Mantenimiento Predictivo vs. Correctivo: Cómo Reducir Costos en Proyectos de Infraestructura Inteligente

Introducción

En un entorno donde la eficiencia y la continuidad operativa son esenciales, la forma en que se gestiona el mantenimiento puede marcar la diferencia entre el éxito y el sobrecosto de un proyecto.La infraestructura inteligente —equipada con sensores, IoT y análisis de datos— ofrece hoy la oportunidad de pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo, donde los fallos se anticipan antes de que ocurran.

Según un informe de Deloitte (2024), las empresas que implementan mantenimiento predictivo pueden reducir hasta un 30 % los costos de mantenimiento y aumentar la disponibilidad operativa en más del 40 %.Este artículo está dirigido a ingenieros, gestores de activos e infraestructuras, y responsables de mantenimiento industrial, y explora cómo elegir la estrategia adecuada puede optimizar recursos y mejorar la eficiencia de las operaciones.

¿Qué es el Mantenimiento Correctivo y Predictivo?

Ambos enfoques buscan el mismo objetivo —mantener los activos operativos—, pero difieren en su momento de aplicación, herramientas y costo total.

El Papel del Mantenimiento Predictivo en la Infraestructura Inteligente

La infraestructura inteligente integra sensores IoT, análisis en la nube y modelos digitales (BIM o gemelos digitales) que permiten monitorear el estado estructural y operativo en tiempo real.

🔹 1. Recolección de datos y monitoreo continuo

Sensores instalados en puentes, túneles, carreteras o sistemas eléctricos miden variables como:

• Vibraciones y desplazamientos estructurales.

• Temperatura, humedad o presión.

• Consumo energético o patrones de carga.

Estos datos se envían a plataformas de análisis donde algoritmos detectan anomalías antes de que se conviertan en fallos críticos.

🔹 2. Análisis predictivo y toma de decisiones

Mediante inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (Machine Learning), los sistemas pueden:

• Predecir el tiempo estimado antes de la falla.

• Priorizar intervenciones según riesgo o criticidad.

• Generar alertas automáticas para mantenimiento programado.

Ejemplo aplicado:En un sistema de transporte ferroviario, los sensores detectan variaciones en la vibración de los ejes. El sistema predice una posible falla en 15 días, programando el reemplazo sin interrumpir el servicio.

Comparativa: Impacto Económico de Ambos Enfoques

Ventajas Clave del Mantenimiento Predictivo

1. Reducción de costos operativos: menor necesidad de intervenciones de emergencia.

2. Mayor disponibilidad de los activos: mejora la confiabilidad de las infraestructuras críticas.

3. Optimización de recursos humanos y materiales: los equipos de mantenimiento actúan de forma planificada.

4. Sostenibilidad y eficiencia energética: el monitoreo evita sobreuso o fallas energéticas.

5. Seguridad operacional: evita colapsos o incidentes derivados de fallas estructurales.

Desafíos y Consideraciones para su Implementación

Aunque las ventajas son claras, el mantenimiento predictivo requiere una estrategia sólida.Algunos factores clave a considerar son:

• Inversión inicial en sensores, plataformas IoT y sistemas de análisis.

• Integración de datos entre sistemas existentes (BIM, SCADA, ERP).

• Capacitación del personal técnico en análisis de datos y diagnóstico digital.

• Ciberseguridad, especialmente en infraestructuras críticas.

Recomendación práctica:Comenzar con un proyecto piloto en activos de alta criticidad, medir resultados y escalar progresivamente.

Ejemplo Real: Infraestructura Inteligente en Puentes Urbanos

En 2023, la ciudad de Madrid implementó un programa de mantenimiento predictivo en varios puentes urbanos mediante sensores de deformación y temperatura.En menos de un año, el sistema detectó microfisuras en dos estructuras antes de que se convirtieran en un problema mayor, evitando costos de reparación estimados en más de 1,2 millones de euros y garantizando la seguridad ciudadana.

Conclusión

El mantenimiento correctivo fue durante décadas la norma en la gestión de infraestructuras. Sin embargo, en la era de los datos y la conectividad, continuar dependiendo de la reacción ante fallos ya no es sostenible ni rentable.

Adoptar un enfoque predictivo, soportado por sensores inteligentes y análisis de datos, no solo reduce costos, sino que prolonga la vida útil de los activos y aumenta la seguridad operacional.

Recursos y Referencias

• ISO 55000:2014 – Gestión de Activos.

• ISO 13374 – Condition Monitoring and Diagnostics of Machines.

• Gartner (2023) – Operational Efficiency Report.

• Deloitte (2024) – Smart Infrastructure and Predictive Maintenance Insights.

• Bentley Systems – AssetWise y Siemens MindSphere (plataformas para mantenimiento inteligente).