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La industria química opera con procesos continuos y activos críticos en los que la disponibilidad es diferencial. Cuando una bomba centrífuga falla sin aviso, el coste real no se limita al repuesto: incluye pérdida de producción, desviaciones de calidad, riesgos operativos y tensión organizativa.
Este artículo recorre, con un tono técnicodivulgativo y en formato de columna, cómo implantar mantenimiento predictivo habilitado por Big Data tomando como hilo conductor un caso teórico de predicción de daños en bombas centrífugas.
El itinerario abarca captura y limpieza de datos, diseño de la arquitectura, ingeniería de características, modelado y validación temporal, integración con el CMMS/EAM y gobierno del dato. Cierra con una reflexión sobre soberanía digital: en la práctica diaria, ¿de quién son nuestros datos de proceso y cómo se preserva su control?
El mantenimiento tradicional se mueve entre dos extremos poco eficientes: el correctivo llega tarde por definición y el preventivo, por calendario, suele llegar demasiado pronto si no se apoya en condición real.
La disponibilidad de datos continuos de proceso y de estado de máquina permite abandonar esa dicotomía y orientarse a intervenir, exactamente, cuando las señales muestran degradación incipiente con antelación suficiente.
