La inteligencia artificial y la digitalización impulsan un mantenimiento predictivo en Facility Management. El mantenimiento reactivo ha sido la norma en Facility Management durante décadas: esperar a que un equipo falle para repararlo. Aunque su implementación es sencilla y requiere menor inversión inicial, esta estrategia genera altos costes operativos y tiempos de inactividad imprevistos que afectan la eficiencia de las instalaciones. Además, la falta de previsión en el mantenimiento provoca una gestión ineficiente de los recursos y puede comprometer la seguridad.
En la actualidad, con instalaciones cada vez más complejas, el mantenimiento reactivo ya no es viable. Gracias a la digitalización, la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) están permitiendo una transición hacia un mantenimiento predictivo y basado en datos, eliminando las intervenciones de última hora y optimizando los procesos.
IA y mantenimiento predictivo: anticiparse a los fallos
El mantenimiento predictivo, basado en algoritmos de IA y modelos estadísticos, permite predecir fallos antes de que ocurran. Analizando datos operacionales en tiempo real, los sistemas de IA identifican patrones y anomalías que indicarían un posible fallo en los activos. Por ejemplo, un algoritmo de machine learning puede detectar aumentos leves en la temperatura de un sistema HVAC antes de que ocurra un fallo crítico, permitiendo al equipo de mantenimiento intervenir en el momento óptimo y evitar una avería mayor. Según estudios de la industria, esta estrategia reduce hasta un 50% las paradas imprevistas y disminuye los costes de mantenimiento en un 20% a 30%.
El papel del IoT y la analítica de datos El IoT ha sido clave en la evolución del mantenimiento predictivo. Sensores conectados a equipos recopilan datos sobre temperatura, vibración, consumo energético y otras variables críticas. Estos datos se analizan en tiempo real, permitiendo a los gestores de FM tomar decisiones informadas y programar intervenciones antes de que un problema afecte la operatividad.
Además, con el uso de plataformas digitales de gestión del mantenimiento (GMAO), los datos recopilados pueden visualizarse de forma centralizada, facilitando el monitoreo de activos dispersos en múltiples ubicaciones. De esta manera, los equipos de FM pueden mejorar la planificación y reducir los tiempos de respuesta ante incidencias.
Eficiencia operativa y reducción de costes
Adoptar un modelo de mantenimiento predictivo no solo minimiza las averías, sino que optimiza la gestión de recursos y la asignación de personal. La capacidad de anticiparse a los fallos permite evitar reparaciones costosas de emergencia, reducir el uso innecesario de repuestos y prolongar la vida útil de los activos.
En términos de seguridad, este enfoque también reduce el riesgo de fallos catastróficos que podrían comprometer la integridad de las instalaciones o la seguridad de los trabajadores. Además, al garantizar el correcto funcionamiento de los sistemas, se mejora el cumplimiento normativo y se evitan sanciones por incumplimientos en auditorías o regulaciones. Las empresas que adoptan mantenimiento predictivo con IA han logrado reducir hasta un 50% las paradas imprevistas y disminuir entre un 20% y 30% los costes de mantenimiento, acelerando el fin del enfoque reactivo.
El siguiente paso del mantenimiento en FM
El avance de la IA y la automatización en FM continuará mejorando la eficiencia y sostenibilidad de las instalaciones. En el futuro, la combinación de gemelos digitales, robótica y mantenimiento permitirá no solo predecir fallos, sino también recomendar o ejecutar automáticamente las mejores acciones preventivas.
La migración de un enfoque reactivo a un mantenimiento predictivo y digitalizado representa un cambio fundamental en la manera en que se gestionan los activos en FM. Con tecnologías como la IA y el IoT, las intervenciones de emergencia están dejando paso a un modelo de mantenimiento inteligente, planificado y altamente eficiente.
Empresas especializadas en mantenimiento digital, como Fracttal, contribuyen a esta transformación al ofrecer soluciones que integran GMAO, IoT e IA. Su aporte está facilitando que el Facility Management evolucione hacia un mantenimiento totalmente digitalizado, predictivo y centrado en la confiabilidad de los activos.
