Un cambio de rumbo en el sector manufacturero: mantenimiento predictivo con Cloudera y ServiceNow

El sector de la fabricación industrial se enfrenta a importantes dificultades en 2026. La competencia global está impulsando la mercantilización y reduciendo los márgenes. La inestabilidad geopolítica, la creciente frecuencia de fenómenos meteorológicos extremos y el envejecimiento de las infraestructuras están haciendo que las cadenas de suministro sean más volátiles y vulnerables a las interrupciones. Y el enfoque global en la sostenibilidad está obligando a todos los fabricantes a implementar estrategias ambientales, sociales y de gobierno (ESG) o arriesgarse a perder inversores, sufrir la pérdida de clientes y enfrentarse a medidas regulatorias.

Mientras navegan por toda esta disrupción, los fabricantes también deben seguir impulsando las iniciativas de la Industria 4.0 y 5.0: el cambio hacia operaciones industriales conectadas, inteligentes y cada vez más centradas en el ser humano. La fábrica definida por software, que se encuentra en el centro de la transformación digital, a menudo parece inalcanzable para muchos fabricantes que todavía están tratando de digitalizar activos físicos y gestionar volúmenes masivos de datos del Internet de las cosas (IdC). 

El mantenimiento predictivo tiene el potencial de abordar muchos de los retos a los que se enfrentan los fabricantes. El mantenimiento reactivo (es decir, reparar una máquina solo después de que haya sufrido una avería) aumenta los costes de producción y los plazos de fabricación, provoca la falta de existencias y retrasos en los envíos, y incrementa los gastos de capital al acortar la vida útil de los equipos.

Esta entrada de blog detalla cómo ServiceNow y Cloudera permiten el mantenimiento predictivo para nuestros clientes, y cómo pasar de un mantenimiento reactivo a uno predictivo puede garantizar la continuidad operativa, reducir los costes y maximizar el valor de cada activo industrial.

Los obstáculos para pasar del mantenimiento reactivo al predictivo

Aunque el mantenimiento predictivo tiene muchos beneficios potenciales para los fabricantes, varias barreras arquitectónicas y operativas a menudo estancan el progreso. Para ir más allá de los proyectos piloto hacia soluciones a escala empresarial, los fabricantes deben abordar estos desafíos:

La enorme escala de los datos de IdC: una sola máquina puede generar hasta un millón de puntos de datos cada día. Cualquiera de estos puntos de datos puede indicar un posible fallo. Recopilar y procesar todos esos datos ya es un desafío enorme por sí solo. 

Impuesto por movimiento de datos: las arquitecturas tradicionales requieren replicar conjuntos de datos masivos desde la planta de producción hasta la nube para el análisis y el entrenamiento de modelos, lo que introduce costes significativos, sobrecarga de almacenamiento y riesgo operativo. 

Latencia y tolerancia a fallos: aunque la mayoría de los fabricantes desea lograr un mantenimiento predictivo, la conectividad y la latencia a menudo les impiden ir más allá de la supervisión remota. Las fábricas suelen construirse en zonas con baja conectividad, y la brecha entre identificar un posible fallo y tomar medidas para prevenirlo suele ser demasiado grande.

Aprendizaje automático frente a IA: la mayoría de las soluciones basadas en aprendizaje automático identifican riesgos o detectan anomalías con éxito, pero se detienen en la fase de información estratégica. Todavía se requieren procedimientos manuales y transferencias humanas para iniciar una reparación, lo que ralentiza la respuesta y disminuye el retorno de la inversión (ROI) de las inversiones en mantenimiento predictivo.

Para superar estos obstáculos, los fabricantes necesitan una solución que lleve la IA a los datos, incluso en áreas con poca o nula conectividad, y que pueda recopilar, procesar y analizar volúmenes masivos de datos de IdC (Internet de las cosas) casi en tiempo real. 

Cómo facilitar el mantenimiento predictivo con Cloudera & ServiceNow

Para resolver estos retos arquitectónicos y operativos, Cloudera y ServiceNow se combinan para ofrecer un ecosistema de gobierno unificado y de circuito cerrado que aprovecha el lakehouse de datos híbrido y el data fabric unificado de Cloudera, así como la capa de orquestación inteligente de ServiceNow, para dar a los fabricantes acceso a todos sus datos para la IA.

Así es como funciona:

Cloudera gestiona datos a escala. La arquitectura abierta de lakehouse de datos de Cloudera admite la incorporación, el procesamiento y el análisis en tiempo real de volúmenes masivos de datos procedentes de sensores de equipos, así como datos históricos como datos de ventas, programas de mantenimiento y diagnósticos. Todos estos datos son fundamentales para crear y entrenar modelos que puedan identificar con precisión posibles problemas. 

Lleva la IA a los datos. Cloudera analiza los datos de los sensores en el edge para detectar anomalías casi en tiempo real, lo que permite la tolerancia a fallos y alertas de baja latencia.

ServiceNow cierra el ciclo. Los agentes de IA de ServiceNow detectan la alerta y toman medidas: programan el mantenimiento, solicitan piezas, redirigen la producción y notifican a los equipos de logística y cadena de suministro sobre cualquier posible interrupción. 

Trazabilidad y auditabilidad. La estructura unificada de datos de Cloudera proporciona gobierno, seguridad y linaje integrales, de modo que cada decisión automatizada tomada por un agente de IA de ServiceNow pueda rastrearse hasta los datos subyacentes para la auditabilidad de todo el ciclo de vida de los datos y la IA. 

Al aprovechar una visión unificada de los datos organizativos, permitiendo la seguridad y el gobierno a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos y la IA, y cerrando el círculo con agentes de IA que pueden tomar medidas, los fabricantes pueden finalmente pasar del mantenimiento reactivo al predictivo.

El valor del mantenimiento predictivo 

La transición del mantenimiento reactivo al mantenimiento predictivo representa un cambio significativo hacia la resiliencia, uno de los pilares centrales de la transformación de la Industria 5.0. Al combinar la capacidad de Cloudera para ofrecer una base de datos de confianza a escala empresarial con la automatización del flujo de trabajo de ServiceNow, los fabricantes industriales pueden obtener varias ventajas empresariales:

• Elimina el tiempo de inactividad no planificado. La predicción de fallos antes de que ocurran minimiza las interrupciones y garantiza la continuidad operativa.

• Reduce los gastos operativos. Mantener los datos en el origen elimina los costosos costes de movimiento y transformación de datos y reduce la sobrecarga de infraestructura. La optimización de los programas de mantenimiento reduce los costes laborales.

• Reduce el gasto de capital. La resolución proactiva evita las averías en cadena que se producen cuando la maquinaria funciona hasta el punto de fallar, lo que prolonga la vida útil y maximiza el valor de los activos industriales. 

¿Está listo para pasar del mantenimiento reactivo al predictivo? 

Aunque los fabricantes están sometidos a una presión considerable para avanzar en la transformación de la Industria 4.0 y 5.0, la capacidad de implementar la IA a escala empresarial ha supuesto una barrera importante para el éxito. Al eliminar la barrera entre los datos y los flujos de trabajo agénticos, Cloudera y ServiceNow proporcionan las capacidades necesarias para aprovechar volúmenes masivos de datos de IdC (Internet de las cosas), identificar posibles fallos y actuar en tiempo real, lo que permite a los fabricantes transformar los flujos de trabajo de mantenimiento y mejorar la productividad y la rentabilidad de las operaciones de fábrica.

Para obtener más información sobre la asociación, lee el whitepaper de Omdia: Workflow Data Fabric: potenciación de agentes de IA privados e inteligencia en tiempo real con Cloudera y ServiceNow.