Cuando hablamos de mantenimiento, siempre nos imaginamos un operario echándole grasa a una maquinaria industrial para que esta trabaje correctamente. Sin embargo, hemos de afirmar que esto va mucho más allá. Tanto el mantenimiento correctivo como el preventivo, son actividades fundamentales en cualquier industria; son los que garantizan su optimo funcionamiento, pues tienen la habilidad de detectar tempranamente fallos, errores y procesos ineficientes dentro de un sistema, pero también pueden corregir dichas falencias.
En el mundo digital, la situación no difiere. Puede tratarse de detectar fallos en el código fuente de un software, incongruencias en el diseño de un portal web, o solventar algún inconveniente técnico en los servidores de una compañía. De hecho, según datos de la Universidad de Oxford, un 33% de los proyectos digitales experimentan problemas relacionados con la falta de un adecuado mantenimiento.
Ahora bien, esta labor no puede ser llevada a cabo con herramientas anticuadas. El mundo digital avanza a ritmo vertiginoso y el mantenimiento debe seguirle el paso. Aquí es donde entra en juego el software para la gestión del mantenimiento, herramientas de vanguardia diseñadas para este propósito específico.
En este artículo, queremos hacer un repaso por las innovadoras tecnologías que posibilitan llevar a cabo el mantenimiento en empresas digitales, poniendo especial atención en cómo la analítica y el Big Data se han convertido en aliados esenciales para esta tarea.
¿Qué es el mantenimiento predictivo y correctivo?
En esta era tan digitalizada, es fundamental mantener sistemas funcionando a pleno rendimiento es esencial. No sólo se trata de que todo trabaje, sino de prevenir fallos antes de que sucedan y corregirlos cuando ocurren. Para ello, es imprescindible comprender dos pilares fundamentales del mantenimiento en este sector: el predictivo y el correctivo. Ahora bien empecemos respondiendo, ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
1. Mantenimiento predictivo
Cuando hablamos del mantenimiento predictivo, nos referimos a una actividad que se basa en la utilización de herramientas y tecnologías avanzadas para predecir posibles fallos antes de que sucedan. Se trata de una aproximación proactiva, donde mediante el análisis de datos y patrones, se pueden identificar anomalías que de alguna manera se conviertan en un fallo o defecto futuro. Según un estudio del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), las empresas que adoptan técnicas predictivas reducen en un 30% los costes asociados a fallos inesperados.
Características del mantenimiento predictivo:
- Basado en el análisis y monitoreo constante
- Utiliza herramientas tecnológicas avanzadas, como la Inteligencia Artificial (IA)
- Centrado en la prevención, reduciendo tiempos de inactividad.
En el ámbito de las empresas digitales, este tipo de mantenimiento es crucial. Los negocios que ofrecen servicios en línea no pueden permitirse tiempos de inactividad o errores en sus plataformas que afecten sus clientes. Mediante la aplicación del mantenimiento predictivo, estas compañías garantizan un servicio ininterrumpido, optimizando recursos y, al mismo tiempo, ofrecen una experiencia de usuario sin fallos y totalmente profesional.
2. Mantenimiento correctivo
El segundo tipo de mantenimiento, tal y como su nombre lo indica se centra en subsanar fallos y problemas después de que hayan surgido. A diferencia del anterior, que se anticipa a los problemas, el correctivo actúa a posteriori, solucionando las averías una vez que han tenido lugar. Según el Instituto Europeo de Estándares Técnicos (IET), más del 60% de las intervenciones técnicas en empresas digitales corresponden a acciones de carácter correctivo.
Características del mantenimiento correctivo:
- Interviene después de que el fallo ha tenido lugar
- Su principal objetivo es restaurar la operatividad del sistema o dispositivo
- A menudo, requiere de recursos adicionales y tiempos de inactividad no planificados.
En el mundo digitalizado, el mantenimiento correctivo se traduce en acciones inmediatas para recuperar la normalidad tras fallos en servidores, problemas en bases de datos o cualquier otro imprevisto técnico que afecte el funcionamiento de una plataforma virtual. Si bien es esencial garantizar la operatividad rápida de un servicio o plataforma, es precisamente en este tipo de mantenimiento donde las empresas digitales incurren en mayores costes. Por eso, una buena gestión y equilibrio entre el mantenimiento predictivo y correctivo puede significar no sólo un ahorro económico, sino también una mejor percepción y satisfacción por parte de los usuarios.
La importancia de la analítica y el Big Data en el mantenimiento predictivo
La transformación digital ha propiciado que el volumen de datos generados y almacenados se dispare exponencialmente. De acuerdo con un estudio publicado por la International Data Corporation (IDC), se estima que para 2025, el mundo generará 175 zettabytes de datos. Dentro de este vasto océano de información, la analítica y el Big Data se han convertido en herramientas esenciales para extraer valor y conocimiento.
La magia radica en cómo estas herramientas pueden influir en áreas tradicionales, como es el caso del mantenimiento. La unión de estas herramientas con la técnica predictiva desempeñan un papel crucial. permiten monitorizar en tiempo real las operaciones, procesos y sistemas, recolectando y analizando datos que posibilitan la predicción de posibles fallos antes de que sucedan.
Una de las grandes ventajas de incorporar estas tecnologías en el mantenimiento en empresas digitales es la capacidad de anticipación. A través del análisis de tendencias, patrones y comportamientos, las empresas pueden programar acciones preventivas, reduciendo así el tiempo de inactividad y optimizando la eficiencia operativa.
Por último, las organizaciones no sólo mejoran la fiabilidad y el rendimiento de sus sistemas, sino que también pueden ofrecer una experiencia de usuario más fluida y robusta. En un mundo donde la competitividad es intensa, contar con sistemas eficientes y proactivos se ha convertido en una necesidad ineludible.
Cómo anticipar fallos con el uso adecuado de datos y tecnología
Como bien adelantábamos, anticiparse a fallos operativos no es sólo una ventaja, sino una obligación en este mundo tan digitalizado y exigente. Las nuevas tecnologías han otorgado el poder a las empresas de predecir fallos antes de que sucedan, convirtiendo lo que antes era una tarea reactiva en una acción proactiva.
Pero, ¿Cómo puede la Big Data, con su vastedad de datos e información, ayudar en este cometido? Veamos algunos de los métodos en los que esta tecnología está marcando pauta en el mantenimiento en empresas digitales:
- Análisis de tendencias: la Big Data permite identificar tendencias operativas, lo que ayuda a detectar anomalías o desviaciones que pueden desencadenar en fallos. Por ejemplo, si un servidor muestra patrones de sobrecalentamiento durante varios días, es probable que sufra una avería a corto plazo.
- Modelos predictivos: con la recopilación de datos históricos, las empresas pueden crear modelos predictivos. Estos modelos se entrenan con patrones previamente detectados y pueden predecir con asombrosa precisión cuándo y dónde se producirá un fallo.
- Monitorización en tiempo real: la posibilidad de monitorizar sistemas y procesos en tiempo real permite detectar problemas inmediatos, como cortes de energía o fallos en la conectividad, y tomar acciones correctivas de inmediato.
- Feedback de usuarios: también recoge información valiosa de los usuarios. Un incremento en los informes de errores o quejas puede indicar un problema emergente en una plataforma o software.
- Integración con IA: al combinar Big Data con Inteligencia Artificial, se pueden desarrollar sistemas que aprendan de forma continua, mejorando la precisión en la detección de fallos y optimizando el proceso de mantenimiento.
Como hemos visto, con las técnicas avanzadas de análisis y predicción, fundamentadas en la Big Data y la analítica, están convirtiendo en el baluarte de muchas empresas digitales. Las ventajas son palpables: optimización de recursos, reducción de tiempos muertos, mejor experiencia para el usuario y una notable reducción en costes asociados a fallos inesperados.
Sin embargo, su implementación no está exenta de desafíos. El volumen, velocidad y variedad de datos a procesar requiere de infraestructuras robustas y personal cualificado para interpretarlos. Además, la privacidad y seguridad de la información recolectada se convierte en una preocupación central. No obstante, a pesar de estos retos, la adopción de estas técnicas es un paso necesario y, podríamos decir, ineludible para cualquier organización que desee prosperar en el ecosistema digital. El mantenimiento en empresas digitales ya no se concibe sin estas herramientas, siendo este un reflejo de cómo la tecnología sigue redefiniendo las reglas del juego.
