Tu planta está lista para dar el salto hacia Industria 4.0. Tienes presupuesto aprobado, tecnología disponible y un equipo ansioso por implementar inteligencia artificial y machine learning. Pero antes de firmar contratos millonarios, hay una pregunta que puede ahorrarte años de frustración: ¿está tu organización preparada para este cambio?
Conversamos con María Teresa Romero, ingeniera mecánica con maestría en confiabilidad y más de 18 años optimizando activos en empresas como Coca-Cola FEMSA y Aspen Technology, sobre la ruta estructurada que las organizaciones exitosas siguen para llegar a Industria 4.0 sin tropiezos.
En esta edición:
• Por qué medir la madurez antes que invertir en tecnología
• El camino paso a paso desde taxonomía hasta algoritmos inteligentes
• Quién debe entrenar tus algoritmos cuando fallan las predicciones
María Teresa Romero
Senior Asset Reliability Engineer en Aspen Technology
María Teresa es ingeniera mecánica con maestría en ingeniería de confiabilidad. Lideró programas de confiabilidad en Coca-Cola FEMSA y actualmente implementa software MTell para monitoreo de condición en Aspen Technology. Su especialidad: análisis RAM, RCM y gestión de proyectos de ingeniería de confiabilidad.
"El primer paso será medir el nivel de madurez de la gestión de mantenimiento", dice Romero. "Para ello te recomiendo algunas preguntas que puedes hacerte."
¿Tengo mis equipos clasificados según taxonomías recomendadas? ¿Existe jerarquización basada en análisis de criticidad? ¿Existen planes de mantenimiento preventivo? ¿Utilizo técnicas de monitoreo de condición? ¿Mi monitoreo es en línea con IA y ML?
"Estas respuestas te permitirán ubicarte en la pirámide de evolución del mantenimiento, ya que omitir alguna de estas etapas puede causar el fracaso de llegar a la cima con los resultados esperados."
No puedes implementar machine learning exitosamente sin haber construido bases sólidas. "En primer lugar, debemos enfocarnos en aquellos activos de niveles de riesgo muy alto y alto", explica Romero.
El proceso requiere: establecer taxonomía según ISO-14224 para clasificación de equipos, aplicar análisis de criticidad o RAM para jerarquizar activos, desarrollar planes de mantenimiento usando RCM para identificar modos de falla, e implementar monitoreo de condición según ISO 17359.
"Esto nos permite asegurar dos puntos relevantes: que todos los modos de falla del equipo estén cubiertos y que identifiquemos tareas de monitoreo de condición específicas."
Aquí viene el punto que muchas organizaciones pasan por alto. "El propósito de cualquier agente de ML es comprender y aprender patrones para dar advertencias tempranas", dice Romero. "Pero necesitas determinar quién será responsable de mantener estos sistemas funcionando."
Su recomendación es clara: "Debes designar responsables de la revisión de alertas y toma de decisiones, asegurar recursos financieros, humanos y de refacciones para las acciones requeridas."
Lo crítico: "El usuario debe reentrenar dentro del software los agentes según los posibles cambios operacionales que sufra el activo. Por lo tanto, debe considerarse el entrenamiento de personal interno o el pago de un servicio externo que incluya estas actividades."
Nota del entrevistador: Coincido totalmente con la visión de María Teresa: muchas empresas se enfocan en la tecnología como si fuera un producto terminado, cuando en realidad es un proceso vivo que requiere alimentación constante. Su experiencia trabajando con diferentes industrias le ha enseñado que el éxito no está en los algoritmos más sofisticados, sino en la disciplina para mantenerlos actualizados.
Para resumir: La transformación hacia Industria 4.0 exitosa sigue una secuencia específica que no se puede saltar. Primero, medir la madurez actual de tu gestión de mantenimiento mediante cinco preguntas clave. Segundo, construir bases sólidas: taxonomía según ISO-14224, análisis de criticidad, planes RCM y monitoreo de condición. Tercero, implementar IA y ML solo cuando las etapas anteriores estén consolidadas. Y finalmente, lo que muchos olvidan: designar responsables para mantener los algoritmos actualizados, porque los agentes de machine learning requieren reentrenamiento constante según los cambios operacionales de cada activo.
