Diagnóstico de fallas en activos: etapas, herramientas y buenas prácticas

El diagnóstico de fallas en activos es un proceso esencial para aumentar la confiabilidad y la seguridad operativa en las industrias. Cuando se realiza de manera superficial o únicamente correctiva, existe el riesgo de tratar solo los síntomas sin atacar la causa raíz, lo que lleva a la reincidencia de fallas, al aumento de costos y a la disminución de la productividad.

Así como en la medicina la fiebre puede indicar desde un resfriado hasta una infección grave, en el entorno industrial los síntomas de los activos necesitan ser analizados en profundidad. De esta forma, sin un diagnóstico estructurado, el mantenimiento se vuelve reactivo y expone a la planta a paradas no programadas.

En este artículo, exploraremos cómo realizar un diagnóstico eficiente, qué herramientas pueden apoyar el proceso y de qué manera tecnologías como el mantenimiento predictivo y el monitoreo continuo de activos potencian la detección temprana de anomalías.

¿Qué es el diagnóstico de fallas en activos?

El diagnóstico de fallas en activos es el proceso de investigar e identificar la causa raíz de fallas en equipos industriales. De esta manera, más que reparar el defecto visible, busca comprender los factores técnicos, operativos o de proceso que llevaron al problema, garantizando que la solución sea duradera y evitando recurrencias.

En la práctica, esto significa transformar síntomas —como aumento de vibración, calentamiento anormal o disminución del rendimiento— en información que oriente acciones correctivas bien fundamentadas. Por lo tanto, este proceso depende de registros históricos, análisis técnico y metodologías estructuradas de análisis de fallas en equipos, permitiendo que el mantenimiento deje de ser meramente reactivo y se torne estratégico.

Así, al adoptar el diagnóstico como parte de la rutina de mantenimiento, la industria reduce la ocurrencia de paradas no programadas, mejora la disponibilidad de los activos y fortalece la cultura de confiabilidad.

¿Cuáles son las etapas del diagnóstico de fallas?

El diagnóstico de fallas en activos debe seguir un proceso estructurado que permita identificar causas, validar hipótesis e implementar acciones correctivas que eviten recurrencias. De lo contrario, cuando estas etapas se ignoran, existe el riesgo de tratar solo los síntomas, manteniendo la operación expuesta a paradas no programadas y a costos elevados.

A continuación, conoce las principales etapas de este proceso:

1. Identificar el origen del problema

La primera etapa consiste en recopilar información que ayude a localizar el punto de inicio de la falla. Esto incluye:

• Registro de la ocurrencia: documentar el momento de la falla, los síntomas observados y las condiciones de operación.
• Historial de inspecciones: analizar reportes anteriores, rutinas de preuso y checklists de mantenimiento.
• Observación en el gemba (piso de planta): conversar con operadores y técnicos para identificar comportamientos anómalos antes de la falla.
• Revisión de procedimientos: verificar si el uso del equipo o el plan de mantenimiento pudo haber contribuido a la falla.

Por lo tanto, esta etapa es esencial para diferenciar los síntomas aparentes de la verdadera causa raíz de la falla.

2. Estructurar el análisis y organizar los datos

Con la información recolectada, el siguiente paso es consolidar los datos y transformarlos en hipótesis técnicas. De esta manera, es posible reducir la influencia de decisiones intuitivas y aumentar la objetividad del análisis de fallas en equipos.

Las herramientas de apoyo, como los “5 Porqués” o el Diagrama de Ishikawa (espina de pescado), ayudan a desdoblar los síntomas en posibles causas, lo que facilita la definición de acciones de corrección y prevención.

3. Definir el plan de acción y acompañar los resultados

Tras identificar la causa raíz, es necesario crear un plan de acción estructurado para eliminar o mitigar el problema. Este plan debe incluir:

• Acción correctiva: solución inmediata para restablecer la operación.
• Acción preventiva: ajustes en procedimientos, capacitación o especificaciones técnicas para evitar recurrencias.
• Acompañamiento: definición de indicadores de eficacia, como incremento del MTBF, reducción del MTTR o estabilización de los niveles de vibración.

Además, los resultados deben ser compartidos con todo el equipo de mantenimiento y operación, consolidando un ciclo de aprendizaje continuo. Los insights obtenidos también pueden alimentar programas de mantenimiento predictivo, anticipando fallas similares antes de que se vuelvan críticas.

Por lo tanto, con estas tres etapas, el diagnóstico de fallas en activos pasa a integrarse en la gestión estratégica del mantenimiento, fortaleciendo la confiabilidad y el monitoreo continuo de activos.

Herramientas para el diagnóstico de fallas en activos

Para que el diagnóstico de fallas en activos sea técnico y reproducible, es necesario combinar métodos estructurados de análisis de fallas en equipos con datos confiables de operación. A continuación, se presentan cuatro herramientas que, juntas, forman un conjunto robusto para encontrar la causa raíz de fallas, reducir paradas no programadas y priorizar acciones con mejor relación costo–beneficio:

5 Porqués

El análisis de los 5 Porqués es una herramienta de investigación que busca ir más allá del síntoma visible y encontrar la causa real de una falla. Su lógica es directa: formular el problema y, ante cada respuesta, volver a preguntar “¿por qué?”. El proceso se repite hasta llegar a un punto en el que la falla ya no dependa de otros factores o revele un problema de proceso, gestión o mantenimiento que debe ser tratado desde la raíz.

Para aplicarla correctamente en el diagnóstico de fallas en activos, se recomienda seguir algunas etapas:

• Definición clara del problema: registrar qué ocurrió, cuándo sucedió, qué activo se vio afectado y cuáles fueron los síntomas.
• Primera pregunta: identificar la causa inmediata del evento (p. ej., el motor se detuvo porque se sobrecalentó).
• Iteración sucesiva: con cada respuesta, repetir la pregunta “¿por qué?” para profundizar en el análisis, conectando causas intermedias.
• Llegada a la causa raíz: normalmente entre cuatro y seis preguntas se alcanza un factor estructural, como una falla en el plan de mantenimiento, ausencia de inspección o desvío en un procedimiento operativo.
• Validación y acción correctiva: confirmar la causa raíz con datos (por ejemplo, historial de fallas, mediciones de vibración, reportes de inspección) y definir una acción que evite la recurrencia.

Por ejemplo:

Por lo tanto, este ejemplo muestra que la causa raíz no está en la falla del motor, sino en la ausencia de un plan de inspección preventiva para los ítems periféricos. Al aplicarse de esta manera, la herramienta evita reparaciones superficiales y genera mejoras permanentes en el proceso de mantenimiento.

Espina de pescado” o diagrama de Ishikawa

El diagrama de Ishikawa organiza de forma visual y lógica las causas raíz de fallas recurrentes. Clasifica los orígenes del problema en grandes grupos: Máquina, Método, Mano de obra, Material, Medio ambiente y Medición (los “6M”).

En este contexto, el diagrama es útil para:

• Identificar causas ocultas de fallas repetitivas en equipos críticos.
• Mapear variables que impactan el desempeño (como lubricación inadecuada o falta de calibración).
• Apoyar planes de acción que eliminen definitivamente el problema en lugar de tratarlo solo de forma superficial.

Además, este método es especialmente eficaz cuando se combina con técnicas como el análisis de Pareto (80/20), que ayuda a priorizar las causas que más contribuyen a las fallas.

A continuación, un ejemplo:

Análisis de árbol de fallas (FTA)

El Fault Tree Analysis (FTA) parte de un evento no deseado, como la falla de un disyuntor, la parada de un motor crítico o el apagado de una línea de producción.
A partir de ese evento, la técnica descompone sus posibles causas en un modelo jerárquico con formato de árbol.

La metodología utiliza compuertas lógicas AND/OR para representar la relación entre fallas básicas y el evento principal. Con esto, es posible:

• Cuantificar la probabilidad de falla del sistema.
• Identificar puntos únicos de falla (single points of failure).
• Respaldar decisiones relacionadas con redundancia, automatización y planes de contingencia.

Además, el análisis de árbol de fallas es ampliamente utilizado en industrias de alta criticidad —como aviación, sector nuclear, petróleo y gas, y energía eléctrica— donde la confiabilidad está directamente vinculada a la seguridad de las personas y a la continuidad operacional.

¿Cómo mejorar los procesos de diagnóstico?

El diagnóstico de fallas en activos no debe verse como una actividad puntual, sino como parte de un ciclo de mejora continua. Así, a medida que los datos recopilados se vuelven más precisos y los procesos de análisis más estructurados, aumenta la confiabilidad de los activos y disminuye la probabilidad de fallas recurrentes. Para ello, algunas prácticas son fundamentales:

Estandarizar los registros de fallas y síntomas

La base de un buen diagnóstico es la calidad de la información recopilada. Por eso, es esencial que toda falla sea registrada de manera consistente, incluyendo los síntomas observados, las condiciones de operación, la fecha, la hora y las acciones tomadas.
De esta forma, la estandarización evita lagunas en los datos y facilita la comparación de ocurrencias a lo largo del tiempo. Además, los softwares de gestión de mantenimiento (CMMS/EAM) desempeñan un papel importante al centralizar estos registros y permitir análisis más rápidos y confiables.

Garantizar la trazabilidad de las acciones de mantenimiento

No basta con diagnosticar la falla: es necesario acompañar la eficacia de las acciones correctivas y preventivas. La trazabilidad permite que cada intervención esté vinculada al evento que la originó, lo que facilita evaluar si el problema fue realmente resuelto o simplemente postergado.
Esto también respalda auditorías internas y externas, además de reforzar la confiabilidad del historial de activos críticos.

Promover la capacitación del equipo en metodologías de análisis

Herramientas como los 5 Porqués, por ejemplo, solo son eficaces cuando se aplican correctamente. Para ello, el equipo de mantenimiento necesita ser capacitado en metodologías de análisis de fallas y en la interpretación de datos técnicos (vibración, temperatura, análisis espectral, aceite, energía eléctrica).
De este modo, la capacitación fortalece la autonomía del equipo y eleva el nivel de madurez en la gestión de activos.

Adoptar tecnologías de monitoreo continuo para anticipar fallas

El monitoreo continuo, por medio de sensores IIoT, permite detectar fallas incipientes antes de que se vuelvan críticas. Estos datos, integrados a plataformas en la nube y analizados por algoritmos de inteligencia artificial, elevan la precisión del diagnóstico y reducen la dependencia de inspecciones manuales. Un ejemplo de ello es el ecosistema de soluciones de Dynamox.

En la práctica, esto se traduce en la prevención de paradas no programadas, mayor confiabilidad operativa y decisiones mejor fundamentadas en indicadores como MTBF, MTTR y ROI.

¿Cómo apoya Dynamox el diagnóstico de fallas en activos?

El ecosistema de Dynamox fue desarrollado para transformar el diagnóstico de fallas en activos en un proceso digital, confiable y orientado por datos. Por eso, nuestra solución combina sensores IoT, gateways, software analítico e inteligencia artificial, creando un enfoque completo para el monitoreo y análisis de activos industriales.

• Sensores DynaLoggers: recolectan datos de forma continua sobre la condición de los equipos, permitiendo detectar fallas incipientes que difícilmente serían percibidas mediante inspecciones manuales.
• DynaGateway: automatizan la recolección y transmisión de los datos hacia la nube, garantizando integridad y frecuencia en la información, sin necesidad de intervención constante del equipo.
• Dynamox Platform: centraliza toda la información en dashboards interactivos, reportes personalizables y alertas configurables, facilitando la visualización de tendencias y la toma de decisiones basada en evidencia.
• DynaDetect: aplica algoritmos avanzados de inteligencia artificial que identifican patrones de falla, sugieren causas probables y apoyan al equipo técnico en la definición de planes de acción.

Con esta integración, Dynamox ayuda a las industrias a reducir paradas no programadas y fortalecer la gestión de activos críticos.
Por eso, te invitamos a conocer las soluciones de Dynamox y descubrir cómo transformar el diagnóstico de fallas en activos en un proceso continuo, inteligente y sostenible.

Preguntas frecuentes sobre diagnóstico de fallas en activos — FAQ