradicional se sale de madre<\/h3>\n<p>Los enfoques de mantenimiento que supervisan diversos activos (como equipos e infraestructuras) en todos los sectores suelen quedarse cortos por tres razones fundamentales: <\/p>\n<p><strong>1. Fuentes de informaci\u00f3n ineficaces.<\/strong> A menudo, las empresas carecen de los procesos, herramientas y personal formado necesarios para recopilar informaci\u00f3n precisa, oportuna y relevante sobre el estado de los activos. Las pr\u00e1cticas de introducci\u00f3n manual de datos dan lugar a informaci\u00f3n incompleta, inexacta o poco fiable. Esto dificulta la predicci\u00f3n de fallos en los activos, lo que provoca costosos tiempos de inactividad no planificados. <\/p>\n<p><strong>2. Confianza en el conocimiento tribal.<\/strong> Las decisiones de mantenimiento suelen depender en gran medida de la experiencia y la intuici\u00f3n individuales, lo que conduce a resultados incoherentes. Cuando los t\u00e9cnicos cualificados tienen \"d\u00edas malos\", el rendimiento de la empresa se resiente considerablemente. Adem\u00e1s, esta experiencia es vulnerable a la p\u00e9rdida generacional a medida que los baby boomers se jubilan, llev\u00e1ndose consigo d\u00e9cadas de conocimientos operativos cr\u00edticos. <\/p>\n<p><strong>3. Retos que impulsan la acci\u00f3n con los operadores.<\/strong> Incluso cuando se dispone de informaci\u00f3n, el personal sobre el terreno no siempre act\u00faa. Esto suele deberse a la desconfianza en la fiabilidad de las se\u00f1ales, o a la escasa integraci\u00f3n de los conocimientos en los flujos de trabajo diarios, lo que puede crear importantes obst\u00e1culos a la gesti\u00f3n del cambio. Con el tiempo, el personal puede perder la confianza en los sistemas predictivos, lo que les hace reacios a abordar de forma proactiva los problemas que identifica la tecnolog\u00eda. <\/p>\n<h3>Por qu\u00e9 la tecnolog\u00eda puede resolver este problema hoy<\/h3>\n<p>Varios avances tecnol\u00f3gicos han sentado las bases para ayudar a los responsables a afrontar estos retos y allanar el camino para la adopci\u00f3n generalizada del mantenimiento predictivo. <\/p>\n<p><strong>1. La explosi\u00f3n de datos y sensores IoT.<\/strong> Los sensores integrados y asequibles son ahora est\u00e1ndar en muchos activos, como las unidades de control de motores y los equipos de alto valor equipados con rastreadores GPS. Combinados con flujos de datos continuos en tiempo real a trav\u00e9s de la conectividad 5G y la nube, estos sensores permiten acceder a indicadores precisos del estado de los activos en tiempo real. <\/p>\n<p><strong>2. Avances en IA y algoritmos.<\/strong> Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden predecir fallos de forma fiable aprendiendo de los datos hist\u00f3ricos y adapt\u00e1ndose a las condiciones cambiantes del entorno. La IA no se limita a los datos estructurados de los sensores; tambi\u00e9n es excepcional en el procesamiento de datos no estructurados, como im\u00e1genes, v\u00eddeos y audio. Por ejemplo, los v\u00eddeos de las c\u00e1maras a bordo de coches o trenes pueden proporcionar un contexto real muy rico, ayudando a la IA a <em>v\u00e9ase<\/em> cosas, mejorando significativamente el rendimiento del algoritmo. <\/p>\n<p><strong>3. Integraci\u00f3n en los flujos de trabajo.<\/strong> Las herramientas de hardware y software modernas se integran ahora f\u00e1cilmente a trav\u00e9s de API y canalizaciones de datos, lo que minimiza la necesidad de transferencias manuales. Esta integraci\u00f3n puede garantizar que los conocimientos predictivos activen directamente los flujos de trabajo operativos diarios. Por ejemplo, las predicciones precisas pueden activar \u00f3rdenes de trabajo de mantenimiento automatizadas que fluyen a trav\u00e9s del sistema para la acci\u00f3n humana. El uso de la IA para minimizar las falsas alertas y explicar las predicciones fomenta la confianza de los operarios en los algoritmos y mejora su adopci\u00f3n. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<h3>El mantenimiento predictivo basado en IA, en acci\u00f3n<\/h3>\n<p>Veamos dos ejemplos reales que demuestran que el mantenimiento predictivo ya es una realidad. <\/p>\n<h4>BMW mantiene en movimiento las cintas transportadoras<\/h4>\n<p><strong>Problema:<\/strong> La planta de fabricaci\u00f3n de veh\u00edculos de BMW en Ratisbona (Alemania) se enfrentaba a graves problemas, ya que los fallos del sistema transportador provocaban frecuentes y costosas paradas de la l\u00ednea de montaje. Estas interrupciones repercut\u00edan en los plazos de producci\u00f3n y aumentaban los costes operativos, lo que afectaba a la productividad y la rentabilidad generales. <\/p>\n<p><strong>Enfoque:<\/strong> BMW despleg\u00f3 un <a href=\"https:\/\/www.press.bmwgroup.com\/global\/article\/detail\/T0438145EN\/smart-maintenance-using-artificial-intelligence?language=en\" target=\"_blank\">Sistema de mantenimiento predictivo basado en IA<\/a> que utilizaba los datos de los sensores existentes de los componentes de la cinta transportadora. Este sistema analizaba continuamente flujos de datos en tiempo real en busca de anomal\u00edas sutiles, como fluctuaciones inesperadas en el consumo de energ\u00eda o movimientos an\u00f3malos, que sugirieran posibles fallos. <\/p>\n<p><strong>Soluci\u00f3n y ventajas:<\/strong> El sistema predictivo gener\u00f3 alertas a tiempo, lo que permiti\u00f3 a los equipos gestionar proactivamente los posibles fallos y evitar tiempos de inactividad prolongados. Esta intervenci\u00f3n evit\u00f3 m\u00e1s de 500 minutos de interrupciones anuales, garantizando la continuidad de la producci\u00f3n y la entrega puntual de los veh\u00edculos. Los beneficios cuantificables del proyecto piloto llevaron a BMW a estandarizar este enfoque en todas sus plantas de fabricaci\u00f3n del mundo, mejorando la fiabilidad y la eficiencia operativa. <\/p>\n<h4>Shell mejora los procesos de refiner\u00eda<\/h4>\n<p><strong>Problema:<\/strong> La refiner\u00eda Pernis de Shell, una de las mayores de Europa, se enfrentaba a riesgos derivados de paradas imprevistas. Estas interrupciones en las instalaciones de los Pa\u00edses Bajos no s\u00f3lo aumentaban los costes de reparaci\u00f3n y mantenimiento, sino que tambi\u00e9n pon\u00edan en peligro la rentabilidad y la continuidad operativa. <\/p>\n<p><strong>Enfoque:<\/strong> Shell colabor\u00f3 con C3 AI para implantar un <a href=\"https:\/\/c3.ai\/blog\/how-shell-scaled-ai-predictive-maintenance-to-monitor-10000-pieces-of-equipment-globally\/\" target=\"_blank\">plataforma integral de mantenimiento predictivo<\/a>. Este sofisticado sistema supervisaba continuamente m\u00e1s de 10.000 activos cr\u00edticos de las refiner\u00edas, analizando semanalmente unos 20.000 millones de puntos de datos para predecir aver\u00edas en los equipos con una precisi\u00f3n excepcional. <\/p>\n<p><strong>Soluci\u00f3n y ventajas:<\/strong> La plataforma de IA identific\u00f3 con \u00e9xito dos fallos inminentes y cr\u00edticos de los equipos con mucha antelaci\u00f3n, lo que permiti\u00f3 a Shell tomar medidas de mantenimiento preventivo, evitando as\u00ed costosos tiempos de inactividad y reparaciones. Este enfoque proactivo supuso un ahorro estimado de aproximadamente $2 millones y mejor\u00f3 sustancialmente la fiabilidad operativa. Shell cre\u00f3 una s\u00f3lida estrategia de gesti\u00f3n de activos a largo plazo que ha adoptado en muchas de sus refiner\u00edas de todo el mundo.<\/p>\n<h3>Lo que puede salir mal: no se trata s\u00f3lo de la IA<\/h3>\n<p>A pesar de la promesa de utilizar herramientas de IA para realizar mantenimiento predictivo, los l\u00edderes que desean implementarlas se enfrentan a varios obst\u00e1culos potenciales. Tres retos clave requieren una atenci\u00f3n cuidadosa. <\/p>\n<p><strong>1. Problemas de calidad de los datos.<\/strong> Los datos de alta calidad son fundamentales para el mantenimiento predictivo. Deficiente <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-to-get-proactive-about-data-quality\/\">calidad de los datos<\/a> a menudo se debe a errores de introducci\u00f3n manual, pr\u00e1cticas de captura de datos incoherentes y procesos de gesti\u00f3n de datos inadecuados. Sin datos de calidad, incluso los modelos de IA m\u00e1s sofisticados fracasan, lo que ilustra el cl\u00e1sico axioma \"basura entra, basura sale\". La calidad de los datos es uno de los mayores retos a los que se enfrentan los proyectos de IA en todos los sectores y necesita mucha m\u00e1s atenci\u00f3n por parte de los l\u00edderes. <\/p>\n<p><em>Recomendaciones:<\/em> Automatice los procesos de captura de datos siempre que sea posible para reducir los errores humanos. Audite peri\u00f3dicamente los datos capturados para comprobar su exactitud y utilidad. Para garantizar que los datos son realmente utilizados por personas que pueden juzgar su calidad, introd\u00fazcalos en las decisiones operativas. Esto ayuda a llamar la atenci\u00f3n sobre posibles problemas de calidad de los datos y permite tomar medidas correctivas inmediatas en la fase de recopilaci\u00f3n de datos.<\/p>\n<div class=\"callout-pullquote callout-pullquote--no-quote callout-pullquote--long\" data-aos-duration=\"900\" data-aos-anchor-placement=\"bottom-bottom\" data-aos-easing=\"ease-out-back\" data-aos=\"fade-up\">\n<p class=\"callout-pullquote__quote\">\n\t\t\t\t\tLa calidad de los datos es uno de los mayores retos a los que se enfrentan los proyectos de IA en todos los sectores y necesita mucha m\u00e1s atenci\u00f3n por parte de los l\u00edderes.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/div>\n<p><strong>2. Retos de integraci\u00f3n.<\/strong> Incluso las predicciones m\u00e1s precisas de la IA pueden echarse a perder si no se integran bien en los flujos de trabajo existentes. Por ejemplo, gran parte del software heredado a\u00fan no se ha redise\u00f1ado con interfaces modernas de intercambio de datos. Adem\u00e1s, las organizaciones suelen llevar a cabo implantaciones de IA en silos con una escasa implicaci\u00f3n interfuncional. Cuando estas iniciativas se tratan como proyectos inform\u00e1ticos, est\u00e1n condenadas al fracaso desde el principio. <\/p>\n<p><em>Recomendaciones:<\/em> Dise\u00f1e sistemas predictivos que se comuniquen directamente con los sistemas de mantenimiento y los integren en el flujo de trabajo operativo diario. Modernizar el software heredado e implantar API s\u00f3lidas y herramientas de automatizaci\u00f3n para salvar las distancias entre la informaci\u00f3n y la ejecuci\u00f3n. Garantizar que los l\u00edderes operativos asuman el compromiso junto con el equipo de TI. <\/p>\n<p><strong>3. Resistencia cultural.<\/strong> Los empleados suelen temer a la IA debido a la preocupaci\u00f3n por la seguridad en el empleo o la desconfianza en las capacidades de la nueva tecnolog\u00eda. Esta resistencia frena la adopci\u00f3n, limitando la eficacia de las iniciativas de mantenimiento predictivo. <\/p>\n<p><em>Recomendaciones:<\/em> Implique a los empleados desde el principio para abordar el miedo a la tecnolog\u00eda. Reconozca que, aunque algunos tipos de tareas se automatizar\u00e1n, existen varias oportunidades de colaboraci\u00f3n. Por ejemplo, la IA podr\u00eda detectar problemas en los equipos en una fase temprana y ayudar a los t\u00e9cnicos a diagnosticarlos, mientras que los humanos validar\u00edan y aplicar\u00edan las soluciones. Implique activamente a los trabajadores en proyectos piloto de IA y d\u00e9 prioridad a la formaci\u00f3n para mejorar la fluidez tecnol\u00f3gica de los empleados e impulsar la adopci\u00f3n. <\/p>\n<h3>La automatizaci\u00f3n total no es el objetivo<\/h3>\n<p>\u00bfC\u00f3mo pueden empezar los directivos con el mantenimiento predictivo? Deben empezar por identificar \u00e1reas ricas en datos con gran impacto en el negocio en las que puedan poner a prueba iniciativas de mantenimiento predictivo. Empezar con proyectos espec\u00edficos y viables conduce a victorias r\u00e1pidas y a una demostraci\u00f3n m\u00e1s clara del valor, allanando el camino para una implantaci\u00f3n m\u00e1s amplia y una adopci\u00f3n a largo plazo. <\/p>\n<p>Recuerde que el objetivo del mantenimiento predictivo no es la automatizaci\u00f3n total. Se trata de reducir el tiempo de inactividad de los activos optimizando los esfuerzos de supervisi\u00f3n. Aumentar los flujos de trabajo de mantenimiento con la supervisi\u00f3n automatizada en tiempo real, con la ayuda de la revisi\u00f3n humana y la acci\u00f3n oportuna sobre el terreno, requiere la colaboraci\u00f3n entre m\u00e1quinas y humanos. <\/p>\n<p>Los l\u00edderes deben celebrar las victorias r\u00e1pidas a lo largo del camino para generar confianza en los equipos y mejorar la visibilidad de las iniciativas. Las empresas que adoptan este enfoque proactivo y colaborativo pueden reducir significativamente el tiempo de inactividad, disminuir los costes operativos y obtener una ventaja competitiva sostenible. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<div class=\"article-left-col--footer\">\n<section class=\"article-topics\">\n<h4 class=\"article-topics__title\">Temas<\/h4>\n<\/section>\n<section class=\"article-section\">\n<h4 class=\"article-section__title\">Columna<\/h4>\n<p>\n            Nuestros columnistas expertos ofrecen opiniones y an\u00e1lisis sobre temas importantes a los que se enfrentan las empresas y los directivos modernos.        <\/p>\n<p>        <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/series\/column\/\" class=\"article-section__link\"><\/p>\n<p>           M\u00e1s de esta serie<br \/>\n                      <\/a><\/p>\n<\/section><\/div>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">Sobre el autor<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/gkesari\/\" target=\"_blank\">Ganes Kesari<\/a> es fundador y consejero delegado de Tensor Planet, una empresa de productos de software. <\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<p>#Reducci\u00f3n del tiempo de inactividad #Downtime #Tools<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Columna de temas Nuestros columnistas expertos ofrecen opiniones y an\u00e1lisis sobre temas importantes a los que se enfrentan las empresas y los directivos modernos. 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