viernes 17 de octubre del 2025.- La nueva generación de mantenimiento predictivo ya no se limita a una señal y una alarma, más bien integra múltiples fuentes, vibraciones, imágenes térmicas, audio, condiciones ambientales, SCADA y logs de operación, para construir un “gemelo operativo” del activo.

Con esa base, los modelos no sólo predicen, también prescriben qué orden ejecutar, qué repuesto preposicionar y cuándo detener sin comprometer la cadena. “La verdadera ventaja competitiva está en pasar del predict al prescribe; es decir, transformar la alerta en una decisión que minimice riesgo, costo y pérdida de producción. Para lograrlo, los modelos deben ser multimodales, explicables y entrenados con datos locales de faena”, sostiene Pedro Cancino, CEO de Coddi.

La evidencia cuantitativa es consistente. Según datos de McKinsey, se estima que el mantenimiento predictivo puede reducir detenciones no programadas entre 30% y 50% y extender la vida útil entre 20% y 40%; además, programas bien escalados han logrado bajar 20% el downtime promedio en flotas ya de alto desempeño. “Cuando alineas modelo, datos y procesos, el retorno aparece rápido; pero si lo dejas en ‘islas’ de análisis, el valor se diluye”, añade Cancino, aludiendo a la necesidad de estándares y entornos productivos maduros.

En terreno, los resultados empiezan a consolidarse. Un caso documentado por Komatsu/Modular Mining en una mina a tajo abierto en Perú reportó más de 53% de incremento del MTBF y 21% de reducción del mantenimiento no planificado tras implementar monitoreo remoto y gestión proactiva de componentes críticos.

Para el ejecutivo de Coddi, “estos números son alcanzables en Chile si integramos las fuentes de datos que ya existen, sensores, piezómetros, imágenes y registros de proceso, bajo un mismo marco de decisión y con responsabilidades claras entre operación, mantenimiento y TI”, sostiene.

Por otro lado, el trasfondo sectorial refuerza la urgencia. Mientras la industria enfrenta leyes de mineral más bajas y proyectos que tardan más en madurar, exprimir la disponibilidad del parque instalado es el factor de competitividad inmediata.

McKinsey describe que, al escalar el mantenimiento predictivo con analítica y disciplina operativa, los operadores capturan ahorros y producción incremental sostenidos; y casos de digitalización en mineras globales han logrado mejoras combinadas de alrededor de 30% entre productividad y ahorro de costos, según BloombergNEF.

“Chile tiene las condiciones, datos, criticidad y cultura de mejora, para convertir el mantenimiento predictivo 3.0 en un estándar país, siempre que cuidemos la gobernanza de datos y evitemos el lock-in tecnológico”, concluye Cancino.