Mantenimiento predictivo, correctivo y preventivo: cómo elegir la estrategia ideal para sus activos renovables

Este contenido es especialmente útil para los gerentes y coordinadores de O&M que buscan aumentar la disponibilidad operativa, prevenir fallas críticas y mejorar el rendimiento de los parques solares o eólicos con mayor inteligencia y previsibilidad. Aquí explicamos claramente las diferencias entre los tres tipos de mantenimiento y mostramos cómo la tecnología predictiva de Delfos está transformando la rutina diaria de las operaciones energéticas.

Comprensión de los tres tipos de mantenimiento
En el sector energético, el mantenimiento no es solo un coste fijo. Es una decisión estratégica que afecta directamente a la generación de activos y a los ingresos.

El mantenimiento correctivo es el más reactivo. Se lleva a cabo después de que el problema ya haya provocado tiempos de inactividad, pérdida de energía o daños en el equipo. A veces puede ser inevitable, pero confiar en él como enfoque principal es como conducir mirando por el espejo retrovisor.

El mantenimiento preventivo trata de actuar antes de la avería, mediante inspecciones y sustituciones programadas. Si bien es más seguro que el correctivo, sigue conllevando ineficiencias, como la sustitución prematura de las piezas, la mala asignación de las horas de trabajo y las paradas innecesarias.

El mantenimiento predictivo surge como la evolución natural. Basado en datos operativos reales y algoritmos de inteligencia artificial, identifica patrones anormales y prevé las fallas con antelación. Esto permite programar las intervenciones en el momento adecuado, ni demasiado pronto ni demasiado tarde.

Por qué esta decisión es importante para su operación
La forma en que su equipo gestiona el mantenimiento afecta directamente a los KPI críticos, como la disponibilidad operativa, el factor de capacidad y la eficiencia energética. En los activos renovables, las fallas no detectadas no solo generan costos de reparación, sino principalmente ingresos energéticos no generados e irrecuperables.

En uno de los casos más relevantes de Delfos, la aplicación de un modelo predictivo a una turbina eólica permitió la detección temprana de fallas en el sistema de guiñada, evitando la pérdida de 7.778 MWh en 299 días y reduciendo significativamente los costos de mantenimiento. Esta acción preventiva fue clave para preservar el rendimiento de los activos y garantizar una mayor previsibilidad operativa. El estudio de caso completo está disponible aquí.

En el sector de la energía solar, Delfos identificó fallos intermitentes en los cables de las cajas de cadenas que afectaban silenciosamente a la generación de energía. Gracias a la detección temprana y a la corrección guiada por la IA, se recuperaron 681 MWh de energía, lo que demuestra que los pequeños fallos ocultos pueden provocar grandes pérdidas si no se abordan de forma inteligente. El caso completo está disponible en este enlace.

Estas cifras no son estimaciones. Son resultados documentados de operaciones reales. Muestran lo que está en juego cuando el mantenimiento pasa de ser un costo reactivo a una decisión estratégica basada en datos.

IA en acción: cómo funciona el mantenimiento predictivo en Delfos
La plataforma de Delfos combina el aprendizaje automático, los datos de SCADA, los historiales de fallas y las condiciones climáticas para monitorear cada activo en tiempo real. Aprende el comportamiento estándar y señala las desviaciones potencialmente críticas mucho antes de que se produzcan las fallas.

En la práctica, esto significa resultados comprobados:
En Delfos' estudios internos, los fallos se predijeron con hasta 299 días de antelación y se identificaron anomalías en componentes como los cojinetes principales y los inversores solares.
El análisis de rendimiento mostró una reducción de hasta un 30% en los costos de operación y mantenimiento al comparar las operaciones con y sin IA entre 2022 y 2024.
En casos reales con más de 100 turbinas monitoreadas, la plataforma ayudó a evitar hasta 500 MWh por turbina al mes mediante alertas predictivas que mantuvieron el rendimiento de los equipos a niveles óptimos.

Más que solo software, Delfos ofrece un nuevo modelo operativo. Las decisiones se basan en datos, los equipos de campo actúan de forma preventiva y el rendimiento de los activos se controla con precisión, lo que aporta beneficios reales a sus operaciones.

Estrategia híbrida: qué están haciendo los líderes de O&M
La tendencia más eficiente del sector en la actualidad es combinar los tres enfoques, con el mantenimiento predictivo como núcleo estratégico.

El mantenimiento correctivo se convierte en la excepción y se usa solo para fallas inevitables o externas.
El mantenimiento preventivo sigue siendo útil, pero se vuelve más específico en función de la información predictiva, lo que reduce el desperdicio.
El mantenimiento predictivo, impulsado por la IA, se erige como el pilar operativo, que permite una gestión proactiva, auditable y basada en datos.

Este modelo ya está siendo adoptado por los líderes de la industria. No solo aporta beneficios operativos, sino que también refuerza la gobernanza y el cumplimiento de las normativas, especialmente en un entorno en el que la demanda de trazabilidad y control financiero de la energía es cada vez mayor.

El futuro pertenece a quienes anticipan
El mantenimiento predictivo marca un cambio de paradigma en la gestión de activos energéticos. Más que reducir las fallas, ayuda a construir operaciones más resilientes y rentables, preparadas para los desafíos de un sector en constante evolución.

Si está preparado para dejar de lado las conjeturas y las hojas de cálculo estáticas y empezar a tomar decisiones basadas en datos reales y conocimientos automatizados, ahora es el momento de hacer el cambio.

Hablemos
Comuníquese con el equipo de Delfos y aprenda a aplicar el mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial a sus operaciones. Con sus propios datos, le mostraremos cuáles son sus mayores oportunidades de mejora y cuánto valen.