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        Mantenimiento basado en datos: Deje que sus máquinas le digan lo que necesitan

        El tiempo de inactividad no planificado de las máquinas es uno de los mayores retos de la fabricación. Con una producción justo a tiempo estrictamente sincronizada, incluso una breve interrupción puede provocar retrasos en la cadena de suministro y enormes costes. Entra en escena el mantenimiento predictivo en una fábrica basada en datos: la promesa de prevenir fallos antes de que se produzcan mediante el análisis inteligente de datos. Pero, ¿funciona realmente en la vida real?


        Guest author
        16 de julio de 2025
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        Tiempo de lectura: 2 minutos

        Mantenimiento predictivo con aprendizaje automático e inteligencia artificial como elemento central de la fábrica basada en datos

        Los sensores de las máquinas recopilan continuamente valores como la temperatura, la vibración, el sonido y la presión. Los sistemas basados en la inteligencia artificial analizan estos datos sobre la marcha para detectar anomalías e indicadores tempranos de fallos. Esta información permite realizar un mantenimiento específico y rentable antes de que se produzca una avería.


        El mantenimiento predictivo no es un fin en sí mismo, sino un medio para alcanzar un objetivo mayor: crear un sistema de producción inteligente y con capacidad de autoaprendizaje que vaya mucho más allá del mantenimiento reactivo.

        Los nuevos avances, como el aprendizaje por refuerzo, van un paso más allá y optimizan dinámicamente los planes de mantenimiento mediante la identificación de las ventanas de servicio ideales basándose en el comportamiento real de las máquinas y las tendencias históricas.

        Integración de datos: la base del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la fabricación

        Sin embargo, el mantenimiento inteligente no consiste solo en hacer sonar alarmas. Las soluciones actuales de IA y ML van más allá: ofrecen evaluaciones de riesgos, priorizan acciones y ayudan a planificar la mano de obra. No solo reducen el tiempo de inactividad no planificado, sino que también ayudan a evitar problemas de calidad causados por componentes desgastados o defectuosos.

        Lea la entrada del blog de nuestro especialista en IoT, Device Insight, para descubrir qué se necesita paa que estas soluciones desarrollen todo su potencial y cómo se traduce esto en la práctica:

        Mantenimiento predictivo con ML e IA: Deja que tus máquinas te digan lo que necesitan

        Lea el artículo completo en el blog Device Insight

        About the author

        Alexandra Luchtai writes regularly about technology innovations, latest projects and market insights around IoT, IIoT and any kind of smart products connected by IoT specialist and KUKA subsidiary Device Insight.

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