La IA y el aprendizaje automático se consolidan como pilares del mantenimiento predictivo en el sector eléctrico

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se están convirtiendo en tecnologías fundamentales para el mantenimiento predictivo (PdM) en el sector eléctrico. Estas herramientas permiten a las compañías energéticas conocer el comportamiento operativo normal de los activos críticos de la red e identificar señales tempranas de deterioro.

Mediante el análisis continuo de datos operativos y procedentes de sensores, estas tecnologías detectan anomalías y posibles modos de fallo antes de que deriven en problemas mayores, facilitando intervenciones oportunas y específicas. A medida que la digitalización se extiende por las redes de generación, transmisión y distribución, el mantenimiento predictivo basado en IA y ML se está convirtiendo en una capacidad clave para garantizar operaciones eléctricas más seguras, eficientes y resilientes, según GlobalData, plataforma especializada en inteligencia y productividad.

El último informe de GlobalData, “Strategic Intelligence: Predictive Maintenance in Power (2026)”, revela que compañías eléctricas como Ørsted, Florida Power & Light y National Grid están reforzando sus estrategias de mantenimiento predictivo mediante IA y ML. Para ello, combinan datos de sensores de alta frecuencia, imágenes obtenidas durante inspecciones e históricos operativos con el objetivo de detectar anomalías de forma temprana, anticipar la probabilidad de fallos y optimizar la planificación del mantenimiento y la programación de interrupciones del suministro.

El mantenimiento predictivo también está ayudando a las compañías eléctricas y a los operadores de red a mantener la estabilidad del sistema en un contexto marcado por la variabilidad de las energías renovables y la evolución de los flujos de electricidad.

El seguimiento energético, una nueva métrica de fiabilidad

Rehaan Shiledar, analista de Energía en GlobalData, señala que el seguimiento energético está emergiendo como una métrica de fiabilidad fundamental dentro del mantenimiento predictivo.

“El seguimiento energético está emergiendo como una métrica de fiabilidad crítica en el mantenimiento predictivo. Esto permite detectar un deterioro del rendimiento mucho antes de que los equipos se desconecten o fallen”.

Según Shiledar, al traducir las señales relacionadas con el estado técnico de los equipos en pérdidas energéticas previstas —teniendo en cuenta la demanda, las condiciones meteorológicas y el despacho previstos—, las empresas pueden afinar la priorización de las tareas de mantenimiento en función del riesgo para el suministro y de su impacto económico real. Esta capacidad adquiere especial relevancia en mercados en los que los ingresos y los costes asociados a las paradas varían en función de las condiciones del mercado y del momento en que se producen.

El seguimiento energético también permite reforzar los modelos de mantenimiento predictivo mediante la comparación entre la producción esperada y la real, lo que ayuda a detectar problemas incipientes y a comprobar la eficacia de las intervenciones de mantenimiento.

En línea con esta evolución, las compañías eléctricas están incorporando cada vez más la infraestructura de medición avanzada (AMI) y los datos procedentes de sistemas de monitorización de la red a sus programas de fiabilidad y gestión del estado de los activos. Empresas como Duke Energy y Southern California Edison utilizan el seguimiento de la carga y la tensión para gestionar el estrés al que están sometidos transformadores y alimentadores, determinar qué equipos deben sustituirse y mejorar de forma proactiva el rendimiento del sistema.

Gemelos digitales y realidad aumentada

Shiledar destaca asimismo la creciente implantación conjunta de los gemelos digitales y la realidad aumentada (AR), una combinación que permite incorporar inteligencia en tiempo real a las operaciones.

“La tecnología de gemelos digitales y la realidad aumentada se están desplegando cada vez más de forma conjunta, formando una combinación potente y complementaria que aporta inteligencia en tiempo real”.

Un gemelo digital ofrece una representación virtual continuamente sincronizada de un objeto físico, enriquecida con flujos de datos en directo y, en muchos casos, presentada mediante un modelo 3D de alta fidelidad. La realidad aumentada actúa, por su parte, como una capa de visualización intuitiva que proyecta directamente sobre el entorno físico información contextual procedente del gemelo digital, como el estado de los activos, diagnósticos o procedimientos guiados.

GE Vernova utiliza gemelos digitales para grandes equipos de generación eléctrica, como turbinas y calderas, combinados con sistemas de realidad aumentada mediante dispositivos portátiles y visores inmersivos para orientar a los técnicos sobre el terreno.

Del mismo modo, Siemens combina un marco de gemelo digital con realidad aumentada para integrar los mundos físico y virtual a lo largo de la cadena de valor, generando información accionable y facilitando la toma de decisiones.

El precio del carbono impulsa el mantenimiento predictivo

Otro factor que está favoreciendo la adopción del mantenimiento predictivo es el precio del carbono, que convierte la ineficiencia y la falta de fiabilidad de los equipos en costes económicos más evidentes.

“Cuando los equipos se deterioran debido a la acumulación de suciedad, fugas en los sellos, desgaste de las palas, desviaciones en los sistemas de control, envejecimiento del aislamiento o aumento de las pérdidas en los transformadores, las centrales eléctricas suelen consumir más combustible por megavatio-hora”, explica Shiledar.

Este deterioro incrementa los consumos auxiliares y, en un contexto de fijación de precios del carbono, dichas pérdidas se traducen directamente en mayores costes recurrentes asociados a las emisiones de CO₂.

El mantenimiento predictivo y la gestión digital de activos permiten a las compañías detectar de forma temprana el deterioro mediante sensores y análisis de rendimiento. Además, el precio del carbono aumenta el valor económico de evitar paradas forzadas, desconexiones y rearranques, procesos que generan emisiones y pueden obligar a recurrir a sistemas de generación de respaldo más contaminantes.

En este escenario, las compañías eléctricas y los generadores pueden presentar el seguimiento y el análisis digital como herramientas vinculadas tanto al rendimiento de los activos como a la gestión de las emisiones.

Del proyecto piloto a la implantación a escala de flota

Shiledar concluye que las compañías eléctricas están acelerando la adopción del mantenimiento predictivo para mejorar la fiabilidad de activos envejecidos y, al mismo tiempo, controlar los costes de operación y mantenimiento (O&M).

La mayor facilidad de despliegue de tecnologías como los sensores IIoT, la computación en el borde (edge computing) y las herramientas de análisis está haciendo que la monitorización del estado de los equipos resulte más práctica y escalable.

El rápido crecimiento de las energías renovables refuerza todavía más esta tendencia. La proliferación de parques eólicos y solares distribuidos hace que las paradas sean más costosas y convierte la monitorización remota en una herramienta esencial.

Al mismo tiempo, las exigencias en materia de seguridad, regulación y criterios ESG, junto con la mejora de la ciberseguridad y la demostración de retornos de inversión (ROI), previsiblemente impulsarán a las organizaciones a pasar de proyectos piloto a programas de mantenimiento predictivo implantados en toda la flota.