El mantenimiento predictivo es un enfoque esencial para las empresas que buscan aumentar la confiabilidad de sus sistemas y reducir los costos operativos. A diferencia de los métodos de mantenimiento tradicionales, que pueden ser reactivos o basarse en cronogramas fijos, el mantenimiento predictivo se centra en anticipar los fallos antes de que ocurran. Esto le permite evitar tiempos de parada no planificados, minimizar las interrupciones en las operaciones y extender la vida útil de los equipos, aportando importantes beneficios a la eficiencia y la productividad.

En el Laboratorio de Confiabilidad de la USP, aplicamos inteligencia artificial para transformar datos recopilados por sensores y sistemas de monitoreo en información valiosa. Con este enfoque, podemos identificar patrones complejos, detectar anomalías y predecir fallas con gran precisión. Esta integración tecnológica no sólo mejora la toma de decisiones, sino que también aumenta la confianza en los procesos de mantenimiento, permitiendo intervenciones en el momento ideal y evitando reparaciones innecesarias.

La combinación de inteligencia artificial con estrategias predictivas representa un cambio fundamental en la forma en que se planifica y ejecuta el mantenimiento. Nuestro trabajo va más allá de simplemente predecir fallas: buscamos desarrollar metodologías y sistemas que puedan adaptarse a diferentes industrias, siempre con el objetivo de aumentar la confiabilidad de los activos, reducir los impactos ambientales y mejorar la sustentabilidad de las operaciones industriales. Esta visión innovadora posiciona el mantenimiento predictivo como una pieza clave en el avance de la ingeniería y la transformación digital del mantenimiento.