IoT en Mantenimiento y Confiabilidad

El presente artículo tiene como propósito destacar los aspectos clave para una implementación exitosa de IIoT, haciendo hincapié en la relevancia de la Integración OT e IT, pues esto permite acceder a los datos de los equipos operativos de manera sencilla y a bajo costo. Sin embargo, es fundamental acompañar este acceso con aplicaciones apropiadas y modelos de datos robustos e integrados, como lo plantea la propuesta conjunta de SAP y Cumulocity para aquellas empresas interesadas en incorporar rápidamente IIoT en sus procesos de Mantenimiento. Además, se abordarán el verdadero retorno de inversión, los principales obstáculos de los últimos años y algunas recomendaciones para avanzar en proyectos de IIoT dedicados al Mantenimiento.

Integración OT/IT

Pero el verdadero salto no es “tener sensores”. Es cerrar el loop entre el mundo OT (sensores, PLC, historiadores, OPC UA) y el mundo IT o de negocio (EAM/APM, órdenes, planes, repuestos, criticidad, estrategia). Ahí es donde IoT impacta de verdad en confiabilidad. Veamos que aporta cada mundo.

El IoT permite disponer de información sobre variables que anteriormente no se podían medir, o que permanecían inaccesibles dentro de los sistemas de planta. Esta nueva capacidad de monitorización proporciona una visión prácticamente instantánea del estado de los activos, facilitando la detección temprana de posibles incidencias y mejorando la capacidad de respuesta.

El valor de los datos recogidos por IoT aumenta significativamente cuando se interpretan en función del contexto en el que opera el equipo. Factores como la carga de trabajo, la receta utilizada, el turno, las condiciones ambientales, la campaña o los setpoints permiten comprender realmente el significado de las mediciones. Esta contextualización ayuda a reducir la aparición de falsos positivos y contribuye a la toma de decisiones precisas y efectivas.

La mejora en confiabilidad se materializa cuando los hallazgos derivados de la información IoT se convierten en acciones concretas. Esto implica la generación de inspecciones dirigidas, alertas útiles, órdenes de trabajo fundamentadas en causas probables y la incorporación del aprendizaje a través de metodologías como RCM (Análisis de mantenimiento basados en la confiabilidad) y FMEA (Análisis de modos y efectos de fallo), creando un ciclo de mejora continúa respaldado por datos.

Arquitectura

En el ecosistema SAP, existe un foco claro en simplificar conectividad y gestión IoT dentro de APM mediante capacidades fuertemente ampliadas a través de la integración de una solución de clase mundial en IIoT como Cumulocity (IoT industrial) embebidas en la solución de SAP APM.Un buen ejemplo de implementación “con los pies en la planta” es el compartido por nuestro especialista en Iquant para Tecnología Cristian Solís Calderón donde detalla la conexión de 140 sensores transmitiendo de forma confiable hacia SAP APM a través de colaboración con Cumulocity IoT. LinkedIn

Lo interesante no es solo el número de sensores sino las nuevas capacidades de la solución para un nuevo estándar de visualización del estado de salud de equipos y máquinas en dashboards en tiempo real a través de dispositivos móviles. Además, la facilidad para escalar la incorporación de variables y sensores en forma simple y rápida aprovechando la capacidad de Address Space Rescan en el gateway de Cumulocity que actualizan el mapeo de indicadores de cada equipo.

¿Dónde está el Retorno de la Inversión en IIoT?

La implementación del IoT en entornos industriales puede generar un retorno de inversión (ROI) significativo, siempre y cuando se oriente hacia objetivos claros y bien definidos. Los beneficios más evidentes se manifiestan cuando el IoT se aplica bajo las siguientes condiciones.

Cuando el monitoreo de la condición determina una acción concreta a ejecutar. El monitoreo de condición se vuelve realmente efectivo cuando las alertas se basan en umbrales y reglas bien diseñadas, permitiendo su integración directa en las rutinas de mantenimiento tales como inspecciones, lubricaciones o recalibraciones. De este modo, las acciones preventivas se ejecutan en el momento oportuno, evitando fallos inesperados y mejorando la fiabilidad de los activos.

Cuando en entornos de líneas de proceso o producción, la capacidad de anticipar y gestionar tanto paradas como micro-paradas representa un valor añadido clave. El IoT facilita la identificación temprana de anomalías, lo que contribuye a minimizar tiempos de inactividad y optimizar el rendimiento global de la planta.

Cuando la monitorización del consumo energético se convierte en un indicador indirecto fundamental del estado de los equipos. Variaciones en el uso de energía pueden señalar problemas como desalineaciones, rozamientos, ensuciamientos o cavitación, posibilitando intervenciones tempranas que previenen daños mayores y pérdidas de eficiencia.

Cuando tenemos la capacidad de cruzar la información obtenida (“lo que veo”) con las prioridades del negocio (“lo que importa”), como la seguridad, la producción, los costes o la calidad, permite enfocar los esfuerzos de mantenimiento en los activos más críticos. Así, se maximiza el impacto de cada acción y se optimizan los recursos disponibles.

¿Por qué los proyectos de IIoT no logran el ROI esperado?

Las causas principales por las que los proyectos de IIoT no alcanzan el retorno de inversión esperado suelen estar relacionadas con (i) la falta de un modelo de activos sólido, (ii) la generación excesiva de alertas y (iii) la desconexión con los sistemas de ejecución de mantenimiento.

Falta de estructuración del modelo de activos. Muchas veces, los datos recopilados provienen de etiquetas (tags) aisladas, sin una jerarquía definida ni un contexto claro dentro de un modelo de activos. Esto dificulta la interpretación de la información y limita la capacidad de análisis avanzado, ya que no se puede asociar cada variable a un equipo o sistema concreto dentro de la planta.

Generación excesiva de alertas y ausencia de responsables claros. Un número elevado de alertas mal configuradas provoca fatiga en los equipos de operación y mantenimiento, lo que puede llevar a que se ignoren notificaciones importantes. Además, la falta de designación de responsables para gestionar el ciclo completo de las alertas (desde su generación hasta la resolución) contribuye a que muchas incidencias no se atiendan de manera eficiente.

Desconexión con los procesos de mantenimiento. Cuando las alertas generadas por el sistema IIoT no están integradas en los flujos de trabajo de mantenimiento, las notificaciones no se traducen en acciones concretas. Sin una vinculación directa entre la detección de anomalías y la ejecución de órdenes de trabajo, inspecciones o intervenciones, se pierde el valor preventivo y correctivo que aporta la tecnología, limitando el impacto en la fiabilidad y disponibilidad de los activos.

Abordar estos aspectos desde el inicio del proyecto resulta fundamental para maximizar el retorno de la inversión, asegurando que la información generada sea relevante, accionable y alineada con los objetivos estratégicos del negocio.

Nuestra recomendación para Iniciativas IIoT

El recorrido de muchas empresas en el último lustro para desplegar iniciativas de IIoT, nos permite recomendar algunos puntos importantes para considerar un proyecto de IIoT.

Identificar y seleccionar entre tres y cinco activos que resulten esenciales para la operación, priorizando aquellos que presentan mayor riesgo, impacto en la producción, o una alta frecuencia de fallos. Esta selección estratégica permite focalizar los esfuerzos de monitorización y mantenimiento en los equipos cuya correcta funcionalidad es crítica para el negocio, optimizando así la gestión de recursos y aumentando la eficacia de las intervenciones preventivas y correctivas.

Establecer claramente los modos de fallo potenciales para cada activo crítico y determina, mediante un análisis riguroso, qué variables o parámetros operativos son verdaderamente predictivos de dichos fallos. Este proceso implica identificar las señales clave que permiten anticipar de manera fiable la aparición de averías, facilitando así la detección temprana de anomalías y la toma de decisiones proactiva en el mantenimiento.

Integra las señales procedentes de fuentes como OPC UA, historiadores o dispositivos edge, garantizando en todo momento la calidad y consistencia de los datos. Para ello, es fundamental validar aspectos clave como la correcta sincronización temporal (timestamp), la uniformidad de las unidades de medida, la verificación de los rangos operativos y la detección y gestión de posibles vacíos o discontinuidades en los registros. Este proceso asegura que la información recopilada sea fiable y esté preparada para su análisis y utilización en la toma de decisiones operativas y de mantenimiento.

Desarrolla cuadros de mando operativos específicos para la planta, que permitan visualizar el estado de los activos críticos y los indicadores clave de funcionamiento. Paralelamente, implementa sistemas de alertas orientadas a mantenimiento, diseñadas no solo para notificar anomalías, sino también para activar acciones concretas mediante la generación automática de órdenes de trabajo o inspecciones. De este modo, se facilita una respuesta rápida y eficiente ante cualquier incidencia, asegurando que la información presentada sea relevante, accionable y alineada con las necesidades operativas y de mantenimiento de la organización.

Cierra el ciclo operativo, preferentemente en el EAM o CMMS, asegurando que cada alerta genere una notificación dirigida, la cual derive en la emisión de una orden de trabajo o inspección específica. Posteriormente, incorpora de manera sistemática el feedback proveniente de la intervención, documentando tanto la causa raíz identificada como los hallazgos obtenidos durante la actuación. Este enfoque permite no solo una gestión trazable y eficiente de las incidencias, sino también la mejora continua del sistema, facilitando el aprendizaje organizativo y la optimización progresiva de los procesos de mantenimiento.

Una vez consolidados los procesos iniciales y validada la funcionalidad sobre los activos y variables seleccionados, es el momento adecuado para escalar progresivamente la iniciativa. Este siguiente paso implica ampliar el alcance incorporando un mayor número de variables operativas y activos críticos, así como avanzar hacia la automatización de los procesos de integración (onboarding) de nuevos equipos y sistemas. Esta expansión debe estar guiada por criterios de prioridad y relevancia para el negocio, asegurando que el aumento en complejidad y volumen se acompañe de procedimientos robustos que mantengan la calidad de los datos y la eficacia en la gestión de alertas y mantenimiento. De esta manera, se potencia el impacto del sistema IIoT y se facilita la adopción eficiente y sostenible en toda la organización.