Más allá del algoritmo: productivizar el mantenimiento predictivo en la industria farmacéutica

Por Miguel Ángel Rodríguez, Domain Lead of Manufacturing.

Desde hace más de quince años se habla de sensores, modelos de prognosis y algoritmos que pueden prevenir fallos antes de que se produzcan. Esta disciplina, conocida como mantenimiento predictivo, reduce el impacto de las averías y mejora la disponibilidad funcional de los activos. En la industria farmacéutica podemos encontrar una gran variedad soluciones que analizan la degradación de rodamientos o motores en equipos de planta, la salud de líneas completas de fabricación o los patrones que se esconden en miles de órdenes de trabajo de redes globales de producción.

Desde el punto de vista técnico, el mensaje es claro: los algoritmos están suficientemente probados. El reto está en la productivización y conseguir que estas soluciones funcionen en la realidad cambiante de una planta farmacéutica.

Las revisiones recientes sobre mantenimiento predictivo demuestran que, cuando se migra de esquemas puramente preventivos a enfoques basados en datos, se reducen las paradas no planificadas y se ahorran los costes de mantenimiento. Estos análisis también revelan que muchas iniciativas no se consiguen integrar de forma estable en el día a día de la operación; y tan sólo sobreviven como pilotos de prueba.

En Farma el contexto es todavía más exigente. Además de los objetivos de disponibilidad y coste, entran en juego la criticidad de los productos, la regulación GMP y los requisitos de integridad de datos (ALCOA+). Las revisiones específicas sobre IA en fabricación farmacéutica sitúan el mantenimiento predictivo como una de las grandes palancas de mejora, junto con la optimización de procesos y el control de calidad en tiempo real.

Muchas de las soluciones de mantenimiento predictivo de mayor éxito consisten en modelizar la normalidad del comportamiento de los activos y detectar las desviaciones. Sin embargo, los ajustes de proceso, las intervenciones de mantenimiento o los cambios de producto modifican de forma continua la huella operativa del equipo, y si los modelos no incorporan esta evolución, su capacidad predictiva se degrada.

Este reto no se resuelve únicamente con mejores algoritmos. Es imprescindible disponer de fuentes de datos cruzadas, que integren señales de sensores con información de configuración, intervenciones, modificaciones técnicas y desviaciones de calidad asociadas. Sin esta base de datos integrada y trazable, resulta difícil explicar la pérdida de precisión de los modelos y mantenerlos validados en un entorno regulado.

Digitalización orientada al mantenimiento

En muchas compañías farmacéuticas se ha priorizado la digitalización con único foco de la operación. El mantenimiento ha quedado relegado a sistemas de gestión de órdenes, hojas de cálculo y conocimiento tácito. Sin embargo, el verdadero salto de valor aparece cuando se integra de forma consistente la información de operación, mantenimiento y calidad en una misma arquitectura de datos.

Esto implica integrar de forma estructurada los datos de condition monitoring, las intervenciones de mantenimiento y las desviaciones de calidad, además de diseñar la arquitectura de datos con foco en los activos y los casos de uso de fiabilidad. El mantenimiento predictivo es una capacidad de análisis en continuo con una base digital integrada que lo mantiene vivo.

Desde SDG Group ofrecemos un conjunto de capacidades de IA para el mantenimiento predictivo, orientadas a consolidar y enriquecer los datos del activo, extraer conocimiento operativo y mejorar la toma de decisiones a lo largo de su ciclo de vida:

* Integrar y estructurar automáticamente información técnica y operativa de múltiples fuentes, combinando datos de condición con señales de planta.

* Extraer conocimiento de órdenes de trabajo y registros históricos mediante análisis avanzado del lenguaje, mejorando la identificación y clasificación de fallos.

* Mejorar la calidad y disponibilidad del dato capturado en campo, reduciendo la fricción operativa en los procesos de documentación.

* Generar nuevas señales a partir de inspecciones automatizadas para la detección temprana de fallos, degradación, anomalías o defectos.

* Apoyar estrategias de fiabilidad e inventario mediante análisis de históricos, modelos de vida útil y evaluación coste-riesgo.
Contrastar de forma continua el comportamiento real del activo con modelos de referencia, estimando vida útil remanente y planificando acciones preventivas.

* Acelerar el diagnóstico y la toma de decisiones correlacionando información de proceso, alarmas y antecedentes de mantenimiento en tiempo casi real.

El mantenimiento predictivo se apoya en un ecosistema de capacidades más amplio que el simple modelo de pronóstico. Por ejemplo, los activos farmacéuticos tienen ciclos de vida de décadas y gran parte de su conocimiento histórico (modificaciones, fallos recurrentes y soluciones efectivas) reside en un número reducido de expertos. Si este conocimiento no se captura, se pierde cuando las personas cambian de rol y cada nuevo técnico reconstruye criterios de diagnóstico con resultados desiguales.

Los avances recientes en IA aplicada al lenguaje abren una vía para abordar este problema mediante agentes conversacionales especializados en mantenimiento, entrenados sobre manuales, históricos de fallos, informes de condición y guías internas. Estos sistemas permiten guiar a perfiles menos experimentados y unificar buenas prácticas documentadas sobre las causas reales de los fallos y acciones correctoras realizadas; convirtiendo el conocimiento individual en un activo organizativo reutilizable y alineado con los enfoques de ecosistemas de datos y gemelos digitales.

En definitiva, el mantenimiento predictivo es una disciplina madura, donde el objetivo consiste en integrarlo de forma sostenible en la operación y bajo entornos GMP. El principal cuello de botella está en la industrialización: absorber la variabilidad de la planta, mantener la trazabilidad de los cambios y asegurar que los modelos evolucionan al mismo ritmo que los activos y los procesos. Esto exige una digitalización que incluya el mantenimiento, integrando los datos de operación y calidad bajo un gobierno robusto y con objetivos claros de fiabilidad.

En este sentido, la combinación de diferentes capacidades de IA permite anticipar, diagnosticar y aprender de forma continua; con el fin de industrializar el mantenimiento predictivo como una práctica estable, auditada y alineada con los objetivos de disponibilidad, calidad y sostenibilidad.