Se desempeñé por más de 30 años en el mantenimiento de equipos minero y, en aquellos tiempos, éste se basaba en enfoques correctivos o preventivos por programación y planes de mantenimiento por horas, centrado en la experiencia de los técnicos y en procedimientos de trabajo estandarizados. Sin embargo, con la masificación de sensores, redes de comunicación, Internet de las cosas(IoT), plataformas tecnológicas avanzadas y análisis de datos, la tendencia se ha desplazado hacia un modelo predictivo y autónomo, donde los datos históricos y en tiempo real permiten anticipar fallas y optimizar el uso de los activos.
Hoy en día se requieren habilidades como el análisis de datos provenientes de sensores, lo que permite detectar patrones de falla o degradación de componentes, mediante el uso de dashboards, modelos de mantenimiento predictivo y algoritmos de machine learning.
El mantenedor de hoy día ya no ejecuta inspecciones visuales periódicas, pues las plataformas de monitoreo remoto la han reemplazado, los datos de temperatura, vibración, temperaturas de gases de escape, presión de combustible, presión de aceite, consumo de combustible, etc, se visualizan desde centros de operación o en tables, notebooks o celulares.
Los avances tecnológicos han producido una transformación del mantenimiento minero, se requieren profesionales con múltiples competencias, habilidades digitales, capacidad de análisis, flexible y adaptable a los cambios, es decir, deben autocapacitarse en forma continua durante toda su vida laboral.
