IEC e-tech presenta el mantenimiento predictivo como una de las aplicaciones más maduras de inteligencia artificial en redes eléctricas. El enfoque consiste en usar sensores, datos operativos y modelos analíticos para anticipar fallas en activos como transformadores, interruptores, líneas, equipos de maniobra y componentes críticos de subestaciones. La finalidad es pasar de esquemas reactivos o basados en calendario a decisiones sustentadas en condición real del activo.

Para empresas de energía, el beneficio está en reducir interrupciones, priorizar órdenes de trabajo y extender la vida útil de equipos costosos. La información disponible indica que estas herramientas ya se utilizan para anticipar fallas, optimizar desempeño de activos y fortalecer la confiabilidad de redes. Su valor aumenta cuando los datos de campo se integran con sistemas de gestión de activos, historia de mantenimiento, condiciones ambientales y modelos de riesgo operativo.

Para directivos de tecnología, el desafío no es solo adquirir modelos de inteligencia artificial. La transformación requiere calidad de datos, sensores confiables, integración con sistemas corporativos, gobierno de información y coordinación con cuadrillas de operación. Un modelo predictivo sin procesos de intervención, inventarios actualizados y criterios regulatorios de confiabilidad produce poco valor. Por eso, el mantenimiento predictivo debe entenderse como una capacidad empresarial que combina analítica, ingeniería, operación y ciberseguridad. La prioridad es construir una arquitectura que convierta señales dispersas de los equipos en decisiones oportunas de inversión, mantenimiento y gestión del riesgo. La adopción también demanda capacitación de personal técnico para interpretar alertas, evitar falsos positivos y priorizar intervenciones según criticidad del activo.

Para leer más ingrese a:

https://etech.iec.ch/issue/2026-04/how-do-utilities-use-predictive-maintenance