Software de mantenimiento predictivo

Anticipa las averías y evítalas antes de que te detengan

Conecta los datos de máquinas, sensores y mantenimiento en una sola plataforma para detectar y prevenir fallas antes de que ocurran.

Con la confianza de empresas líderes

Informe de nuestros clientes que utilizan MaintainX

32%
Reducción del tiempo de inactividad no planificado
39%
Mejora en la eficacia general del equipo (OEE)
30%
Ahorros en los costos de mantenimiento mensuales
38%
Aumento del tiempo de actividad del equipo

Detecta señales tempranas de fallas antes de que un equipo se detenga

Recopila datos de máquinas en tiempo real y úsalos para activar automáticamente órdenes de trabajo cuando las lecturas de medidores o sensores detecten una posible falla, para que el técnico correcto llegue al activo correcto antes de que falle.

Detecta anomalías en el rendimiento de los activos

Analiza miles de puntos de datos de cada turno para detectar patrones irregulares y posibles fallas de equipos con MaintainX CoPilot AI.

Visualiza la salud de todos tus activos en una sola vista

Obtén una visión completa del estado de tus activos, incluyendo estado en tiempo real, historial de inactividad y códigos de falla. Define objetivos, compara rendimiento y detecta problemas antes de que afecten el OEE.

Mejora la eficiencia de tu equipo de mantenimiento

Combina activadores basados en condición con PM basados en tiempo y uso para que el trabajo solo ocurra cuando sea necesario. Equilibra la carga de trabajo de los técnicos con la demanda prevista para aumentar la eficiencia sin agotar a tu equipo.

Demuestra el ROI de tu programa de mantenimiento predictivo

Usa paneles personalizados para rastrear cada hora, falla y ahorro generado, y vincúlalo directamente al trabajo de mantenimiento predictivo. Compara KPI y mejores prácticas entre múltiples ubicaciones.

LÍDER DE 2026
50

Mira lo que dicen nuestros clientes

Con MaintainX estamos más organizados y podemos predecir fallas en las máquinas, lo que ha reducido el tiempo de inactividad de los equipos.

Jeremy
Gerente sénior

La función de medidores nos ha permitido rastrear y monitorear lecturas en todos nuestros activos e instalaciones.

Sam
Gerente sénior de Servicios Técnicos

MaintainX es la razón por la que pasamos de una eficiencia general de planta del 60% a más del 95%.

Scott
Superintendente de Mantenimiento

Preguntas frecuentes

¿Qué es un software de mantenimiento predictivo y cómo lo respalda MaintainX?

El software de mantenimiento predictivo ayuda a los equipos de mantenimiento a identificar posibles fallas antes de que ocurra una avería. Utiliza datos de sensores en tiempo real, monitoreo de condición e historial de mantenimiento para rastrear el rendimiento de los equipos y detectar señales tempranas de desgaste o falla. Al actuar antes de que ocurran fallas inesperadas, las organizaciones pueden reducir el tiempo de inactividad no planificado, disminuir costos y mejorar la confiabilidad de los activos.

MaintainX ayuda a convertir datos de máquinas, sensores y mantenimiento en acción al reunirlos en una sola plataforma. Esto permite detectar señales tempranas de falla y actuar antes de que ocurra una avería. También admite activadores basados en condición, detección de anomalías, alertas en tiempo real y órdenes de trabajo automatizadas.

¿MaintainX se integra con sensores IoT y equipos industriales existentes?

Sí. MaintainX conecta datos de activos y mantenimiento provenientes de sensores IoT, equipos industriales y otros sistemas. Esto brinda visibilidad en tiempo real del estado de los equipos y facilita integrar datos de monitoreo de condición en las operaciones diarias de mantenimiento. Gracias a la integración fluida entre sistemas, los equipos pueden responder más rápido y mejorar el rendimiento de los activos.

¿Qué KPI puedo rastrear con MaintainX para medir la efectividad del mantenimiento predictivo?

MaintainX permite rastrear KPI como MTBF (tiempo medio entre fallas), MTTR (tiempo medio de reparación), disponibilidad de activos, tiempo de inactividad no planificado, tiempo de inactividad de equipos, tasas de finalización de órdenes de trabajo y costos de mantenimiento. Estas métricas ayudan a evaluar confiabilidad y eficiencia operativa.

¿Cómo mejora el mantenimiento predictivo la eficiencia operativa?

El mantenimiento predictivo mejora la eficiencia operativa al ayudar a los equipos a enfocarse solo en los activos que realmente necesitan atención. En lugar de sobre mantener equipos saludables o reaccionar después de una falla, los equipos pueden usar información predictiva para programar el mantenimiento de manera más eficiente, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la producción.

¿Cuánto tiempo toma implementar un software de mantenimiento predictivo?

El tiempo de implementación depende de la cantidad de activos, fuentes de datos y flujos de trabajo involucrados. Generalmente incluye configuración de activos, migración de datos, configuración de flujos de trabajo, planificación de integraciones y capacitación de los equipos de mantenimiento.

Convierte los datos de tus equipos en acción

Sí. MaintainX está diseñado para soportar operaciones empresariales con visibilidad en tiempo real, flujos de trabajo estandarizados, reportes y herramientas predictivas que ayudan a mejorar la confiabilidad de los activos a escala.

¿Qué datos se necesitan para el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo funciona mejor con datos de sensores en tiempo real, historial de mantenimiento, inspecciones, uso de equipos y otros datos operativos. Cuanto más completo sea el historial del activo y el monitoreo de condición, más fácil será detectar tendencias y necesidades de mantenimiento.

¿Qué datos se necesitan para el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo funciona mejor con datos de sensores en tiempo real, historial de mantenimiento, inspecciones, uso de equipos y otros datos operativos. Cuanto más completo sea el historial del activo y el monitoreo de condición, más fácil será detectar tendencias y necesidades de mantenimiento.

¿Cómo ayuda el mantenimiento predictivo a reducir el tiempo de inactividad no planificado?

El mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad al identificar posibles fallas antes de que interrumpan las operaciones. Con datos en tiempo real y analítica predictiva, los equipos pueden intervenir en el momento correcto y evitar interrupciones costosas.

¿Cómo mejora el mantenimiento predictivo el rendimiento de los equipos?

El mantenimiento predictivo mejora el rendimiento al monitorear continuamente el estado de los activos e identificar problemas antes de que escalen. Esto permite mantener los equipos críticos funcionando de forma más confiable.

¿Puede el mantenimiento predictivo extender la vida útil de los activos?

Sí. El mantenimiento predictivo ayuda a extender la vida útil de los activos al detectar desgaste y problemas de rendimiento antes de que causen daños importantes. Con datos precisos y decisiones oportunas, las organizaciones pueden reducir el estrés en los equipos y mejorar la confiabilidad de los activos.

¿Cómo ayuda el software de mantenimiento predictivo a mejorar el rendimiento de los equipos?

El mantenimiento predictivo mejora el rendimiento de los equipos al monitorear continuamente el estado de los activos e identificar problemas antes de que se agraven. Esto permite a los equipos de mantenimiento resolver pequeños problemas a tiempo, mantener un rendimiento óptimo y asegurar que los equipos críticos funcionen de forma más confiable con el paso del tiempo.

¿Puede el mantenimiento predictivo extender la vida útil de los activos?

Sí. El mantenimiento predictivo puede extender la vida útil de los activos al ayudar a los equipos a abordar desgaste, problemas de rendimiento y fallas en desarrollo antes de que ocurran daños importantes. Al usar los datos correctos para tomar decisiones de mantenimiento oportunas, las organizaciones pueden reducir el estrés en los equipos, mejorar la confiabilidad de los activos y obtener más valor de los activos críticos mientras trabajan para prevenir fallas.