La minería chilena y otras industrias intensivas en activos están adoptando la combinación de analítica avanzada y principios de economía circular para prolongar la vida útil de equipos y recortar gastos operacionales. Hoy, sensores, modelos de desgaste e inteligencia artificial ayudan a anticipar fallas, decidir entre reparar, remanufacturar o reutilizar componentes y así evitar reemplazos prematuros.

Según un análisis de PwC en Europa —PricewaterhouseCoopers, la firma global de auditoría y consultoría—, las organizaciones que aplican mantenimiento predictivo han conseguido, en promedio, extender la vida útil de activos en torno a un 20% y reducir los costos de mantención alrededor de un 12%, además de mejorar la disponibilidad de equipos. Esas cifras, aunque provienen del contexto europeo, ofrecen un referente relevante para empresas chilenas, especialmente en minería, donde el valor de cada activo y el costo de las detenciones son elevados.

"Estamos viendo un cambio profundo en cómo las compañías entienden el mantenimiento. Ya no se trata solo de evitar una detención, sino de gestionar estratégicamente la vida útil de cada componente", dijo Nicolás Orellana, gerente de operaciones de X-Analytic, firma especializada en analítica avanzada para mantenimiento industrial. "Cuando puedes anticipar el desgaste con datos confiables, puedes decidir con mayor precisión si conviene reparar, remanufacturar o reutilizar una pieza, lo que reduce residuos, consumo de materiales nuevos y riesgos operacionales".

En el ámbito técnico, investigaciones recientes proponen integrar modelos de vida útil remanente —Remaining Useful Life (RUL), o vida útil remanente— con estrategias de remanufactura para definir el momento óptimo de intervención. Ese enfoque híbrido busca evitar tanto fallas catastróficas como descartes anticipados de activos que aún conservan valor operativo.

Para la industria chilena, la adopción de estas herramientas ofrece beneficios claros: mayor disponibilidad de equipos, menores compras de repuestos y menores residuos. Sin embargo, su aplicación práctica exige inversiones iniciales en sensores y conectividad, capacitación de personal para interpretar modelos predictivos y coordinación con proveedores para habilitar reparaciones y remanufactura locales. Esas barreras técnicas y organizacionales son especialmente relevantes en faenas remotas y en contratistas con múltiples estándares de mantenimiento.

Proveedores tecnológicos y algunas compañías mineras ya ejecutan pilotos para evaluar retornos sobre la inversión en mantención predictiva. Si bien los porcentajes reportados por estudios internacionales son orientativos, la experiencia indica que las mejoras se traducen en ahorros operacionales y en una huella ambiental menor al reducir la demanda de piezas nuevas.

El desafío para la industria chilena será escalar esos pilotos y articular incentivos —tanto internos como regulatorios— que impulsen la adopción de modelos predictivos y cadenas de remanufactura. En la práctica, eso implica no solo invertir en sensores y algoritmos, sino también repensar contratos de mantención, capacitar a equipos y fortalecer la capacidad local de remanufactura para que el valor de los activos permanezca más tiempo dentro del sistema productivo.