Método para la toma de decisiones en mantenimiento mediante analítica multivariable y lógica de riesgo
RESUMEN DE SESIÓN:
En muchas organizaciones industriales, la gestión de condición de activos críticos se basa en la evaluación aislada de variables contra umbrales fijos, lo que limita la capacidad de interpretar el comportamiento real del activo y debilita la toma de decisiones frente al riesgo. Este enfoque genera alertas poco confiables, intervenciones innecesarias o tardías y una baja trazabilidad en los criterios utilizados para actuar.
En esta sesión spark se presenta un método para convertir información multivariable en decisiones de mantenimiento estructuradas, integrando comportamiento dinámico, contexto operacional y lógica de riesgo. El enfoque define cómo construir modelos que no solo detectan desviaciones, sino que las traducen en probabilidad de falla útil para la toma de decisiones.
La propuesta articula tres elementos: la definición del comportamiento esperado del activo en entornos multivariables, la identificación de desviaciones relevantes considerando su magnitud y tendencia, y su transformación en una estimación práctica de probabilidad de falla. A partir de esto, se establece una lógica de decisión que combina probabilidad y consecuencia para priorizar intervenciones, incorporando además la gestión del error del modelo y el rol del juicio experto en la validación de señales.
El participante obtendrá criterios técnicos para estructurar decisiones basadas en datos complejos, definir cuándo actuar bajo incertidumbre y validar la confiabilidad de modelos predictivos en condiciones reales de operación, con aplicación directa en la gestión de activos críticos.
