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Mantenimiento Predictivo: Qué es, características y ejemplos

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La gestión efectiva de los activos de tecnología es crucial en toda organización moderna. Y un aspecto clave es la implementación de estrategias proactivas de mantenimiento. Una de las más innovadoras es el mantenimiento predictivo.

Esta es una estrategia proactiva que utiliza datos y análisis para predecir posibles fallas y tomar medidas para evitarlas. Se basa en la monitorización continua de los sistemas a través de herramientas de diagnóstico. 

Esto permite realizar tareas de mantenimiento únicamente cuando sea necesario y reducir el tiempo de inactividad y los costes asociados. 

Características del mantenimiento predictivo

Se considera una técnica clave para anticipar errores y prevenir averías. De hecho, su implementación puede reducir las fallas en un 70% y recortar en un 25% los gastos de mantenimiento. Esto según un estudio del Analytics Institute de Deloitte de 2021.

Se caracteriza por: 

  • El uso de software de análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esto con el objetivo de identificar patrones y tendencias que podrían indicar un fallo inminente. 
  • Permitir la toma de medidas proactivas. Al predecir los fallos, los técnicos pueden tomar medidas proactivas para prevenirlos. 
  • Reducir la frecuencia de mantenimiento.

Ventajas del mantenimiento predictivo

Su implementación en una organización ofrece numerosos beneficios. Entre los principales se encuentran:

  • Reducción de paradas no planificadas. Cuando se anticipan posibles fallos, se evitan interrupciones en la producción y se optimiza el rendimiento de los activos.
  • Incrementa la eficiencia operativa. Al programar intervenciones preventivas en momentos óptimos, se maximiza la disponibilidad de los equipos. También se minimiza el tiempo de inactividad.
  • Disminución de costes asociados a reparaciones y mantenimiento correctivo. Se previenen fallos y se minimizan las intervenciones urgentes.
  • Prolongación de la vida útil de los activos. Cuando se mantienen los equipos en condiciones óptimas, se extiende su vida útil. Esto, además, permite maximizar el retorno de la inversión.
  • Mejora de la seguridad. También permite detectar posibles problemas de seguridad antes de que ocurran accidentes o fallos graves en los equipos.

Ejemplos de cómo se aplica el mantenimiento predictivo

En sistemas informáticos, por ejemplo, se puede implementar de las siguientes formas: 

En servidores

Los equipos de TI utilizan el mantenimiento predictivo para monitorear la salud y el rendimiento de los servidores. Se pueden analizar métricas como el uso de la CPU, la utilización de la memoria y la E/S del disco. Así, es posible prever posibles fallos y reemplazar proactivamente componentes o abordar problemas antes de que provoquen tiempos de inactividad.

En la infraestructura de red

Se emplea para monitorear componentes de la infraestructura de red como switches, routers y firewalls. Se analizan patrones de tráfico de red, tasas de error y otros indicadores de rendimiento. Con esta información, los equipos de TI pueden prever y prevenir cortes de red o degradación del rendimiento.

En sistemas de almacenamiento

En este caso, se utiliza para pronosticar posibles fallos de disco o problemas de capacidad de almacenamiento. Al implementar análisis predictivos en métricas del sistema de almacenamiento, los equipos de TI pueden programar el mantenimiento proactivo. Por ejemplo, reemplazos de discos o migraciones de datos, para evitar pérdida de información o tiempo de inactividad del sistema.

Como hemos visto, el mantenimiento predictivo es una herramienta potente para mejorar la fiabilidad y disponibilidad de los equipos. Pero también para reducir los costes y maximizar el retorno de la inversión en activos físicos. 

Por ello, implementarlo en una organización puede marcar la diferencia en términos de eficiencia operativa y competitividad en el mercado. Si te interesa saber más sobre el servicio de mantenimiento que ofrece Sistemas Digitales, no dudes en contactar con nosotros.

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