Análisis Predictivo en la Industria de Electro Electrónicos: cómo los datos se transforman en predicciones de fallas

El análisis predictivo se ha mostrado cada vez más eficiente y necesario en diversos mercados, especialmente en la industria de electro electrónicos. A través de él, es posible optimizar el tiempo, evitar pérdidas materiales y financieras y predecir fallas basándose en datos históricos y en técnicas de machine learning.

En el primer artículo de la serie sobre análisis predictivo en la industria de electro Electrónicos, se presentaron el concepto de este enfoque y sus principales aplicaciones. En esta segunda etapa, el foco está en las principales fuentes de datos, en cómo se recopila esta información y de qué manera se utiliza para generar predicciones confiables.

Los datos en el análisis predictivo

Los datos son lo que da vida al análisis predictivo. Son ellos los que permiten que la computadora identifique patrones y anticipe situaciones futuras. Por ello, la eficacia de este proceso depende casi por completo de la calidad, consistencia y diversidad de las fuentes utilizadas, evitando que la información registrada sea incompleta o incorrecta.

Principales fuentes de datos

Máquinas y equipos: son datos recolectados directamente durante el proceso productivo, que reflejan el comportamiento de la operación en tiempo real. Ejemplos incluyen la temperatura de las máquinas, la velocidad de operación y el consumo de energía, lo que permite identificar fallas y desviaciones del proceso.

Sensores IoT: datos físicos capturados por sensores instalados en las máquinas, capaces de registrar información que muchas veces pasa desapercibida para los operadores, como vibración, ruido y humedad. El objetivo es identificar pequeños cambios, ya que las fallas rara vez ocurren de forma abrupta; generalmente presentan señales previas.

MES (Manufacturing Execution System): sistema que conecta máquina, producto, proceso y tiempo. Ejecuta y monitorea la producción casi en tiempo real, siendo una fuente extremadamente rica por capturar datos granulares, registrar eventos en el momento en que ocurren y relacionar información técnica con el contexto del proceso.

Sistemas de calidad (AOI, SPI, ICT, FCT): responsables de detectar defectos e indicar si el proceso falló o no. Estos sistemas identifican el tipo de falla, su ubicación y la tasa de retrabajo. Al permitir el análisis de la causa raíz, contribuyen directamente a la mejora del rendimiento del proceso.

Sistemas de mantenimiento: registran el historial de fallas reales, las órdenes de mantenimiento y los componentes sustituidos. En el análisis predictivo, son fundamentales para estimar el tiempo hasta la falla, priorizar intervenciones y reducir el downtime.

ERP y sistemas corporativos: sistemas de gestión que conectan datos técnicos con impactos financieros, como inventarios, compras, costos y ventas. En el análisis predictivo, se utilizan ampliamente para la previsión de demanda, la planificación de la producción y la reducción de costos operativos.

Datos de ingeniería y de producto: incluyen información de diseño y especificaciones, como revisiones de PCB, cambios de ingeniería (ECOs), datasheets y tolerancias. Estos datos definen los límites técnicos del producto e impactan directamente en el proceso productivo. En la práctica, su análisis permite comparar versiones de productos, anticipar ajustes de proceso e identificar diseños más susceptibles a fallas.

Datos de campo y posventa: representan el uso real del producto por parte del cliente, incluyendo registros de operación, fallas reportadas y condiciones de uso. Estos datos amplían la visión a todo el ciclo de vida del producto, permitiendo predecir fallas en campo, mejorar los diseños y reducir los costos de garantía.

El mayor valor del análisis predictivo surge cuando diferentes fuentes de datos se integran, creando una visión conectada entre proceso, calidad y mantenimiento. Esta integración permite ir más allá de la simple recolección de datos y transformarlos en decisiones operativas y estratégicas. En este contexto, es fundamental diferenciar enfoques como el mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo, que, aunque a menudo se tratan como equivalentes, generan impactos distintos en la eficiencia operativa y en los resultados del negocio.

¿En qué se diferencia el mantenimiento predictivo del preventivo?

El mantenimiento preventivo se basa en intervalos de tiempo predeterminados, como mantenimientos realizados cada seis meses, con el objetivo de evitar fallas de forma anticipada. Aunque es ampliamente utilizado, este enfoque presenta limitaciones importantes, ya que no considera el estado real del equipo.

Principales limitaciones del mantenimiento preventivo:

• Sustitución prematura de componentes aún en buen estado
• Paradas innecesarias de máquinas
• Aumento de los costos operativos
• Dificultad para evitar fallas inesperadas

El mantenimiento predictivo, por su parte, se orienta por la condición real de los equipos, utilizando datos provenientes de múltiples fuentes para anticipar fallas y definir el momento ideal de intervención.

Beneficios del mantenimiento predictivo basado en condición:

• Intervenciones realizadas en el momento adecuado
• Reducción de paradas no planificadas
• Mejor planificación de recursos y equipos
• Aumento de la vida útil y de la disponibilidad de los equipos

En términos prácticos, al migrar de un mantenimiento basado en el tiempo a un enfoque basado en datos, la industria deja de actuar de forma reactiva y pasa a tomar decisiones más precisas, reduciendo riesgos operativos y costos a lo largo del tiempo.

¿Cómo funciona la predicción de fallas?

La predicción de fallas es el objetivo central del análisis predictivo y generalmente ocurre en tres etapas: recolección de datos, análisis del comportamiento a lo largo del tiempo y estimación de la vida útil restante del equipo (RUL – Remaining Useful Life).

Otro aspecto importante es la identificación de patrones anómalos, es decir, comportamientos que se desvían del patrón esperado de una máquina. Un punto relevante es que no toda anomalía resulta inmediatamente en una falla, pero toda falla tiene su origen en una anomalía.

En este contexto, el uso de machine learning se destaca por permitir que los sistemas aprendan a partir de los datos, en lugar de depender únicamente de reglas fijas. Los principales modelos utilizados en el mantenimiento predictivo incluyen:

• Aprendizaje supervisado: utiliza historiales de fallas conocidas. Modelos como regresión, Random Forest, Gradient Boosting y redes neuronales se aplican para predecir el tiempo hasta la falla e identificar causas probables.
• Aprendizaje no supervisado: se utiliza cuando no existen fallas etiquetadas. Modelos como K-Means, Isolation Forest, Autoencoders y PCA se emplean para detectar anomalías, agrupar comportamientos operativos e identificar degradaciones desconocidas.
• Modelos de series temporales: se centran en la evolución de las señales a lo largo del tiempo. Ejemplos incluyen LSTM, ARIMA y Prophet, aplicados para prever tendencias y detectar degradación progresiva.

La degradación de componentes representa el desgaste que ocurre antes de la falla funcional, como el desgaste de rodamientos o el aumento gradual de apagados de equipos. Esta degradación se identifica cuando los modelos detectan desviaciones persistentes que forman patrones a lo largo del tiempo.

Como resultado, es posible detectar fallas con semanas o incluso meses de anticipación, lo que permite una planificación más eficiente y una reducción significativa de los riesgos operativos.

Impactos en el negocio

El análisis predictivo va más allá de la tecnología o la innovación: se trata de un modelo de gestión estratégica que impacta directamente en los ingresos, los costos operativos, la confiabilidad operativa, la imagen ante el cliente e incluso la seguridad. Las fallas inesperadas siempre generan pérdidas significativas.

Uno de los principales beneficios es la reducción del downtime, o paradas no planificadas, que pueden ocurrir por fallas súbitas, mantenimientos de emergencia o falta de piezas. Estas paradas pueden interrumpir la producción por períodos indeterminados, afectando directamente los resultados de la operación.

El mantenimiento predictivo transforma este escenario al permitir la anticipación de fallas mediante el análisis de datos y de múltiples fuentes, reduciendo o incluso eliminando el downtime. Como consecuencia, también se incrementa la vida útil de los equipos, ya que operar máquinas con fallas no detectadas, sobrecalentamientos o intervenciones innecesarias tiende a acelerar su desgaste.

Conclusión

Al conectar datos de diferentes etapas del proceso productivo y transformarlos en información accionable, el análisis predictivo se consolida como un elemento clave de la industria moderna. Más que predecir fallas, este enfoque permite decisiones más inteligentes, operaciones más confiables y un uso más eficiente de los recursos, creando una base sólida para la evolución continua de la manufactura electro electrónica.

En la industria de electro electrónicos, empresas especializadas en soluciones para manufactura, como ASM, actúan directamente en la integración entre máquinas, sistemas y datos. A través de equipos, software y plataformas digitales, estas soluciones permiten la recolección estructurada de información a lo largo de todo el proceso productivo, creando la base necesaria para aplicaciones avanzadas de análisis predictivo y mantenimiento basado en condición.