26/03/2026
La inteligencia artificial (IA) está adquiriendo una presencia cada vez mayor en el entorno industrial, convirtiéndose en una herramienta esencial para la gestión y optimización de los procesos productivos. Su aplicación en la planificación, el uso eficiente de recursos, los mantenimientos correctivo y preventivo, así como en la resolución de averías, contribuye de forma decisiva a la reducción de riesgos, especialmente aquellos relacionados con avería de maquinaria y pérdida de beneficio.
Los tipos de mantenimiento que se realizan hoy en día son:
- Correctivo: Cuando la avería ya se ha producido.
- Preventivo: Trabajo programado para evitar fallos futuros.
- Predictivo: Trabajo programado en base a unas condiciones de operación especiales.
- Prescriptivo: Trabajo respaldado por el análisis de inteligencia artificial.
Si nos centramos en el mantenimiento prescriptivo, este representa la evolución del mantenimiento predictivo, integrando inteligencia artificial, aprendizaje automático (Machine Learning), Big Data y sensores IoT para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Su principal valor añadido es la capacidad de ofrecer recomendaciones concretas sobre qué hacer, cuándo intervenir y cómo actuar sobre los equipos, subiendo de nivel el mantenimiento que conocemos hoy en día, como el correctivo y el preventivo.
A diferencia del mantenimiento predictivo, el prescriptivo no solo anticipa posibles fallos, también optimiza interrupciones, reduce pérdidas de rendimiento y aporta indicaciones automáticas basadas en datos históricos y experiencias previas. No sustituye al predictivo, sino que lo complementa.
Cuantos más datos se recopilen, más robustos y confiables serán los modelos. Dado el elevado volumen de información, su gestión manual resulta inviable; por ello, la IA es clave para detectar patrones, anomalías y tendencias imposibles de identificar con métodos tradicionales.
Con el análisis de esos datos, el propio sistema nos indicará cuándo y qué tipo de mantenimientos hacer, de forma concreta, en base a esos datos obtenidos y la experiencia o aprendizaje que el sistema va adquiriendo. Estos datos son de la propia planta, de otras plantas o datos facilitados por el fabricante.
Para la implementación de este sistema es necesario tener instalados unos elementos dentro del proceso:
– Sensores IoT y Gateways que permiten monitorizar y controlar múltiples parámetros. A diferencia de los sensores analógicos, incorporan circuitos compatibles con sistemas de comunicación estándar, facilitando la extracción y envío de datos a bases de datos centrales.
Estos sensores son capaces de medir temperatura, humedad, vibraciones presión, corriente eléctrica, aceleración, imágenes, ópticos, etc.
Estos datos se registran y analizan posteriormente para tomar decisiones respaldas por el equipo humano.
– Una Plataforma de Análisis. Es imprescindible contar con plataformas digitales avanzadas de monitorización y adquisición de datos capaces de recoger y analizar información en tiempo real, identificando patrones más precisos y siendo capaz de proponer acciones recomendadas mediante algoritmos inteligentes.
Actualmente existen múltiples soluciones disponibles en el mercado adaptables a distintos sectores industriales y procesos, como, por ejemplo: SIEMENS, ORACLE, HONEYWELL, muchas de ellas con motores de IA como Gemini de Google.
– Los Datos y Modelos son determinantes para el buen funcionamiento de estos sistemas, siendo la calidad y consistencia de los datos recopilados de vital importancia. Una base de datos amplia, procedente de diversas fuentes, alimenta los modelos analíticos, permitiendo un reconocimiento de patrones más precisos, generando recomendaciones más fiables sobre los eventos o fallos, pudiendo automatizar muchas de las tareas.
– La Formación del Equipo es imprescindible para garantizar una implementación efectiva. Los técnicos e ingenieros deben estar preparados para recoger datos de manera adecuada, poder interpretar la información que el sistema ha proporcionado y su posterior validación para actuar sobre el sistema.
Aunque la IA aporta un gran soporte, la decisión final siempre recae en el personal humano. Es fundamental promover una cultura digital más estratégica y proactiva.
El uso de la IA permite cruzar datos de múltiples máquinas, manuales de fabricante, sensores y diagnósticos técnicos, generando un conocimiento profundo y continuamente actualizado. Este aprendizaje constante mejora el diagnóstico, la predicción y la eficiencia de las intervenciones.
Además, estos sistemas pueden automatizar tareas administrativas como la generación de partes de trabajo, gestión de la disponibilidad de recursos y carga de trabajo o de procesos, y la consulta de documentación, esquemas o soporte técnico externo. Con ello se reduce significativamente el tiempo de gestión y mantenimiento.
Estos sistemas se adaptan a cualquier tipo de industria y de proceso. Se pueden implementar en menor o mayor medida dentro de los procesos productivos, la inversión puede ser gradual, buscando cada vez mejores resultados. Algunos de nuestros clientes que tenemos en cartera, ya emplean sistemas asistidos por IA con un feed-back muy positivo y una mejora de sus KPIs.
Dentro del ámbito que la inteligencia artificial ayuda dentro del sector industrial, otro modelo es el mantenimiento asistido. En concreto hablamos de la ayuda que proporciona esta tecnología para hacer operaciones de mantenimiento o reparación ayudando al técnico en su trabajo, para reducir los tiempos de operación y aportar más calidad en los trabajos. Podemos mencionar, la asistencia mediante realidad aumentada, realidad virtual o asistencia con tecnología en 3D. Este tipo de ayudas las puede proporcionar directamente el proveedor o el fabricante, consiguiendo mejores ratios de reparación, ya que se acortan los tiempos de diagnóstico y los propios tiempos de operación, también la reducción de costes es importante, ya que se evitan los desplazamientos de los técnicos a planta y la disponibilidad es mayor.
Este enfoque busca sinergias entre la IA y otras tecnologías avanzadas, manteniendo el papel esencial del especialista humano, que aporta contexto, conocimiento técnico y juicio crítico.
Conclusión
Desde la perspectiva aseguradora, estas herramientas aportan un gran valor, ya que mejoran la protección de los activos, optimizan los procesos y aumentan la confiabilidad de la industria, siendo todos ellos factores muy valorados en la gestión del riesgo industrial. Desde la ingeniería de riesgos, cuando analizamos los aspectos como avería de maquinaria y la perdida de beneficio, tener sistemas confiables, que mejoren la gestión y la actividad del mantenimiento de los equipos, se valora positivamente.
El uso de inteligencia artificial en el ámbito industrial es una realidad, esta tecnología es una gran aliada para reducir o mitigar los riesgos aplicando un mantenimiento prescriptivo.
Javier Sanz San Frutos
Ingeniero de Riesgos – Área de ingeniería – Mapfre Global Risks
