Introducción
En los últimos 80 años, la ingeniería de confiabilidad ha evolucionado desde simples pruebas de materiales durante la Segunda Guerra Mundial hasta convertirse en una disciplina sofisticada que combina estadísticas avanzadas, sensores inteligentes, machine learning y modelos predictivos. El artículo “Accelerated Testing and Smart Maintenance: History and Future” de Haitao Liao (2024) ofrece una visión clara de esta evolución y, sobre todo, del futuro del mantenimiento inteligente. En MAWEC, este conocimiento es especialmente valioso porque permite diseñar estrategias que maximicen la disponibilidad, reduzcan costos y eleven la seguridad operacional en industrias intensivas en activos.
- La base: pruebas aceleradas para comprender la vida útil
Los equipos modernos son tan confiables que, bajo condiciones normales, pueden operar largos periodos sin fallar. El desafío: ¿cómo estimar su vida útil sin esperar años?
Las pruebas aceleradas (Accelerated Testing, AT) —como ALT y ADT— solucionan este problema al someter los equipos a condiciones más severas que las reales para observar fallas y degradación en menor tiempo.
Modelos como Weibull, lognormal, gamma e incluso métodos más recientes como los modelos basados en cadenas de Markov (Coxian phase-type) permiten extrapolar la confiabilidad real del equipo. Esta información es crítica para definir políticas de mantenimiento preventivo y vida útil económica.
Un hallazgo relevante del artículo es la necesidad de integrar nuevas variables operativas:
- Condiciones cambiantes de carga
- Variaciones de temperatura
- Factores humanos
- Estrés aleatorio
La confiabilidad ya no puede asumirse estática: debe modelarse en función de entornos dinámicos.
- De la reacción a la prevención: un recorrido por las estrategias de mantenimiento
La evolución del mantenimiento se ha dado en cuatro etapas:
a) Run-to-failure (correctivo)
Reemplazar cuando falla. Adecuado solo si el impacto es bajo.
b) Preventivo basado en tiempo
Cambios periódicos independientemente del estado real. Redujo riesgos, pero con costos innecesarios.
c) Condition-Based Maintenance (CBM)
La llegada de sensores y monitoreo en tiempo real (vibraciones, temperatura, presión, ruido, etc.) permitió tomar decisiones basadas en la condición real del equipo.
d) Smart Maintenance (MI – Smart Maintenance)
La combinación de:
- modelado estadístico,
- machine learning,
- pronóstico de vida remanente (RUL),
- gemelos digitales,
- big data industrial,
- integración con sistemas productivos,
abre una nueva etapa donde el mantenimiento es predictivo, optimizado y conectado al negocio.
Liao destaca que el uso de datos reales del campo —no solo de laboratorio— será clave para mejorar la precisión de los modelos predictivos.
- Hacia el mantenimiento inteligente: oportunidades y retos
El futuro del mantenimiento, según Liao, se centrará en tres áreas clave:
- Modelos híbridos: estadística + machine learning
Los modelos puramente basados en datos requieren grandes volúmenes de información… que muchas plantas aún no tienen.
Por ello, la tendencia será combinar:
- Física de falla
- Estadística avanzada
- IA supervisada y no supervisada
Esto permitirá diagnósticos y pronósticos más precisos con menos datos.
- Integración del mantenimiento con operaciones y logística
Ya no basta con saber cuándo fallará un activo:
hay que alinear mantenimiento, programación de producción y gestión de repuestos.
Los modelos conjuntos (producción–mantenimiento–inventarios) son un salto hacia la verdadera optimización de sistemas completos.
- Pruebas aceleradas más eficientes energéticamente
Un aporte novedoso del artículo es el diseño de pruebas aceleradas que optimicen no solo precisión, sino también consumo energético del equipo de prueba.
Esto abre la puerta a prácticas más sostenibles y económicas en la evaluación de confiabilidad.
Conclusión
La transición hacia Smart Maintenance ya no es una aspiración futura: está ocurriendo ahora.
Las organizaciones que adopten modelos predictivos, integren datos operativos y construyan estrategias basadas en confiabilidad podrán mejorar:
- Disponibilidad de activos
- Costos operativos
- Seguridad de las operaciones
- Toma de decisiones a nivel estratégico
Desde MAWEC, acompañamos a las empresas en este camino, combinando experiencia operativa, modelamiento estadístico y metodologías probadas para ayudarlas a obtener más valor de sus activos.
Liao, H. (2024). Accelerated testing and smart maintenance: History and future. IEEE Transactions on Reliability, 73(1), 33–37. https://doi.org/10.1109/TR.2023.3330739
