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Buenas!!

Muchas gracias por tu comentario y por la interacción! Y por supuesto, por plantear una cuestión clave.

Te doy mi opinión:

Es cierto que el costo inicial de cualquier tecnología o proceso (en este caso el mantenimiento predictivo por IA) puede parecer una barrera económica para las PYMEs y, en efecto, siempre lo será en comparación con las grandes compañías. Es así.

De todos modos, no siempre es necesario contar con una infraestructura totalmente automatizada o de gran escala para implementar mantenimiento predictivo por IA. De hecho, muchas empresas están comenzando con soluciones piloto en máquinas críticas o individuales, lo que les permite evaluar resultados antes de extender la solución a toda su operación.

Además, pensar que se necesita una gran infraestructura tecnológica para adoptar el mantenimiento predictivo con IA, no siempre es del todo correcto:

👉 ​El uso de Edge Computing, por ejemplo, simplifica mucho este proceso. Con esto es posible analizar datos en dispositivos locales sin depender de una infraestructura compleja.

👉 ​La nube ha mejorado mucho estos últimos años, y a veces debemos valorar si es necesario ”sacrificar” estos costos, frente a la reducción de los costos de hardware y mantenimiento de los dispositivos necesarios para cubrir la funcionalidad de la nube.

Por otro lado, otra posibilidad interesante para las empresas con menos recursos es subcontratar servicios de mantenimiento predictivo. Actualmente, muchas empresas especializadas ofrecen estas soluciones bajo modelos de Software as a Service (SaaS) o pago por uso, donde el costo se ajusta a las necesidades de cada cliente, sin necesidad de contratar personal experto ni hacer una inversión inicial elevada.

Respecto a la financiación, en algunos países existen subvenciones y programas específicos para la digitalización industrial, que ayudan a reducir las barreras de entrada. Esto, sumado a la posibilidad de integrar soluciones de forma progresiva, permite que las PYMEs puedan adaptarse sin comprometer su estabilidad financiera. Es otro punto a valorar.

También leyendo tu comentario, veo importante aclarar que el mantenimiento predictivo no siempre requiere IA, y por tanto, una PYME que no pueda implementar mantenimiento predictivo por IA, no está únicamente relegada al mantenimiento correctivo. Históricamente, ya existían técnicas predictivas y preventivas muy efectivas, como el análisis de vibraciones, termografía, ultrasonidos o la inspección visual periódica. Estas metodologías son ampliamente utilizadas y siguen siendo un punto de partida valioso para reducir fallos inesperados. La combinación de estas prácticas tradicionales con soluciones digitales básicas, como software de gestión de mantenimiento, puede ser el primer paso hacia sistemas más avanzados.

✔️​✔️​ En resumen, diría que un aspecto clave para el éxito del mantenimiento predictivo es contar con una buena base de datos histórica del estado de las máquinas. Si una empresa ya ha realizado un seguimiento manual o digital de sus equipos, tiene una ventaja importante, ya que esos datos pueden utilizarse para entrenar modelos predictivos. A veces, la clave no es adoptar IA de inmediato, sino organizar y digitalizar la información disponible para aprovecharla en el futuro.

Finalmente, no hay que olvidar el contexto normativo y de seguridad industrial. En sectores como la alimentación, la farmacéutica o el energético, la regulación ya incentiva o exige un control avanzado del estado de las máquinas. En estos casos, implementar mantenimiento predictivo no solo mejora la eficiencia, sino que también facilita el cumplimiento normativo.

Creo que en los próximos años veremos cómo estas soluciones se democratizan aún más. Las PYMEs podrán adoptar estrategias mixtas que combinen metodologías tradicionales con herramientas avanzadas de IA, adaptándose a sus capacidades y necesidades específicas.

Pero como siempre digo, la ciencia es un camino lleno de posibilidades y el único juez de lo que suceda, será el tiempo.

Un saludo y gracias 😉