Del mantenimiento reactivo al predictivo: La IA como columna vertebral del Asset Management eléctrico

21 de septiembre

El mantenimiento predictivo se ha consolidado como una de las transformaciones más relevantes en la gestión de activos de los operadores eléctricos modernos. En un sector donde la indisponibilidad de un solo transformador puede afectar a miles de usuarios y comprometer indicadores regulatorios de continuidad, la capacidad de anticipar fallas deja de ser un diferencial tecnológico para convertirse en un imperativo estratégico. Sin embargo, el verdadero salto ocurre cuando esta anticipación deja de depender de procesos manuales y evoluciona hacia un sistema inteligente, alimentado por sensores IoT, analítica avanzada y motores de inteligencia artificial capaces de interpretar señales mínimas en tiempo real.

En la práctica, cada activo eléctrico expresa su condición operativa a través de datos. Parámetros como la temperatura de devanados, relaciones de carga, niveles de vibración, humedad interna y ambiental, emisiones acústicas, degradación del aislamiento, fluctuaciones de tensión y corriente, y respuesta ante eventos transitorios contienen información crítica sobre su estado de salud. Durante años, estas variables se evaluaron de forma aislada o mediante análisis puntuales, limitados por la capacidad humana para identificar correlaciones complejas. Con la incorporación de la inteligencia artificial, estos mismos datos se transforman en vectores de aprendizaje que permiten identificar patrones y comportamientos que difícilmente podrían detectarse de manera manual, incluso por personal altamente experimentado.

En sistemas de almacenamiento de energía con baterías (BESS), por ejemplo, los algoritmos basados en IA permiten estimar con mayor precisión el estado de salud (SOH), calcular la vida útil remanente (RUL) y recomendar ajustes operativos que extienden la durabilidad del banco de baterías. Este nivel de visibilidad impacta directamente en el retorno de inversión de proyectos industriales, comerciales y de empresas eléctricas, donde una operación subóptima puede acelerar la degradación del sistema de almacenamiento sin manifestarse de forma evidente en la operación diaria.

Las subestaciones eléctricas también se benefician de manera significativa de este enfoque. Los sistemas de IA interpretan señales provenientes de transformadores de potencia, interruptores de alta y media tensión, celdas, reconectadores y equipos de protección. Al analizar estas señales de forma continua y longitudinal, es posible detectar anomalías como incrementos atípicos en la corriente de magnetización, microciclos térmicos repetitivos, operaciones incompletas de interruptores, presencia incipiente de descargas parciales o comportamientos anómalos en los dieléctricos. Lo que antes requería inspecciones periódicas y pruebas fuera de servicio, ahora puede identificarse en línea, permitiendo intervenciones oportunas antes de que ocurra una falla mayor o catastrófica.

El mantenimiento predictivo habilita además un cambio profundo en el modelo económico de los operadores eléctricos. Se pasa de esquemas centrados en intervención correctiva hacia modelos basados en desempeño, confiabilidad y gestión proactiva del riesgo. Este enfoque reduce costos no programados, mejora los niveles de continuidad del servicio, incrementa la eficiencia operativa y libera recursos técnicos que históricamente se destinaban a atender emergencias, reorientándolos hacia actividades de planificación y mejora continua.

A medida que más operadores eléctricos en Latinoamérica y Centroamérica adoptan estas tecnologías, se evidencia una brecha cada vez más clara entre quienes gestionan sus activos con calendarios fijos y criterios reactivos, y aquellos que lo hacen mediante modelación inteligente, analítica en tiempo real y gestión basada en condición. En una región donde la electrificación, la integración de renovables y el crecimiento de la demanda avanzan a ritmos acelerados, esta diferencia será determinante para sostener la operación futura con niveles adecuados de resiliencia, confiabilidad y eficiencia.

Si está evaluando migrar hacia un modelo de asset management predictivo, en CFS le acompañamos en la implementación de soluciones de IoT, analítica avanzada e inteligencia artificial aplicadas directamente a sus activos eléctricos más críticos.