La nueva generación de mantenimiento predictivo ya no se limita a una señal y una alarma, más bien integra múltiples fuentes, vibraciones, imágenes térmicas, audio, condiciones ambientales, Scada y logs de operación, para construir un “gemelo operativo” del activo.
Con esa base, los modelos no sólo predicen, también prescriben qué orden ejecutar, qué repuesto preposicionar y cuándo detener sin comprometer la cadena. Al respecto, Pedro Cancino, CEO de Coddi, sostuvo que “la verdadera ventaja competitiva está en pasar del predict al prescribe; es decir, transformar la alerta en una decisión que minimice riesgo, costo y pérdida de producción. Para lograrlo, los modelos deben ser multimodales, explicables y entrenados con datos locales de faena”.
Según datos de McKinsey, se estima que el mantenimiento predictivo puede reducir detenciones no programadas entre 30% y 50% y extender la vida útil entre 20% y 40%; además, programas bien escalados han logrado bajar 20% el downtime promedio en flotas ya de alto desempeño. En ese contexto, Cancino afirmó que “cuando alineas modelo, datos y procesos, el retorno aparece rápido; pero si lo dejas en ‘islas’ de análisis, el valor se diluye”.
Eficiencia del sistema
En terreno, los resultados empiezan a consolidarse. Un caso documentado por Komatsu/Modular Mining en una mina a tajo abierto en Perú reportó más de 53% de incremento del MTBF y 21% de reducción del mantenimiento no planificado tras implementar monitoreo remoto y gestión proactiva de componentes críticos.
Para el ejecutivo de Coddi, “estos números son alcanzables en Chile si integramos las fuentes de datos que ya existen, sensores, piezómetros, imágenes y registros de proceso, bajo un mismo marco de decisión y con responsabilidades claras entre operación, mantenimiento y TI”.
Por otro lado, el trasfondo sectorial refuerza la urgencia. Mientras la industria enfrenta leyes de mineral más bajas y proyectos que tardan más en madurar, exprimir la disponibilidad del parque instalado es el factor de competitividad inmediata.
McKinsey describe que, al escalar el mantenimiento predictivo con analítica y disciplina operativa, los operadores capturan ahorros y producción incremental sostenidos; y casos de digitalización en mineras globales han logrado mejoras combinadas de alrededor de 30% entre productividad y ahorro de costos, según BloombergNEF.
“Chile tiene las condiciones, datos, criticidad y cultura de mejora, para convertir el mantenimiento predictivo 3.0 en un estándar país, siempre que cuidemos la gobernanza de datos y evitemos el lock-in tecnológico”, concluyó Cancino.
Fuente: MCH