El Mantenimiento Inteligente (Smart Maintenance) ha emergido como una herramienta clave para mejorar la confiabilidad, anticiparse a fallos y tomar decisiones más acertadas. Pero ¿cómo se implementa realmente? ¿Qué barreras enfrentan las empresas en la práctica?
En su artículo publicado en el International Journal of Production Economics, Bokrantz et al. (2023) analizan 168 empresas manufactureras suecas y revelan que no todas recorren el mismo camino. Identifican tres patrones distintos de adopción, lo que ofrece valiosas lecciones para organizaciones de todo el mundo.
📄 Referencia:
Bokrantz, J., Skoogh, A., Berlin, C., Wuest, T., & Stahre, J. (2023).
Adoption patterns of smart maintenance: Evidence from Swedish manufacturing firms.
International Journal of Production Economics, 257, 108746.
🔗 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108746
🔍 ¿Qué aprendemos de las empresas suecas?
- Exploradores:
Comienzan a incorporar sensores o sistemas CMMS, pero aún no integran los datos en sus decisiones. Están en fase de aprendizaje. - Integradores:
Ya conectan sus áreas de mantenimiento y operación con herramientas digitales. Toman decisiones basadas en análisis de datos, aunque no siempre en tiempo real. - Visionarios:
Empresas líderes. Usan inteligencia artificial, análisis predictivo y toman decisiones autónomas. Su mantenimiento es parte estratégica del negocio.
🧠 Factores que favorecen la adopción
- Liderazgo comprometido
- Colaboración entre áreas (mantenimiento, IT, operaciones)
- Formación técnica en nuevas tecnologías
- Proyectos piloto bien diseñados
⚠️ Principales desafíos
- Falta de estrategia clara
- Escasa madurez digital
- Inversión inicial sin retorno inmediato
- Problemas de integración tecnológica
- Cultura organizacional resistente al cambio
📌 Conclusión
No todas las empresas están listas para adoptar mantenimiento inteligente al mismo ritmo. Pero conocer el patrón en el que te encuentras te ayuda a avanzar con claridad. En MAWEC te ayudamos a trazar esa hoja de ruta, identificar tus brechas y construir un mantenimiento más conectado, predictivo y eficiente.
📄 Enlace al artículo completo:
🔗 https://research.chalmers.se/publication/533783/file/533783_Fulltext.pdf
