Recopilación de Datos en el Mantenimiento: cómo reducir fallas, costos y mejorar la confiabilidad

¿Qué es la recopilación de datos en el mantenimiento?

La recopilación de datos en el mantenimiento es el proceso de registrar, organizar y analizar información sobre fallas, intervenciones, desempeño de los activos e indicadores de mantenimiento.

Estos datos incluyen desde información operativa —como órdenes de trabajo, tiempo de parada, costos y consumo de repuestos— hasta datos de condición recopilados por sensores, inspecciones y sistemas integrados.

En la práctica, la recopilación de datos permite sustituir decisiones basadas en suposiciones por decisiones orientadas por evidencias, aumentando la confiabilidad de los equipos, reduciendo fallas y optimizando recursos.

¿Por qué la recopilación de datos es esencial para evitar fallas y mejorar el PCM?

La Planificación y Control del Mantenimiento (PCM) se apoya fuertemente en información histórica y en tiempo real para tomar decisiones más acertadas. Para identificar patrones de comportamiento de los activos y fundamentar acciones futuras en la planificación, es importante recopilar y administrar datos de mantenimiento como:

• costos;
• tiempos de actividad e inactividad;
• frecuencia de fallas;
• MTBF (tiempo medio entre fallas);
• MTTR (tiempo medio de reparación).

Sin datos, la planificación queda sujeta a suposiciones y experiencias aisladas. Aunque la experiencia de los profesionales es valiosa, no sustituye hechos medibles. Decisiones basadas únicamente en el “feeling” pueden resultar en cronogramas desalineados con la realidad operativa.

Un ejemplo clásico es el ajuste del plan de mantenimiento preventivo: al analizar los registros, se descubre que cierto equipo recibe mantenimiento preventivo en exceso sin reducir fallas. Esto indica que la frecuencia de las intervenciones puede reducirse para ahorrar tiempo y costo.

Además, el PCM moderno exige retroalimentación continua: los datos recopilados retroalimentan la planificación en un ciclo de mejora continua. Cada orden de trabajo completada genera datos que refinan la planificación futura, ajustando estimaciones de tiempo y criticidad de los equipos.

Recopilación de datos en el mantenimiento: sensores vs. percepción humana

Cuando se habla de “datos de mantenimiento”, muchos piensan en sensores de vibración, temperatura, corriente y otras formas de telemetría instaladas en los equipos. Estos dispositivos proporcionan información en tiempo real. Sin embargo, la recopilación de datos en el mantenimiento no se limita a las lecturas automatizadas: la experiencia y los sentidos humanos continúan siendo insumos importantes en este proceso.

En las estrategias modernas, como el mantenimiento predictivo, la recopilación de datos involucra:

• sensorización tecnológica;
• observación humana en campo;
• monitoreo de variables como vibración, temperatura, presión y corriente eléctrica;
• alertas automáticas al detectar anomalías.

Sin embargo, hay situaciones en las que un técnico experimentado, utilizando sus sentidos, identifica problemas sutiles incluso antes de que los sensores detecten algo. Esta técnica se conoce como inspección sensitiva.

Durante una ronda, un operador puede percibir, por ejemplo:

• olor a quemado en un panel eléctrico;
• ruido metálico diferente en un reductor de velocidad.

Estas señales pueden indicar sobrecalentamiento o desgaste inicial. La inspección sensorial humana es un método no invasivo y de bajo costo para detectar fallas incipientes.

Otro punto crucial de la percepción humana está en el registro correcto de la información. Algunos datos solo se vuelven estructurados cuando alguien los registra en el sistema, como:

• detalles de fallas;
• causa raíz presunta;
• condiciones de operación de los equipos.

Un software de mantenimiento o una hoja de cálculo no “sabe” automáticamente que un rodamiento presentaba ruido intermitente, a menos que un técnico lo documente después de una inspección.

En resumen, la telemetría proporciona datos objetivos, pero la interpretación humana y la sensibilidad en el piso de planta enriquecen el contexto. Lo ideal es combinar ambos:

• los sensores monitorean parámetros medibles;
• los profesionales captan matices y califican los datos.

¿Qué datos de mantenimiento deben recopilarse? (indicadores esenciales)

En el día a día del mantenimiento, ¿qué datos se registran y monitorean con mayor frecuencia? En general, podemos pensar en tres grandes categorías de información de mantenimiento:

Datos sensoriales (de condición)

Son los datos recopilados por sensores inteligentes o instrumentos de monitoreo instalados en los activos. Incluyen mediciones continuas o periódicas de condiciones de operación, como:

• temperatura,
• vibración,
• ruido,
• presión,
• corriente eléctrica,
• niveles de aceite, entre otros.

Estos datos sirven para evaluar el estado de “salud” de los equipos en tiempo real y detectar tendencias de degradación. Por ejemplo, los sensores pueden alertar sobre vibración anormal, sobrecalentamiento en motores eléctricos u obstrucciones y fugas en sistemas hidráulicos. Los datos sensoriales son la base de las técnicas de mantenimiento predictivo, permitiendo prever fallas antes de que ocurran y realizar intervenciones solo cuando sea necesario.

Datos operativos (de mantenimiento)

Son informaciones relacionadas con las actividades de mantenimiento y la operación de los equipos. Entran en esta categoría los registros de órdenes de trabajo (OT) y la planificación y el control.

Estos datos documentan tanto lo que se hizo por el equipo de mantenimiento como aspectos del desempeño de los activos, como disponibilidad y número de fallas. Indicadores como Índice de Disponibilidad, MTBF, MTTR y tasa de fallas se derivan de estos registros.

En resumen, esta categoría abarca lo necesario para planificar y registrar intervenciones preventivas, predictivas y correctivas, alimentando informes, KPIs y métricas de desempeño.

Datos gerenciales (histórico y desempeño)

Se refieren a los resultados consolidados e históricos extraídos de los datos operativos. Se utilizan para evaluar la eficiencia de los procesos de mantenimiento y orientar mejoras. Incluyen:

• informes gerenciales;
• dashboards de mantenimiento;
• indicadores clave de desempeño (KPIs);
• análisis de costos.

Estos datos responden a preguntas como:

• ¿Cuál fue el costo total de mantenimiento en el último trimestre y su división entre mantenimiento preventivo vs correctivo?
• ¿Qué activos tuvieron mayor tiempo de inactividad y por qué?
• ¿El desempeño del mantenimiento está mejorando a lo largo del año?

En esencia, son informaciones evolutivas que muestran tendencias y la efectividad de las acciones de mantenimiento a lo largo del tiempo.

Datos específicos más comunes en el día a día

En el día a día, algunos datos específicos muy comunes de recopilar incluyen:

• Horas de operación de los equipos (contador de horas o ciclos productivos, utilizado para programar mantenimientos basados en uso, como cambios de aceite cada X horas).
• Tiempo de parada/downtime no planificado (para calcular disponibilidad y evaluar impacto de fallas).
• Número de fallas/breakdowns ocurridos y su clasificación (por tipo de falla, componente afectado, causa raíz presunta).
• Tiempo de mantenimiento (duración de cada intervención, para controlar eficiencia y calcular indicadores como hombre-hora por OT).
• Consumo de repuestos y materiales en cada servicio (importante para la gestión de inventario y costos).
• Costos de mantenimiento (mano de obra, materiales, servicios tercerizados), asociados a cada equipo o centro de costo.
• Backlog de mantenimiento (cantidad de órdenes de trabajo pendientes o atrasadas).
• Condiciones detectadas en inspecciones (por ejemplo: “fuga leve identificada”, “temperatura del rodamiento por encima de lo normal”, “ruido en motor”, etc., recolectadas de checklists de inspección).
• Parámetros de condición periódicos (lecturas manuales como mediciones de vibración semanal con equipo portátil, termografía mensual de tableros, análisis trimestral de aceite lubricante, etc.).

Estos datos, cuando se recolectan de forma continua y estandarizada, “cuentan la historia” del mantenimiento y la operación de los activos, permitiendo que el mantenimiento deje de ser reactivo y pase a estar basado en evidencias.

Datos de Mantenimiento vs. Documentos: ¿cuál es la diferencia?

Una observación importante es diferenciar datos de mantenimiento y documentos de mantenimiento. Los documentos —como manuales técnicos, listas de repuestos, políticas y procedimientos— son estáticos y definen requisitos y orientaciones. En cambio, los datos están vivos y se actualizan constantemente a medida que la operación avanza.

Ambos son necesarios, pero los datos son los que alimentan el proceso de toma de decisiones en el día a día.

El mantenimiento produce muchos datos, y los principales focos en la rutina son:

• monitorear la condición de los equipos (datos sensoriales),
• registrar las acciones de mantenimiento (datos operativos),
• compilar resultados para análisis de desempeño (datos gerenciales).

A continuación, veremos cómo recopilar efectivamente esta información, pasando por métodos que van desde el sensor IoT hasta el formulario completado por el técnico en campo.

Cómo recopilar datos en el mantenimiento: métodos, herramientas y buenas prácticas

Existen diversas formas de recopilar datos de mantenimiento, que varían desde tecnologías avanzadas hasta procedimientos manuales. No se excluyen, sino que se complementan para abarcar diferentes tipos de información. A continuación, las principales formas de recopilación:

Telemetría y Sensores Integrados (IoT)

Consiste en la instalación de sensores electrónicos en los equipos para medir variables en tiempo real. Estos sensores envían datos automáticamente a sistemas centralizados.

Ejemplos incluyen:

• sensores de vibración en motores;
• sensores de temperatura en rodamientos o hornos;
• sensores de corriente y tensión en tableros eléctricos;
• medidores de nivel en tanques.

Con el Internet de las Cosas (IoT), es posible recopilar continuamente datos de parámetros clave. La gran ventaja es la recopilación automática y continua, permitiendo detectar desvíos mediante alarmas. La telemetría proporciona un gran volumen de datos brutos —el llamado Big Data industrial— que puede utilizarse para evitar fallas.

Inspecciones de Campo (Rondas y Checklists)

A pesar de la automatización, buena parte de los datos aún se recolecta mediante inspecciones realizadas por técnicos u operadores, siguiendo checklists estandarizados.

Por ejemplo:

• rondas de lubricación;
• inspecciones de seguridad;
• inspecciones sensoriales (inspección sensitiva), en las cuales el técnico utiliza los sentidos para recopilar datos cualitativos.

La información puede registrarse en papel o directamente en dispositivos móviles vinculados al software de mantenimiento. Muchos sistemas CMMS permiten la recopilación en tiempo real mediante aplicaciones móviles, dependiendo de procedimientos bien definidos y del compromiso del equipo.

Integraciones de Sistemas (SCADA, PLC, ERP)

Muchas empresas utilizan sistemas industriales y corporativos que generan datos útiles, como SCADA, PLC y sistemas de gestión de edificios (BMS).

Es posible integrar el CMMS a estos sistemas para aprovechar datos existentes. Plataformas avanzadas permiten la conexión mediante APIs, OPC-UA u otros mecanismos, reuniendo datos de múltiples fuentes en un panorama único. Un software CMMS como Engeman® puede unificar esta información, permitiendo inferencias y recomendaciones con base en un panorama más completo.

Instrumentación Portátil y Ensayos

Otra forma de recopilación implica mediciones periódicas con instrumentos portátiles o ensayos de laboratorio, como:

• mediciones de vibración con colector portátil,
• termografía con cámara infrarroja,
• análisis de aceite lubricante.

Estas técnicas proporcionan datos puntuales y detallados. Muchos equipos ya se conectan a la nube o al CMMS, agilizando la disponibilidad de la información y reduciendo el riesgo de pérdida de datos.

Observaciones y Reportes de los Colaboradores

Además de las formas estructuradas, es importante mencionar que muchos datos surgen de reportes informales que necesitan ser capturados.

Por ejemplo, un operador de máquina puede notar un comportamiento extraño y comunicarlo verbalmente al mantenedor. Las empresas que cultivan la cultura de registro incentivan que todo sea anotado o registrado en sistemas de tickets de mantenimiento.

Algunos CMMS permiten la apertura de solicitudes de servicio o informes de anomalía mediante computadoras o dispositivos móviles. La estandarización de los procedimientos de mantenimiento e inspección ayuda a garantizar datos confiables, con rutas claras sobre qué verificar y cómo reportar.

La tecnología como aliada en la recopilación 

En todas estas formas de recopilación, la tecnología aumenta la eficiencia y la precisión. Las recopilaciones manuales tienden a ser más propensas a errores, mientras que las soluciones automatizadas minimizan estos problemas.

Un sistema computarizado de gestión del mantenimiento (CMMS), como Engeman®, centraliza el almacenamiento de los datos recopilados, facilitando el acceso a la versión más actualizada de la información.

Cómo tratar y organizar datos de mantenimiento: etapas y buenas prácticas

Recopilar datos es solo el comienzo. Para extraer valor y conocimiento de los datos de mantenimiento, es fundamental tratar, depurar y organizar esta información.

Los datos brutos muchas veces presentan problemas, como mediciones faltantes o incorrectas, formatos diferentes, ruidos y outliers. Por eso, los profesionales de mantenimiento —muchas veces junto con equipos de datos— aplican tácticas de gestión de datos para preparar el terreno para análisis más profundos y modelos predictivos.

Algunas de las principales etapas y cuidados en el tratamiento de datos de mantenimiento incluyen:

• Consolidación e integración

Los datos provienen de múltiples fuentes: sensores IoT, registros manuales, sistemas diversos, y necesitan integrarse en una base de datos central o data lake.

Es importante definir un modelo de datos unificado, garantizando que cada equipo tenga un identificador único y que todos los registros hagan referencia a ese identificador. Las herramientas de software ayudan a combinar datos dispares y estructurar información de condición, producción y mantenimiento, creando una “única versión de la verdad”.

• Limpieza de datos

Los datos de sensores pueden presentar lecturas equivocadas (picos falsos, fallas de comunicación), mientras que los datos ingresados manualmente pueden contener errores de digitación o campos en blanco. La limpieza implica eliminar outliers y ruidos indeseados, corregir inconsistencias y tratar valores ausentes.

En mantenimiento, un ejemplo común es lidiar con sensores offline: si un sensor estuvo apagado y generó valor cero, eso necesita interpretarse correctamente para no distorsionar los análisis.

Las plataformas analíticas pueden ayudar a depurar y combinar datos automáticamente, aplicando reglas de negocio para rellenar vacíos o excluir valores inválidos.

• Selección y relevancia

No todos los datos recopilados serán útiles para todos los fines. Es importante definir qué indicadores y features interesan para cada análisis o modelo.

Por ejemplo, para predecir fallas en un motor, los datos de vibración, temperatura e historial de fallas tienden a ser más relevantes. En cambio, para optimizar el inventario de repuestos, los datos de consumo de piezas por intervención son más importantes.

• Ingeniería de features

Especialmente cuando se van a aplicar técnicas de machine learning o análisis estadísticos avanzados, es útil transformar los datos brutos en features (características) que representen mejor el comportamiento.

Por ejemplo, de una señal continua de vibración, se pueden extraer features como valor RMS, factor de cresta (crest factor), curtosis, frecuencia dominante, etc., que resumen el patrón de esa señal. De registros de mantenimiento, se pueden derivar features como tasa de fallas por mes, tiempo medio de reparación de cada máquina, o incluso variables categóricas como estación del año (para ver efectos estacionales).

La ingeniería de recursos (features) consiste en crear variables derivadas que faciliten la modelización predictiva.

Las herramientas especializadas consiguen automatizar parte de este proceso, combinando, depurando y estructurando datos para apoyar la modelización predictiva.

Un buen ejemplo es incluir en la base de datos las observaciones de especialistas y resultados de inspecciones como variables cualitativas, convirtiendo texto de informes en categorías o indicadores binarios (ej.: “presencia de vibración anormal = sí/no”).

• Normalización y escala

Cuando se usan juntos diferentes tipos de datos, puede ser necesario normalizarlos.

Por ejemplo, un modelo puede ingerir temperatura (que varía de decenas a centenas de grados) y vibración (que puede estar en milésimas). Escalas muy distintas pueden confundir a algunos algoritmos, por lo que normalizar o estandarizar rangos de valores ayuda a equilibrar la influencia.

También es posible agregar datos en el tiempo, creando promedios horarios o diarios cuando el foco está en tendencias de largo plazo.

• Validación y calidad continua

El tratamiento de datos no es una tarea única: requiere monitoreo continuo de la calidad. Eso significa implementar auditorías periódicas en los datos recopilados.

Por ejemplo, realizar revisiones semanales o mensuales para identificar órdenes de trabajo con información ausente o claramente errónea (como fechas invertidas, duración negativa, etc.). Estas auditorías permiten corregir a tiempo y reforzar capacitaciones donde se detecten fallas.

Datos desactualizados o incompletos son obstáculos serios para los técnicos de mantenimiento, pues conducen a decisiones incorrectas. Las empresas maduras en gestión de activos llegan a tener indicadores de calidad de datos, midiendo porcentaje de OT completadas correctamente, latencia de las integraciones, etc.

La siguiente etapa es utilizar estos datos tratados para guiar decisiones y estrategias, desde análisis simples hasta inteligencia artificial.

Cómo usar datos para mejorar el mantenimiento

Después de recopilados y tratados, los datos de mantenimiento se convierten en un activo estratégico. Algunas de las principales aplicaciones incluyen:

Medición de Desempeño e Indicadores (KPIs)

Con los datos en mano, la primera aplicación es casi inmediata: calcular indicadores de mantenimiento para monitorear el desempeño.

Indicadores clásicos como:

• Índice de Disponibilidad (%);
• MTBF y MTTR;
• Backlog de mantenimiento (semanas de trabajo acumulado);
• Cumplimiento del plan preventivo (% de tareas preventivas realizadas en plazo);
• Costo de mantenimiento sobre valor de reposición del activo (%VRA), entre otros.

Estos KPIs se derivan de los registros recopilados y sirven como termómetro de la eficacia del mantenimiento y sustentan metas de mejora. Por ejemplo, si el MTBF de una máquina crítica está disminuyendo, el dato indica necesidad de acción y revisión del plan de mantenimiento.

Optimización de Planes de Mantenimiento

Los datos históricos permiten refinar estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo.

Por ejemplo, cruzando datos de fallas con la periodicidad de las preventivas, se puede descubrir que ciertos activos sufren fallas justo antes de la siguiente preventiva planificada, una señal de que el intervalo es demasiado largo y debería acortarse.

Con base en datos, es posible modificar estrategias, adoptar mantenimiento predictivo en activos críticos o simplificar planes para equipos más estables.

Análisis de Fallas y Confiabilidad

Con información de fallas, es posible realizar análisis como FMEA/FMECA y Pareto para atacar las causas más comunes.

Los datos proporcionan insumos para identificar modos de falla reincidentes: por ejemplo, si los registros muestran que el 40% de las paradas de una línea se deben a la falla en determinado rodamiento, eso orienta una acción de ingeniería (mejorar lubricación, alineación o calidad del componente).

Además, permite cálculos de vida útil de componentes con modelos estadísticos. En empresas mayores, estos datos alimentan programas de RCM (Reliability Centered Maintenance).

Visualización y Monitoreo en Tiempo Real

Una aplicación muy práctica de los datos es construir dashboards de mantenimiento y centros de control en tiempo real.

Por ejemplo, exhibir en un monitor en la sala de mantenimiento el estado de los principales activos:

• si hay alarmas provenientes de sensores (vibración, temperatura);
• si alguna OT de emergencia está en curso;
• cuál es el nivel de backlog en esa semana, etc.

Estas interfaces, muchas veces ya disponibles en los softwares CMMS o herramientas de BI (Business Intelligence), permiten la detección rápida de problemas.

Mantenimiento Predictivo y Machine Learning

Probablemente una de las aplicaciones más comentadas actualmente es el uso de técnicas de machine learning (aprendizaje automático) e IA para mantenimiento predictivo.

Una vez que se acumulan datos suficientes de condición y fallas, es posible entrenar algoritmos para detectar patrones sutiles y anticipar fallas. Las empresas ya utilizan ML para analizar datos de sensores y predecir fallas en equipos.

Las tecnologías de IA también pueden priorizar alertas e incluso recomendar acciones (mantenimiento prescriptivo). La IA puede monitorear condiciones, detectar anomalías, evitar fallas e incluso optimizar la programación de servicios automáticamente.

Soporte a la Toma de Decisión Estratégica

Además de la operación del día a día, los datos de mantenimiento sirven para decisiones de alto nivel.

Por ejemplo: planificación de presupuesto; con datos históricos, es posible justificar inversiones. En fin, la estrategia de mantenimiento e incluso la estrategia operativa de la empresa (ya que el mantenimiento impacta la producción) pueden refinarse con los análisis derivados de esos datos.

Decisiones antes guiadas por la intuición pasan a fundamentarse en evidencias objetivas.

Herramientas y Tecnologías de Apoyo

El software de mantenimiento (CMMS) sigue siendo el núcleo de concentración y suministro de datos.

Además de él, pueden utilizarse:

• softwares de BI para dashboards,
• herramientas de análisis estadístico o científico,
• soluciones de Asset Performance Management (APM) y plataformas IoT con analytics e IA integrados.

Lo importante es elegir herramientas compatibles con el nivel de madurez de la organización y fortalecer la cultura de análisis de datos.

Un ejemplo de esto, citado por McKinsey, indica que el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de inactividad de las máquinas en un 30% a 50% y aumentar la vida útil en un 20% a 40%, pero eso solo se alcanza cuando se recolectan datos y se transforman en acciones mediante analytics.

Otras técnicas de recopilación de datos que valen la pena

Además de las prácticas tradicionales de recopilación (sensores, inspecciones, históricos de OT), existen otras fuentes de datos y métodos menos difundidos, pero que pueden agregar valor en determinadas empresas o situaciones, como:

• Análisis de Aceite Lubricante;
• Monitoreo Ultrasónico y Acústico;
• Drones e Inspección Remota;
• Datos Ambientales y de Proceso;
• Medición de Productividad del Equipo (Wrench Time);
• Encuestas y Feedback de los Operadores.

Innovar en la recopilación de datos significa mirar más allá de lo obvio. Herramientas como análisis de aceite, ultrasonido, drones, monitoreo de productividad y feedback humano amplían el abanico de información disponible.

No todas las técnicas serán aplicables a cualquier realidad; depende del tipo de industria y de los problemas enfrentados. Lo importante es conocer estas opciones y evaluar si alguna puede abordar un dolor específico del negocio.

Por ejemplo:

• si las paradas por fuga de vapor son costosas, invertir en ultrasonido puede traer retorno rápido;
• si hay instalaciones remotas o de riesgo, los drones pueden ser la solución;
• si los costos de mantenimiento están fuera de control, medir la productividad puede ser revelador.

Cómo Engeman® apoya el mantenimiento orientado por datos

Engeman®, software de mantenimiento (CMMS/GMAO), es un ejemplo de plataforma especializada que facilita la recopilación, la gestión y el análisis de datos de mantenimiento, transformando teoría en práctica. Muchas de las ventajas y métodos discutidos se aplican mediante el uso de software como este.

Engeman® fue diseñado para ser flexible y adaptarse a diferentes tipos de operación y tamaño de empresa, actuando como repositorio central de datos de mantenimiento. No es solo una herramienta para registrar órdenes de trabajo, sino una plataforma para la integración de los procesos de mantenimiento.

En la práctica, eso significa concentrar en un único sistema información como registro de activos, programación de servicios, registro de OT ejecutadas, control de repuestos y costos e indicadores.

Con relación a la recopilación de datos, Engeman® ofrece recursos como:

• Módulo de inspecciones y checklists móviles: los técnicos realizan inspecciones en dispositivos móviles, con datos registrados en tiempo real;
• Integración con sensores y otros sistemas: APIs e integraciones permiten conectar datos de equipos y sistemas industriales;
• Central de indicadores e informes: dashboards nativos para acompañar KPIs como disponibilidad, horas trabajadas, costos y backlog;
• Automatización de procesos y alertas: mediciones fuera del estándar pueden generar solicitudes automáticas o alertas;
• Facilidad de uso y estandarización: interfaz amigable y personalización incentivan el uso continuo y la calidad de los datos.

En términos prácticos, las empresas que adoptaron Engeman® reportan ganancias como:

• reducción de tiempo en la búsqueda de información, ya que todo queda en el software;
• mayor eficiencia en el PCM, pues es posible planificar con base en un histórico consistente;
• mejor seguimiento de contratos y costos de mantenimiento.

Otro punto relevante es el papel de Engeman® en el mantenimiento 4.0, actuando como un hub integrador entre sensores IoT, sistemas y equipos en campo. Órdenes de trabajo, alertas, registros móviles y evidencias digitales generan datos que pueden utilizarse para análisis y aprendizaje.

Los sistemas genéricos o controles manuales difícilmente acompañan el volumen de datos y la necesidad de análisis rápidos. En cambio, un software de mantenimiento dedicado, como Engeman®, reduce costos, evita la dependencia de ERPs genéricos y se enfoca en las funcionalidades esenciales del sector.

En el contexto actual, las empresas que se destacan en mantenimiento son aquellas que usan los datos como ventaja competitiva. En ese sentido, Engeman® y otras soluciones de CMMS/EAM se vuelven socios estratégicos, aportando eficiencia, automatización y conectividad a los procesos de mantenimiento.

Conclusión: por qué el mantenimiento orientado por datos es un diferencial competitivo

El recorrido por la recopilación de datos en el mantenimiento muestra que mantener máquinas y equipos confiables dejó de ser una actividad basada solo en reacciones y pasó a ser un ejercicio orientado por información y análisis.

Desde la planificación inicial (PCM) hasta las decisiones de largo plazo, los datos son el hilo conductor que indica dónde actuar, cuándo actuar y cómo mejorar continuamente.

El mantenimiento de alto desempeño es un equilibrio entre experiencia de piso de planta e inteligencia de datos. Ya sea implementando Engeman® o desarrollando sus propios dashboards, lo importante es salir de las suposiciones y entrar en la era del mantenimiento 4.0, donde la información es poder para decidir con confianza, actuar en el momento justo y ahorrar recursos.

Hable con nuestros especialistas en una demostración personalizada y ve cómo transformar tu recopilación de datos en información más estratégica para la toma de decisiones.