La gestión del mantenimiento predictivo y preventivo son pilares fundamentales para impulsar la productividad de las plantas, la eficiencia de costes y la rentabilidad global en las operaciones industriales modernas.
A medida que la fabricación mundial se vuelve cada vez más competitiva y basada en datos, los líderes están cambiando rápidamente hacia estrategias de mantenimiento proactivas para minimizar el tiempo de inactividad, optimizar la utilización de los recursos y salvaguardar el valor de los activos.
Las siguientes estadísticas, extraídas de recientes investigaciones del sector e informes de mercado, subrayan la importancia de la productividad a nivel de planta. Cada dato subraya cómo la excelencia en el mantenimiento está directamente vinculada a los resultados operativos, desde reducciones drásticas de las pérdidas imprevistas hasta mejoras tangibles en el retorno de la inversión, la vida útil de los activos y la gestión de inventarios.
1. $1,4 billones se pierden anualmente por paradas imprevistas
Un informe de Siemens 2024 estima que los tiempos de inactividad prolongados y no planificados en las 500 mayores empresas del mundo se traducen directamente en $1,4 billones en pérdidas anuales.
A ello contribuyen, entre otros factores, la escasez de productos, las averías de los equipos, la mala gestión de los datos de mantenimiento y las cadenas de suministro no optimizadas.
El tiempo de inactividad cuesta mucho. De hecho, Estimaciones de Deloitte cuesta a los fabricantes industriales unos $50 mil millones al año.
2. Los costes de mantenimiento reactivo pueden ser de 3 a 5 veces superiores a los de mantenimiento preventivo.
GitNux, empresa especializada en la elaboración de informes y estadísticas ha estimado que las prácticas de mantenimiento reactivo cuestan 3-5 veces más que el mantenimiento preventivo si se tiene en cuenta el valor de los daños durante la vida útil debidos al tiempo de inactividad.
Rentabilidad del mantenimiento preventivo por cada dólar invertido
Un estudio de Jones La Salle [Enlace de investigación] hizo un intento de calcular el retorno de la inversión en prácticas de mantenimiento preventivo. Los resultados muestran que por cada dólar gastado en mantenimiento preventivo, las empresas pueden esperar un retorno de más de 545%.
3. Prolongación de la vida útil del equipo mediante 35-80%
Múltiples estudios, como éste publicado en MDPIindican claramente una prolongación de la vida útil de los activos fijos atribuida a una combinación de procesos de mantenimiento predictivo y preventivo. En algunos casos, la vida útil puede incluso duplicarse.
4. El mercado del mantenimiento predictivo
Se prevé que el mercado del mantenimiento predictivo crezca a una tasa interanual anual de 26,5% durante los próximos 5 años, a medida que vayan cobrando impulso las inversiones en nuevos enfoques de mantenimiento.
En 2024, el mercado se valoró en 10.930 millones de dólares y se prevé que toque 70.730 millones de dólares en 2032.
Esto incluye el mercado de hardware y software de mantenimiento predictivo.
5. El mercado del mantenimiento preventivo
Investigación DataInteloestima el mercado del software de Mantenimiento Preventivo en 2023 en U3.500 millones SD y se estima que crecerá hasta 7.800 millones de USD de aquí a 2032, con una TCAC de ~10,8%
Los enfoques de mantenimiento preventivo abarcan aquí la gestión de órdenes de trabajo, la gestión de inventarios de piezas de repuesto, el seguimiento de activos y el software que se sincroniza también con los enfoques de mantenimiento predictivo.
6. Cuotas de mercado por sectores
Según Modor InteligenciaLa mayor parte del mantenimiento preventivo corresponde a la industria manufacturera. cuota de mercado del 23,4%
Energía y Servicios Públicos es el segmento de mayor crecimiento, con una previsión anual de 35,5% de crecimiento hasta 2030.
7. Mantenimiento preventivo y costes de mantenimiento de existencias
El mantenimiento preventivo ayuda a reducir los costes de inventario de piezas de repuesto en 15-20% (si no más), ya que una mejor planificación evita el exceso de existencias y las adquisiciones de emergencia.
Otros estudios también indican un aumento similar gracias a la disminución de los niveles de inventario de piezas de repuesto, la información sobre los equipos y la gestión limpia, completa e integrada de los mismos. datos maestros de mantenimiento.
8. Calidad de los datos sobre piezas de recambio
Se calcula que la media mundial de piezas de recambio obsoletas y de baja rotación en los sistemas maestros de materiales ERP se sitúa en torno a los 2.000 millones de euros. 10% del total de existencias.
Según estudios realizados por throughput, más de 66% de las empresas dependen de hardware obsoleto y sistemas heredados, que son caros de mantener e incompatibles con las soluciones digitales modernas. Lo que agrava directamente los tiempos de inactividad y los costes de adquisición.
9. Ordenes de trabajo y atrasos
Aunque se trata de un informe ligeramente anticuado, la acumulación de órdenes de trabajo en una operación típica de mantenimiento abarca unas 4 semanas. Esto significa que si no se añaden nuevas órdenes de trabajo, un equipo de mantenimiento típico tardará más de 4 semanas para borrar la tarea. [Fuente]
Un backlog aceptable para cada profesional/equipo de mantenimiento suele situarse en Dos semanas. Lo que significa que 2 semanas es una referencia útil que permite flexibilidad sin sobrecargar a los profesionales del mantenimiento.
Los sistemas digitales de gestión de órdenes de trabajo pueden reducir el tiempo de inactividad planificado mediante la optimización de paradas y cortes, lo que se traduce en una reducción de costes de 1.000 millones de euros. 15% a 30%. [McKinsey]
10. Costes de mantenimiento de la empresa
Según un estudio de McKinseyEl mantenimiento y las tareas relacionadas pueden constituir 20 – 60% de los gastos operativos globales, según el sector y el tipo de activo.
11. Niveles de inventario de piezas de recambio
Según Estudios del PTC y observaciones anecdóticasLa planificación de la demanda y la precisión de las previsiones pueden reducir las roturas de stock en un 50%. 10% y aumentar las entregas a tiempo en 5%.
Un viejo Estudio de 2016 realizado por Boston Consulting Group sugiere claramente que unas prácticas sólidas de gestión de inventarios pueden promover una Mejora 15% en los inventarios de piezas de repuesto garantizando la disponibilidad de repuestos críticos y evitando casos de exceso de existencias.
12. Coste de los tiempos de inactividad imprevistos por industria
Los costes de los tiempos de inactividad imprevistos varían considerablemente según el sector. A 2024 Siemens informe ha descubierto que, en el sector de la automoción, el tiempo de inactividad puede costar más de 1.000 millones de euros al año. $2,3 millones por hora, un aumento del doble desde 2019, mientras que en la industria pesada, los costes se han cuadruplicado en los últimos cinco años.
Estas asombrosas cifras ponen de relieve la necesidad crítica de un mantenimiento proactivo para proteger los ingresos y la continuidad operativa.
13. Gestión del inventario de piezas de recambio
Una gestión eficaz del inventario de piezas de recambio es crucial para un mantenimiento eficiente. Según un estudio de Boston Consulting GroupLa aplicación de prácticas sólidas de gestión de inventarios puede dar lugar a un Mejora 15% en los inventarios de piezas de recambio.
Al evitar el exceso de existencias y disponer de piezas críticas, las empresas pueden reducir los costes de aprovisionamiento de emergencia y mejorar la disponibilidad de los activos.
14. Adopción del mantenimiento predictivo frente al preventivo
Aunque el mantenimiento preventivo sigue siendo la estrategia más adoptada, el mantenimiento predictivo está ganando terreno rápidamente.
Según un 2025 Estudio de ingeniería de planta, 88% de las empresas manufactureras utilizan el mantenimiento preventivo, pero 40% también aplican el mantenimiento predictivo utilizando herramientas analíticas. Esto pone de relieve una combinación de estrategias que se está convirtiendo en la nueva norma para muchas instalaciones.
15. El papel de la IA en la optimización de la mano de obra de mantenimiento
La mano de obra de mantenimiento está experimentando una transformación. A 2025 Deloitte informe señala que, al predecir y prevenir los fallos, el personal de mantenimiento dedica menos tiempo a reaccionar ante las averías de las máquinas y más a tareas estratégicas y proactivas.
Este cambio permite aprovechar al máximo el valioso capital humano y ayuda a las empresas a retener a los trabajadores cualificados dotándoles de información basada en datos.
16. El crecimiento del mantenimiento predictivo como servicio
El modelo de mantenimiento predictivo como servicio (PdMaaS) está ganando popularidad como forma de sortear los elevados costes iniciales de la tecnología y la escasez de mano de obra cualificada.
Futuros estudios de mercado espera que el mercado mundial de PdMaaS crezca a una tasa interanual anual de 28% hasta 2025Las empresas buscan soluciones flexibles y escalables que les permitan acceder a la tecnología más avanzada sin necesidad de grandes conocimientos internos.
17. Optimización del inventario de piezas de repuesto con IA
El modelo de mantenimiento predictivo como servicio (PdMaaS) está ganando popularidad como forma de sortear los elevados costes iniciales de la tecnología y la escasez de mano de obra cualificada.
Futuros estudios de mercado espera que el mercado mundial de PdMaaS crezca a una tasa interanual anual de 28% hasta 2025Las empresas buscan soluciones flexibles y escalables que les permitan acceder a la tecnología más avanzada sin necesidad de grandes conocimientos internos.
18. El cambio de una cultura de mantenimiento reactiva a una proactiva
El objetivo último del mantenimiento moderno es un cambio cultural. A Deloitte análisis destaca que un mantenimiento eficaz es algo más que el tiempo de actividad de los activos.
Al prevenir los fallos, las empresas pueden mejorar el control de calidad, gestionar el impacto medioambiental mediante un uso más eficiente de los materiales y garantizar un entorno de trabajo más seguro. Este enfoque proactivo aumenta el retorno de la inversión y favorece un modelo de negocio más sólido y resistente.
La investigación de Verdantis demuestra que mejorar calidad de los datos sobre piezas de recambio es crucial para optimizar el inventario, minimizar el tiempo de inactividad y controlar los costes de aprovisionamiento.
Mediante metodologías avanzadas de gestión de datos maestros (MDM) y herramientas automatizadas, Verdantis ha demostrado que los datos armonizados y enriquecidos de piezas de repuesto eliminan el inventario duplicado, evitan los pedidos de piezas obsoletas y agilizan la planificación del mantenimiento.
Unos datos maestros de piezas de recambio limpios y estandarizados pueden reducir los tiempos de inactividad imprevistos hasta en un 50%. 50% mediante la optimización del inventario y el seguimiento de piezas.
Las herramientas automatizadas de enriquecimiento y categorización aumentan la precisión de los nombres de los fabricantes mediante 36% y precisión del número de pieza por 16%reduciendo directamente los costes operativos y la redundancia.
Las empresas que utilizan las soluciones de Verdantis han registrado hasta 20% de componentes sustituidos u obsoletos antes de la intervención, con la depuración de datos que detiene los pedidos caros y redundantes y mejora el control de las adquisiciones.
Las descripciones estructuradas y armonizadas de las piezas de recambio permiten una búsqueda y recuperación precisas, lo que facilita una mejor planificación de la demanda y el abastecimiento estratégico.
La adopción de los enfoques integrales de MDM de Verdantis para las piezas de repuesto ha proporcionado un retorno de la inversión cuantificable, incluida la reducción del exceso de existencias en el inventario, menos roturas de stock, menores costes de tiempo de inactividad y una mayor capacidad de respuesta en las operaciones de adquisición y mantenimiento.
Las organizaciones con una sólida gestión de los datos de piezas de repuesto ganan en visibilidad y eficiencia, lo que mejora directamente los resultados y la productividad de la planta.
