Introducción

El mantenimiento predictivo (PdM) se ha convertido en una estrategia clave para las empresas que buscan reducir paradas imprevistas, optimizar costes y maximizar la vida útil de sus activos. Sin embargo, implementar un sistema predictivo no es tan simple como instalar sensores y esperar resultados.De hecho, estudios del sector estiman que más del 60% de los proyectos de mantenimiento predictivo fallan durante su primer año por errores de planificación o ejecución.

Este artículo está dirigido a responsables de mantenimiento, ingenieros industriales, gestores de planta y equipos técnicos que buscan evitar esos fallos frecuentes y lograr una implementación sólida y rentable.

1. No Definir Objetivos Claros Desde el Inicio

Uno de los fallos más habituales es comenzar la iniciativa sin una visión concreta: ¿se busca reducir fallas?, ¿disminuir el OEE perdido?, ¿evitar paradas?, ¿optimizar costes?

Cuando no hay un objetivo definido, el proyecto se vuelve disperso y difícil de medir.

Cómo evitarlo

• Establecer objetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y temporales).

• Priorizar los equipos críticos (según RCM o análisis AMFE).

• Asociar cada objetivo con un indicador: MTBF, MTTR, coste de mantenimiento por activo, etc.

2. Seleccionar la Tecnología Incorrecta (o Excesiva)

Algunas empresas invierten en sensores o plataformas avanzadas que no se ajustan a sus necesidades reales. Otras, por miedo al cambio, se quedan cortas y adoptan herramientas insuficientes.

Tabla Comparativa de Tecnologías Predictivas

Cómo evitarlo

• No comprar tecnología “de moda”: analizar ROI real.

• Relacionar tecnología con modos de falla específicos.

• Realizar pilotos antes de escalar.

3. Falta de Integración con el Sistema de Gestión del Mantenimiento (GMAO/CMMS)

Un error crítico: recopilar datos predictivos… pero no integrarlos al flujo de trabajo.Si la información no se conecta con órdenes de trabajo, historiales y planificación, pierde valor.

Cómo evitarlo

• Integrar la plataforma PdM con el GMAO desde el inicio.

• Definir reglas automáticas: generar una orden cuando un indicador supere un umbral.

• Asegurar trazabilidad: sensor → alerta → acción → resultado.

4. Capacitación Insuficiente del Personal

La tecnología no funciona sola. Muchos proyectos fracasan porque los operarios o ingenieros no entienden cómo interpretar datos, alarmas o tendencias.

Ejemplo aplicado

Una planta automotriz instaló sensores de vibración, pero los técnicos seguían haciendo mantenimiento preventivo tradicional “por calendario” porque no confiaban en los nuevos datos. Resultado: el proyecto se pausó por falta de adopción.

Cómo evitarlo

• Formaciones periódicas: análisis de vibraciones, fundamentos IoT, lectura de tendencias.

• Crear protocolos simples para interpretar alarmas.

• Realizar sesiones prácticas con casos reales.

5. No Analizar los Datos a Largo Plazo

Otro error común: centrarse solo en alarmas inmediatas. Lo verdaderamente valioso del PdM es la tendencia histórica, que permite anticipar fallas y mejorar la planificación.

Señales de que este error está ocurriendo

• Alarmas repetitivas sin acciones correctivas.

• Incapacidad para estimar vida útil remanente (RUL).

• Sobremantenimiento o intervenciones innecesarias.

Cómo evitarlo

• Crear dashboards con KPIs históricos.

• Analizar patrones trimestrales o semestrales.

• Vincular datos predictivos con indicadores Lean: OEE, scrap, disponibilidad.

Conclusión

El mantenimiento predictivo ofrece beneficios significativos, pero su éxito depende de una implementación estratégica y disciplinada. Evitar estos cinco errores —desde la definición de objetivos hasta la consolidación del análisis histórico— permite lograr un sistema más eficiente, reducir fallas y aumentar la vida útil de los equipos.

Las empresas que adoptan un enfoque integral y orientado a datos no solo optimizan sus activos, sino que avanzan hacia un modelo de operación más fiable, sostenible y competitivo.

¿Tu empresa ya está lista para dar el salto al mantenimiento predictivo real?

Recursos / Fuentes

• ISO 55000 — Gestión de Activos

• Manual de Mantenimiento Industrial – Parra & Herrera

• SMRP (Society for Maintenance & Reliability Professionals)

• IBM Predictive Maintenance Framework