{"id":45293,"date":"2026-06-24T16:45:38","date_gmt":"2026-06-24T11:15:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=45293"},"modified":"2026-06-25T13:20:11","modified_gmt":"2026-06-25T07:50:11","slug":"coste-del-tiempo-de-inactividad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/es\/coste-del-tiempo-de-inactividad\/","title":{"rendered":"Paradas imprevistas: an\u00e1lisis de costes y recuperaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Las organizaciones de los sectores de la fabricaci\u00f3n, el petr\u00f3leo y el gas, la energ\u00eda, los servicios p\u00fablicos, la miner\u00eda y los productos qu\u00edmicos se enfrentan a una presi\u00f3n cada vez mayor para aumentar la disponibilidad de los activos y, al mismo tiempo, contener los costes. Las paradas no planificadas constituyen el principal motivo de esa presi\u00f3n y se han convertido en el mayor coste oculto de las operaciones industriales.<\/p>

Siemens, en su Coste real del tiempo de inactividad<\/a>\u00a0El informe estim\u00f3 que el problema ascend\u00eda a unos $1,4 billones al a\u00f1o<\/strong> entre las 500 empresas m\u00e1s grandes del mundo. Lo m\u00e1s llamativo es la tendencia: el coste ha aumentado un 62 % desde 2019, a pesar de que el n\u00famero de incidentes ha disminuido. Las paradas son menos frecuentes, pero cada una de ellas resulta m\u00e1s costosa, ya que las plantas funcionan con menos personal y los costes ocultos asociados a cada incidente han aumentado.<\/p>

Este informe retoma el tema donde lo deja la cifra macroecon\u00f3mica. Identifica d\u00f3nde se acumula realmente la p\u00e9rdida y, lo que es m\u00e1s \u00fatil, qu\u00e9 parte de ella es recuperable. La respuesta breve del an\u00e1lisis de Verdantis es la siguiente: la mayor parte de las p\u00e9rdidas no se debe al fallo mec\u00e1nico en s\u00ed, sino a la respuesta que se da ante \u00e9l, a la b\u00fasqueda de la pieza adecuada y de los datos necesarios para utilizarla, y una gran parte de ello es recuperable sin necesidad de aumentar la plantilla. Para conocer los aspectos pr\u00e1cticos de c\u00f3mo llevarlo a cabo, consulta nuestra gu\u00eda sobre estrategias para reducir el tiempo de inactividad<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Conclusiones principales<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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$1.4T<\/span>
El coste macroecon\u00f3mico.<\/span> Las paradas imprevistas suponen un coste de aproximadamente $1,4 billones al a\u00f1o para las 500 empresas m\u00e1s grandes del mundo, lo que representa alrededor del 11 % de sus ingresos, lo que supone un aumento del 62 % desde 2019.
Siemens, Coste real del tiempo de inactividad 2024<\/div><\/div><\/div>
83%<\/span>
Los fallos suelen ser aleatorios.<\/span> Verdantis atribuye aproximadamente el 83 % de las aver\u00edas a patrones aleatorios, por lo que el mantenimiento programado solo puede detectar una minor\u00eda de ellas.
An\u00e1lisis de Verdantis<\/div><\/div><\/div>
#1<\/span>
Las piezas determinan el tiempo de reparaci\u00f3n.<\/span> La falta de disponibilidad de piezas es el principal factor que determina el tiempo que un activo parado permanece fuera de servicio, ya que la l\u00ednea de producci\u00f3n tiene que esperar a que finalice todo el proceso de b\u00fasqueda, no solo la reparaci\u00f3n.
An\u00e1lisis de Verdantis<\/div><\/div><\/div>
25-35%<\/span>
La diferencia de tiempo de apriete.<\/span> Los t\u00e9cnicos dedican solo entre una cuarta parte y un tercio de su turno al trabajo pr\u00e1ctico; el resto lo dedican, en gran parte, a la b\u00fasqueda y a la log\u00edstica.
Estudios sobre el tiempo de uso de llaves en la industria<\/div><\/div><\/div>
~$17M<\/span>
El premio que se puede recuperar.<\/span> De los aproximadamente $56 millones que se pierden cada a\u00f1o por cada instalaci\u00f3n, unos $17 millones se pueden recuperar solo mediante el mantenimiento predictivo.
Estimaci\u00f3n de Verdantis<\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Objetivo del informe<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Los datos de mantenimiento, reparaci\u00f3n y operaciones (MRO) y de activos suelen estar dispersos entre sistemas ERP, CMMS y hojas de c\u00e1lculo, lo que convierte el tiempo de inactividad en una fuente de p\u00e9rdidas recurrentes en lugar de un riesgo controlado. Este informe cuantifica el impacto de los datos conectados sobre piezas y activos en el coste del tiempo de inactividad, la recuperaci\u00f3n y el capital circulante, y ofrece a los responsables de operaciones puntos de referencia basados en datos emp\u00edricos sobre los que tomar medidas.<\/p>\n

Los objetivos principales del informe son establecer puntos de referencia fundamentados para el coste del tiempo de inactividad no planificado, basados en estudios publicados; mostrar en qu\u00e9 parte de la cifra global se encuentra el dinero recuperable; clasificar las medidas que permiten reducir m\u00e1s el tiempo de inactividad por unidad de esfuerzo; y respaldar las decisiones sobre la gesti\u00f3n de activos empresariales (EAM), el mantenimiento predictivo y Gobernanza de datos MRO<\/a> con estimaciones respaldadas por datos.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Metodolog\u00eda y alcance<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Las cifras que figuran en este informe no proceden de una encuesta realizada sobre el terreno a los encuestados. Se trata de estimaciones obtenidas a partir de modelos, elaboradas combinando investigaciones publicadas con los modelos de escenarios de Verdantis, y se indican en todo momento como \u00aban\u00e1lisis de Verdantis\u00bb o \u00abestimaci\u00f3n de Verdantis\u00bb, de modo que nunca haya dudas sobre su fundamento. El enfoque combina cuatro m\u00e9todos.<\/p>\n

Anclaje de referencia.<\/strong> El coste macro se ha extra\u00eddo directamente del informe de Siemens \u00abTrue Cost of Downtime 2024\u00bb. Las cifras relativas al tiempo de intervenci\u00f3n, el inventario de MRO y el mantenimiento predictivo proceden de estudios sectoriales publicados (entre ellos, los de Deloitte y McKinsey) y de la bibliograf\u00eda sobre fiabilidad (Nowlan y Heap).<\/p>\n

Modelizaci\u00f3n basada en escenarios.<\/strong> Se aplican las tasas de coste por tiempo de inactividad espec\u00edficas de cada sector a una instalaci\u00f3n representativa con un elevado nivel de activos para estimar la p\u00e9rdida anual y la parte recuperable mediante cada medida, utilizando rangos de valores en lugar de valores puntuales.<\/p>\n

Triangulaci\u00f3n de datos.<\/strong> Los resultados del modelo se comparan con los valores de referencia publicados anteriormente para garantizar que se mantengan dentro de unos l\u00edmites razonables.<\/p>\n

Validaci\u00f3n prospectiva.<\/strong> Se ha dise\u00f1ado un cuestionario estructurado para contrastar estas estimaciones con los datos facilitados por los operadores, y los resultados se incorporar\u00e1n a este informe tan pronto como est\u00e9n disponibles.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\u00c1mbito de aplicaci\u00f3n: sectores y \u00edndices de coste del tiempo de inactividad modelizados<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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El modelo utiliza tarifas representativas del coste por hora de inactividad para seis sectores con un uso intensivo de activos. Se trata de datos de entrada, no de respuestas a encuestas, y pueden adaptarse a una operaci\u00f3n concreta.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Industria<\/th>Coste modelizado del tiempo de inactividad por hora<\/th><\/tr>
Fabricaci\u00f3n discreta<\/td>$260,000<\/td><\/tr>
Petr\u00f3leo y gas<\/td>$250,000<\/td><\/tr>
Productos qu\u00edmicos<\/td>$190,000<\/td><\/tr>
Miner\u00eda y metalurgia<\/td>$187,500<\/td><\/tr>
Energ\u00eda y servicios p\u00fablicos<\/td>$160,000<\/td><\/tr>
Alimentaci\u00f3n y bebidas<\/td>$120,000<\/td><\/tr><\/table>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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La anatom\u00eda de los $1,4 billones<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Normalmente, los tiempos de inactividad se abordan abordando una causa tras otra. Verdantis los clasifica en cinco \u00e1mbitos interrelacionados y, dado que estos \u00e1mbitos est\u00e1n vinculados entre s\u00ed, cualquier carencia en los componentes o en los datos convierte un fallo aislado en uno prolongado y costoso. Ninguna funci\u00f3n en concreto es la principal responsable.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Proporci\u00f3n de horas perdidas por tipo de fallo \u00b7 An\u00e1lisis de Verdantis<\/div>
Integridad de los activos<\/span><\/span><\/span>39%<\/span><\/div>
Mantenimiento y datos<\/span><\/span><\/span>20%<\/span><\/div>
Plantilla<\/span><\/span><\/span>18%<\/span><\/div>
Cadena de suministro de piezas de recambio<\/span><\/span><\/span>12%<\/span><\/div>
Externo y digital<\/span><\/span><\/span>10%<\/span><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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El \u00e1mbito de los recambios solo representa una octava parte de las aver\u00edas, pero es el factor que m\u00e1s influye en el tiempo que un activo permanece fuera de servicio una vez que se produce una aver\u00eda. Ese es el tema recurrente de este informe, y la raz\u00f3n por la que gesti\u00f3n de repuestos cr\u00edticos<\/a> recibe m\u00e1s atenci\u00f3n de la que cabr\u00eda esperar solo por el n\u00famero de incidentes que se producen.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Principales conclusiones de la investigaci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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1. El coste de las paradas imprevistas<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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$1.4T<\/div>
Coste anual de las 500 empresas m\u00e1s grandes del mundo (Siemens)<\/div><\/div>
~$56M<\/div>
P\u00e9rdida estimada por instalaci\u00f3n con gran concentraci\u00f3n de activos, al a\u00f1o (Verdantis)<\/div><\/div>
~$206K<\/div>
Coste estimado por hora de inactividad en una l\u00ednea cr\u00edtica (Verdantis)<\/div><\/div>
+62%<\/div>
Aumento del coste del tiempo de inactividad desde 2019, a pesar de que el n\u00famero de incidentes se redujo (Siemens)<\/div><\/div><\/div>
Perspectiva.<\/span> El coste radica cada vez m\u00e1s en la respuesta, y no en el fallo. Una planta m\u00e1s eficiente pierde m\u00e1s por cada hora de inactividad, por lo que acortar la duraci\u00f3n de cada parada es m\u00e1s importante que nunca. <\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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2. La mayor\u00eda de los fallos son aleatorios<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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~83%<\/div>
Los fallos siguen patrones aleatorios, no relacionados con la edad (Verdantis)<\/div><\/div>
~30%<\/div>
Tiempo de inactividad recuperable que puede abordarse mediante el mantenimiento predictivo (Verdantis)<\/div><\/div>
hasta 70%<\/div>
Menos aver\u00edas gracias al mantenimiento predictivo (Deloitte)<\/div><\/div>
~25%<\/div>
Menores costes de mantenimiento gracias al mantenimiento predictivo (Deloitte, McKinsey)<\/div><\/div><\/div>
Perspectiva.<\/span> El mantenimiento basado en un calendario solo puede abordar una peque\u00f1a parte de los problemas relacionados con la antig\u00fcedad. El mantenimiento predictivo, basado en el estado, es la principal v\u00eda de recuperaci\u00f3n, con un rendimiento m\u00e1s del doble que el del mantenimiento preventivo basado en el tiempo. <\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Por eso el trabajo basado en las condiciones es m\u00e1s importante que el calendario. La visi\u00f3n completa se encuentra en nuestro conjunto de datos complementario en estad\u00edsticas de mantenimiento predictivo<\/a>.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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3. Las piezas y los datos determinan el tiempo de reparaci\u00f3n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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#1<\/div>
La falta de disponibilidad de piezas es el principal factor que influye en el tiempo de reparaci\u00f3n (Verdantis)<\/div><\/div>
25-35%<\/div>
Por cada turno, los t\u00e9cnicos dedican un tiempo a manejar llaves inglesas (seg\u00fan estudios del sector)<\/div><\/div>
~70%<\/div>
De los datos de las m\u00e1quinas que recopilan las operaciones industriales, una parte no se aprovecha (industria)<\/div><\/div>
+20-30 puntos<\/div>
Tiempo de trabajo dedicado a tareas no planificadas, con material preparado y datos completos (industria)<\/div><\/div><\/div>
Perspectiva.<\/span> El activo permanece fuera de servicio durante toda la b\u00fasqueda, no solo durante la reparaci\u00f3n. Las piezas fragmentadas y duplicadas, as\u00ed como los registros de activos, obligan a los t\u00e9cnicos cualificados a embarcarse en una aut\u00e9ntica b\u00fasqueda del tesoro, y es precisamente en esa b\u00fasqueda donde se esconden las horas controlables. <\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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4. \u00bfQu\u00e9 es recuperable?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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~$17M<\/div>
Importe recuperable por instalaci\u00f3n \u00fanicamente mediante el mantenimiento predictivo (Verdantis)<\/div><\/div>
$22-34M<\/div>
Recuperaci\u00f3n total prevista por centro en todas las palancas (Verdantis)<\/div><\/div><\/div>
Perspectiva.<\/span> La recuperaci\u00f3n no requiere, en primer lugar, m\u00e1s personal ni nuevos sensores. Lo que se necesita es conectar los datos sobre piezas, activos y \u00f3rdenes de trabajo de los que ya dispone la empresa, de modo que la pieza y el plan adecuados est\u00e9n listos antes de que el t\u00e9cnico se acerque al activo. <\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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5. El lastre que suponen las existencias y las compras<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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15-25%<\/div>
Parte del inventario de MRO est\u00e1 obsoleto o es excedente (sector)<\/div><\/div>
18-30%<\/div>
Coste anual de mantenimiento del stock de MRO (sector)<\/div><\/div>
30-60%<\/div>
Recargo en los pedidos de emergencia frente a las compras planificadas (sector industrial)<\/div><\/div>
40-50%<\/div>
Porcentaje del presupuesto de mantenimiento que representa el MRO (sector)<\/div><\/div><\/div>
Perspectiva.<\/span> Esa misma falta de informaci\u00f3n que prolonga el tiempo de inactividad tambi\u00e9n inmoviliza capital: se vuelven a pedir piezas que nadie encuentra, mientras que el excedente de existencias se queda en las estanter\u00edas y en otra planta se agota el mismo art\u00edculo. <\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Determinar el nivel \u00f3ptimo de existencias es una disciplina en s\u00ed misma. Veamos c\u00f3mo la demanda determina Gesti\u00f3n de inventarios MRO<\/a> reduce tanto la falta de existencias como el exceso de existencias al mismo tiempo.<\/p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\tAverigua cu\u00e1l es tu tiempo de inactividad recuperable<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Verdantis analiza los datos de sus piezas, activos y \u00f3rdenes de trabajo para identificar en qu\u00e9 \u00e1reas es posible recuperar el tiempo de inactividad y el capital circulante. Solicite un presupuesto para sus instalaciones.<\/p><\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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