En los entornos industriales, la disponibilidad de los equipos es determinante, y la capacidad de supervisar de forma continua su estado se convierte en una ventaja competitiva.
El Internet de las cosas industriales (IIoT) ofrece esta posibilidad al conectar las máquinas para recopilar y analizar datos en tiempo real.
¿Qué es el IoT industrial?
El Internet de las cosas industriales (IIoT) consiste en la integración de sensores y dispositivos conectados en los sistemas de producción, lo que permite recopilar y analizar datos en tiempo real. Estos dispositivos miden parámetros como la temperatura, las vibraciones, la presión o el consumo energético de las máquinas.
La información se transmite a través de redes seguras hacia plataformas de análisis, lo que facilita una supervisión continua y precisa de los equipos.
Esta interconexión convierte las máquinas en fuentes activas de datos, capaces de señalar anomalías o necesidades de mantenimiento antes de que se produzcan fallos.
El IIoT se apoya en tecnologías como las redes inalámbricas de bajo consumo (LoRa o NB-IoT), las plataformas en la nube para el almacenamiento y análisis de datos y las interfaces de usuario para la visualización de la información. Combinando estos elementos, las empresas pueden pasar de un mantenimiento reactivo a un enfoque proactivo, optimizando así el rendimiento y la disponibilidad de sus instalaciones.
¿Qué aportan concretamente los sensores conectados al mantenimiento?
Los sensores conectados, auténticos centinelas digitales, convierten los equipos industriales en fuentes dinámicas de información. Al medir de manera continua parámetros críticos, permiten una supervisión proactiva y una toma de decisiones fundamentada.
Sensores para “escuchar” a las máquinas
Los sensores IoT industriales se clasifican según el parámetro que miden:
- Temperatura: imprescindibles para controlar variaciones térmicas en procesos de fabricación, sobre todo en la industria agroalimentaria, química y metalúrgica.
- Vibraciones: detectan anomalías mecánicas como desajustes o desequilibrios midiendo la vibración de los equipos.
- Presión: esenciales para el control de sistemas hidráulicos y neumáticos, asegurando el correcto funcionamiento.
- Corriente eléctrica: monitorizan el consumo energético de las máquinas y detectan sobrecargas o anomalías eléctricas.
- Desgaste mecánico: miden el desgaste de los componentes, anticipando la necesidad de reemplazo antes de que se produzca una avería.
Al capturar datos en tiempo real, estos sensores ofrecen una mayor visibilidad sobre el estado de los equipos, facilitando el mantenimiento predictivo.
Datos para anticiparse y actuar
La información recopilada se transmite mediante redes seguras a plataformas de análisis. Estos datos permiten:
- Detectar anomalías: al identificar desviaciones respecto a los valores normales, los sistemas pueden alertar al equipo de mantenimiento antes de que ocurra una avería.
- Optimizar las intervenciones: el mantenimiento se planifica según las necesidades reales, reduciendo costes y tiempos de parada.
- Mejorar el rendimiento: la supervisión continua facilita ajustes en los parámetros de funcionamiento para lograr la máxima eficiencia.
Integrando estos datos en un sistema de gestión de mantenimiento asistido por ordenador (GMAO), las empresas pasan de una estrategia reactiva a otra proactiva, optimizando la disponibilidad de sus instalaciones.
Los sensores conectados, al hacer que las máquinas “hablen”, proporcionan a los responsables de mantenimiento herramientas potentes para anticipar fallos y optimizar operaciones. No obstante, implementar proyectos de IoT conlleva retos técnicos, humanos y financieros que conviene preparar con antelación.
Cuando la IA da sentido a los datos de mantenimiento
De los datos brutos a la predicción inteligente
Los sensores conectados generan una gran cantidad de datos. Para transformarlos en alertas útiles, la inteligencia artificial se convierte en un aliado estratégico. Gracias al machine learning, los sistemas aprenden a detectar señales débiles que anuncian una avería. Por ejemplo, una combinación sutil de temperatura, vibración y consumo eléctrico puede indicar una anomalía mucho antes de alcanzar un umbral crítico.
Hacia un mantenimiento prescriptivo
Más allá de predecir fallos, algunos modelos recomiendan la mejor acción a realizar en el momento oportuno, teniendo en cuenta los recursos disponibles y las consecuencias de posponer la intervención. A esto se le llama mantenimiento prescriptivo.
GMAO e IA: un tándem ganador
Integrada en la GMAO, la IA mejora la planificación, optimiza el uso de repuestos y facilita la toma de decisiones en el día a día.
La IA convierte los datos del IoT en decisiones concretas, proactivas y cada vez más precisas.
¿Cuáles son las verdaderas dificultades a prever en un proyecto IoT?
Poner en marcha sensores conectados en un entorno industrial no es solo una cuestión de tecnología. Existen varios obstáculos que pueden frenar o retrasar el proyecto:
Integración técnica: no siempre sencilla
- Sistemas antiguos poco compatibles con sensores modernos.
- Multiplicidad de protocolos de comunicación.
- Riesgo de silos de datos si la arquitectura no se diseña bien.
- Necesidad de pasarelas o adaptadores para conectar máquinas entre sí.
Ciberseguridad: un imperativo
- Los objetos conectados son objetivos potenciales de ciberataques.
- Protección de datos y accesos indispensable (cifrado, cortafuegos, actualizaciones periódicas).
- Supervisión continua de los sistemas.
- Una estrategia de ciberseguridad debe acompañar al proyecto desde el inicio.
Costes y ROI: decisiones a sopesar
- Inversiones iniciales elevadas (sensores, red, software, formación).
- Retorno de la inversión a menudo difícil de demostrar a corto plazo.
- Un proyecto piloto ayuda a probar sin arriesgar demasiado.
- Es fundamental fijar objetivos claros para medir beneficios.
Cambio humano: un factor a menudo subestimado
- Resistencia natural al cambio (miedo, escepticismo, sobrecarga).
- Nuevas herramientas requieren nuevas competencias.
- Es clave implicar a los equipos desde el principio y explicar beneficios.
- Formación y acompañamiento resultan imprescindibles para lograr la transición.
Antes de conectar las máquinas, hay que pensar en compatibilidad, seguridad, presupuesto y personas.
¿Cómo implantar un mantenimiento inteligente con IoT?
Pasar a un mantenimiento inteligente no se reduce a instalar algunos sensores. Es un proyecto estratégico que requiere método, coordinación y visión a largo plazo.
Hoja de ruta pragmática:
- Identificar los equipos críticos
No todos los activos requieren el mismo nivel de supervisión. Empiece por cartografiar sus equipos y jerarquícelos según su criticidad: frecuencia de averías, impacto en la producción, coste de sustitución, etc. Este análisis le permitirá identificar las máquinas en las que el IoT aportará mayor valor.
- Definir objetivos claros y medibles
Antes de desplegar sensores, fije objetivos precisos: reducir las paradas no planificadas en un 20 %, prolongar la vida útil de los equipos en un 15 %, disminuir los costes de mantenimiento en un 10 %, etc. Estos indicadores servirán de brújula para evaluar la eficacia de su proyecto.
- Elegir las tecnologías adecuadas
Seleccione sensores y plataformas compatibles con sus equipos existentes. Dé prioridad a soluciones escalables, capaces de integrarse en sus sistemas de gestión de mantenimiento (GMAO) y de análisis de datos. Asegúrese también de que los protocolos de comunicación (LoRa, NB-IoT, etc.) sean compatibles con su infraestructura.
- Poner en marcha un proyecto piloto
Antes de un despliegue a gran escala, pruebe su solución en un ámbito reducido. Este piloto le permitirá validar las decisiones tecnológicas, ajustar los parámetros de supervisión y medir los primeros resultados. También es la ocasión perfecta para implicar al personal de planta y recoger sus comentarios.
- Formar y acompañar a los equipos
El éxito de un proyecto IoT depende de la adhesión de los colaboradores. Organice sesiones de formación para familiarizar a los técnicos con el uso de las nuevas herramientas y la interpretación de los datos. Establezca un sistema de apoyo para responder a sus preguntas y acompañarlos en esta transición.
- Analizar los datos y ajustar las estrategias
Una vez instalados los sensores, recopile y analice periódicamente los datos para detectar tendencias, anticipar fallos y optimizar los planes de mantenimiento. Utilice esta información para afinar sus estrategias y tomar decisiones fundamentadas.
- Ampliar progresivamente el despliegue
Tras el éxito del proyecto piloto, elabore un plan de implantación progresiva en el conjunto de sus instalaciones. Priorice las áreas de mayor impacto y adapte las soluciones según las especificidades de cada planta. Mantenga una comunicación constante con los equipos para garantizar una adopción fluida.
Con este enfoque estructurado, se sientan las bases de un mantenimiento inteligente y proactivo, capaz de transformar las operaciones industriales.
DIMO Maint: su aliado hacia el mantenimiento inteligente
Implementar una estrategia de mantenimiento inteligente requiere tanto tecnología como organización y personas. Cada paso desde la elección de los equipos hasta la implicación de los trabajadores debe orientarse hacia la simplicidad, la fiabilidad y los resultados tangibles.
Con más de 30 años de experiencia, DIMO Maint acompaña a las empresas industriales con soluciones GMAO intuitivas, interoperables y orientadas al terreno, diseñadas para integrar datos del IoT y sensores conectados. Nuestra misión: transformar el mantenimiento en un motor de rendimiento sostenible, ayudándole a anticipar averías, planificar intervenciones y prolongar la vida útil de sus equipos.
Glosario IoT & mantenimiento predictivo
| Término | Definición |
| IoT (Internet of Things) | red de objetos conectados capaces de intercambiar datos a través de Internet. |
| IIoT (Industrial IoT) | aplicación del IoT en entornos industriales. |
| Sensor | dispositivo que mide un parámetro físico (temperatura, presión, vibración…) y lo transmite en formato digital. |
|
GMAO |
software de Gestión de Mantenimiento Asistida por Ordenador que centraliza intervenciones, historial, repuestos… |
| Mantenimiento predictivo | basado en análisis de datos en tiempo real para anticipar averías. |
| Mantenimiento prescriptivo | etapa avanzada donde la IA recomienda acciones en función de los datos. |
| Machine learning | rama de la IA que permite a un sistema aprender a partir de datos históricos para predecir. |
| LoRa / NB-IoT | protocolos de comunicación inalámbrica de bajo consumo, adecuados para sensores industriales. |
