EXENTO_Luis Fernando Hernández Pérez

Abstract

En el ámbito industrial contemporáneo, las operaciones de manufactura y producción dependen fuertemente de maquinaria especializada de alto valor económico, diseñada para funcionar bajo regímenes de operación continua durante extensos ciclos productivos, que pueden abarcar meses o incluso años. No obstante, es recurrente observar que estas organizaciones priorizan la disponibilidad operativa sobre la ejecución de protocolos sistemáticos de mantenimiento preventivo o correctivo, incurriendo en prácticas reactivas que incrementan la probabilidad de fallas catastróficas, degradación prematura de activos y, en última instancia, interrupciones costosas en la cadena de suministro. Esta problemática, derivada de un enfoque cortoplacista en la gestión de activos, no solo compromete la integridad mecánica de los equipos, sino que también genera pérdidas financieras significativas asociadas a reparaciones de emergencia, sobrecostos logísticos y disminución de la vida útil residual de la maquinaria. Ante este escenario, surge como imperativo estratégico la implementación de sistemas inteligentes de gestión predictiva de mantenimiento (SGPM), basados en tecnologías de Industria 4.0 como el Internet de las Cosas (IoT), machine learning y análisis avanzado de datos. Naturalmente, la implementación de esta categoría de sistema podría exponerse a desafíos tecnológicos como la integración de la inteligencia artificial, un déficit de datos históricos de calidad y la resistencia al cambio de los procesos tradicionales de mantenimiento.