El mantenimiento predictivo (Predictive Maintenance, PdM) se ha consolidado como una de las aplicaciones más relevantes de la analítica avanzada en entornos industriales. La capacidad de anticipar fallos en equipos críticos permite reducir costes operativos, mejorar la disponibilidad de los activos y optimizar la planificación de mantenimiento. Durante la última década, el desarrollo de sensores industriales, infraestructuras de datos industriales y técnicas de aprendizaje automático ha permitido avanzar significativamente en la detección temprana de anomalías, el diagnóstico de fallos y la estimación de la vida útil restante de componentes. Sin embargo, a pesar de estos avances, muchas implementaciones de PdM continúan enfrentando limitaciones importantes relacionadas con la interpretación de resultados, la integración con procesos operacionales y la gestión del conocimiento técnico asociado al mantenimiento. En este contexto, la irrupción reciente de la inteligencia artificial generativa (Generative AI) ha abierto nuevas oportunidades para transformar la forma en que los sistemas de mantenimiento utilizan y generan conocimiento operativo. A diferencia de los modelos predictivos tradicionales, que se centran principalmente en la estimación de variables específicas como la probabilidad de fallo o el tiempo restante hasta el fallo, los modelos generativos permiten producir información estructurada o semiestructurada a partir de grandes volúmenes de datos heterogéneos. Estos modelos pueden generar explicaciones técnicas, asistir en el diagnóstico de fallos, sintetizar información procedente de múltiples fuentes industriales y apoyar la toma de decisiones en operaciones de mantenimiento complejas. La aplicación de inteligencia artificial generativa al mantenimiento predictivo representa por tanto una evolución conceptual en la analítica industrial. En lugar de limitarse a detectar patrones estadísticos en señales de sensores, los sistemas basados en modelos generativos pueden integrarse con bases de conocimiento, documentación técnica, históricos de mantenimiento y registros operativos para proporcionar soporte cognitivo a técnicos e ingenieros. Este enfoque permite transformar sistemas de PdM puramente analíticos en plataformas de asistencia técnica capaces de interpretar resultados, contextualizar información y generar recomendaciones operativas. Desde una perspectiva empresarial, la integración de modelos generativos en entornos de mantenimiento plantea también desafíos importantes relacionados con la arquitectura de sistemas, la gobernanza de los modelos, la fiabilidad de las respuestas generadas y la gestión de riesgos asociados a decisiones automatizadas. En entornos industriales críticos, donde las decisiones de mantenimiento pueden tener implicaciones económicas y de seguridad significativas, resulta esencial comprender tanto las oportunidades como las limitaciones de estas tecnologías. El presente documento analiza de forma sistemática el papel de la inteligencia artificial generativa en el ámbito del mantenimiento predictivo industrial. Se presentan los fundamentos conceptuales del mantenimiento predictivo, los principios técnicos de la inteligencia artificial generativa y los mecanismos mediante los cuales ambas disciplinas pueden integrarse en arquitecturas industriales modernas. Asimismo, se examinan los principales casos de uso industriales, los retos asociados a la evaluación de estos sistemas y las consideraciones de gobernanza necesarias para su adopción segura en organizaciones industriales. El objetivo de este informe es proporcionar una visión técnica rigurosa sobre la convergencia entre analítica predictiva y modelos generativos, así como ofrecer un marco conceptual para el diseño de arquitecturas industriales que integren estas capacidades de manera robusta y escalable.

Cátedra ENIA IA3. Documento de trabajo