La gestión de activos físicos en entornos industriales es una función crítica que impacta directamente en la productividad, los costos operativos, la seguridad y la vida útil de la infraestructura. A pesar de su importancia estratégica, aún es habitual encontrar errores estructurales en la administración de maquinaria, vehículos, sistemas de soporte o instalaciones técnicas. Estos errores, muchas veces invisibles en el corto plazo, tienen consecuencias acumulativas: desde paradas no programadas hasta inversiones mal justificadas o incidentes que podrían haberse evitado con datos oportunos.
A medida que las tecnologías digitales se integran en la industria, en especial la telemetría aplicada al monitoreo continuo de activos, se abren nuevas oportunidades para gestionar mejor, con mayor precisión y menor margen de error. Pero para que esto suceda, es necesario primero identificar los errores frecuentes y luego aplicar soluciones basadas en datos, no en intuiciones.
1. Falta de visibilidad sobre el estado real de los activos
Una de las deficiencias más comunes es operar sin información actualizada ni precisa sobre el estado de los activos. Esto ocurre especialmente en empresas donde aún se depende de inspecciones manuales o de reportes cargados en hojas de cálculo, desactualizadas o incompletas. El resultado: se toman decisiones críticas sin conocer realmente si un equipo está bajo estrés, trabajando fuera de rango o próximo a fallar.
Solución práctica: Integrar sensores conectados a través de sistemas de telemetría industrial permite acceder a variables como temperatura, vibraciones, presión, flujo, nivel de carga o consumo energético en tiempo real. Esto otorga una visibilidad continua y automatizada, base indispensable para operar con seguridad y eficiencia.
2. Mantenimiento ineficiente: ni predictivo, ni oportuno
Otra falla frecuente es aplicar mantenimientos en función de calendarios o promedios estadísticos, sin considerar el estado real de cada equipo. Este enfoque “preventivo rígido” puede provocar dos escenarios contraproducentes: mantenimiento excesivo (costoso e innecesario) o intervenciones tardías que llegan cuando la falla ya ha afectado la operación.
Solución práctica: Migrar hacia un modelo de mantenimiento basado en condición (CBM) o incluso predictivo (PdM). Ambos enfoques se basan en datos en tiempo real y análisis de tendencias históricas, lo que permite anticiparse a fallas con alta precisión, intervenir en el momento óptimo, extender la vida útil de los equipos y reducir el uso innecesario de recursos técnicos.
3. Falta de trazabilidad técnica y administrativa
La ausencia de registros fiables y centralizados es otro obstáculo importante. Sin una trazabilidad adecuada, es difícil saber qué se reparó, cuándo, con qué repuestos, cuánto costó o si una falla reincidente obedece a errores anteriores no resueltos. Esta situación impide gestionar el ciclo de vida del activo y dificulta las auditorías internas o certificaciones externas.
Solución práctica: Implementar plataformas de Enterprise Asset Management (EAM) que se integren con los sistemas de monitoreo para registrar automáticamente cada evento: mantenimientos, inspecciones, anomalías, consumos, alertas o intervenciones técnicas. Esto construye un historial digital de cada activo, que mejora la toma de decisiones, la trazabilidad y la gestión documental.
4. Baja calidad de los datos y visualización deficiente
En muchos casos, los datos existen, pero no se gestionan correctamente. Datos dispersos, mal estructurados, sin verificación o con visualizaciones confusas limitan su valor real. Cuando la información no está presentada de forma clara y comprensible, se vuelve inútil o incluso riesgosa para la toma de decisiones.
Solución práctica: Asegurar la calidad del dato (precisión, completitud, consistencia y actualidad) y su transformación en paneles visuales diseñados según el perfil del usuario. Los sistemas de telemetría con dashboards personalizables permiten entregar a operadores, supervisores o gerentes la información relevante para su función, con indicadores clave (KPIs) en tiempo real y alertas priorizadas.
5. Desconexión entre la gestión de activos y los objetivos estratégicos
Aún en muchas organizaciones, los activos son gestionados de forma aislada, sin integrar su rendimiento al plan estratégico general. Esto dificulta la evaluación de inversiones, la priorización de activos críticos o la asignación presupuestaria en función de impacto económico real.
Solución práctica: Aplicar metodologías de gestión de activos estratégicos, donde cada equipo o infraestructura se evalúa según su retorno, criticidad, riesgo asociado y desempeño histórico. La telemetría proporciona las métricas necesarias para calcular indicadores como el costo total de propiedad (TCO), la disponibilidad operativa, o el retorno sobre activos (ROA), permitiendo decisiones basadas en datos tangibles y comparables.
¿Qué permite evitar la telemetría en la gestión de activos?
- Paradas no planificadas, al anticipar fallas antes de que se materialicen.
- Gastos innecesarios, gracias a mantenimientos más precisos.
- Errores humanos, al automatizar procesos de monitoreo y registro.
- Desinformación, mediante acceso remoto a datos actualizados.
- Toma de decisiones a ciegas, al convertir los datos técnicos en información estratégica.
Hacia una gestión de activos moderna, confiable y basada en datos
Gestionar activos no es solo una cuestión técnica. Es una tarea estratégica que requiere visibilidad, trazabilidad, análisis y alineación con los objetivos del negocio. La buena gestión de activos reduce riesgos, incrementa la rentabilidad y mejora la sostenibilidad operativa.
La telemetría industrial es una herramienta concreta para lograrlo. No se trata de una tendencia, sino de una tecnología madura y comprobada que permite tomar el control real de cada equipo, en cada lugar, todo el tiempo. Invertir en ella no solo es una decisión inteligente: es una necesidad para competir en entornos industriales cada vez más exigentes.
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📚 Referencias
Institute of Asset Management (IAM). (2020). Asset Management – An Anatomy. The IAM. https://theiam.org
Mobley, R. K. (2002). An Introduction to Predictive Maintenance. Elsevier.
ISO 55000. (2014). Asset Management — Overview, Principles and Terminology. International Organization for Standardization.
Gartner. (2021). Data Quality and Trust in Analytics. Research Report ID G00741238.
Ng, A., & McCarthy, D. (2022). Strategic Asset Management. Springer Nature.
