Tractian y Oracle anuncian una colaboración para perfeccionar la IA industrial
Tractian anuncia su alianza con Oracle con el objetivo de consolidarse como el Copiloto Industrial definitivo.
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Tractian anuncia su alianza con Oracle con el objetivo de consolidarse como el Copiloto Industrial definitivo.
Continúa leyendoMantenimiento de Equipos Industriales
Tres cuellos de botella invisibles que retrasan tu operación industrial
Por Edgar de la Cruz
Mantenimiento Predictivo
Cómo la IA ayuda a anticipar comportamientos peligrosos de los activos
Por Edgar de la Cruz
Mantenimiento Predictivo
Cómo el machine learning ayuda a las industrias a evitar fallas
Por Edgar de la Cruz

Tiempo promedio de detección: Guía completa de MTTD para equipos de mantenimiento
Si un equipo falla durante la noche, puede producir un daño significativo si permanece sin atención y sin ser detectado hasta el turno de la mañana. Aunque es un problema común, los retrasos en la detección como este ocurren con más frecuencia de lo que la mayoría de los equipos de mantenimiento imaginan. De hecho, la magnitud y frecuencia de estos retrasos en la detección generan millones de dólares en reparaciones evitables y tiempo no productivo para las operaciones. El tiempo promedio de
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026

Mantenimiento Autónomo: Qué es, beneficios y cómo implementarlo
Mantenimiento Autónomo: Qué es, beneficios y cómo implementarlo El mismo patrón se repite en prácticamente cualquier planta: los problemas pequeños se acumulan y los equipos de mantenimiento son llamados una y otra vez para arreglar cosas que nunca deberían haber llegado tan lejos. Y no es porque los técnicos no estén haciendo su trabajo, al contrario. Ocurre porque están haciendo el trabajo de todos los demás. Ese es el punto de quiebre donde el mantenimiento autónomo se vuelve innegociable.
Zeltzin Castillo
Actualizado en 29 ene 2026

Modelo 70-20-10 para equipos de mantenimiento: qué es y cómo aplicarlo
En muchas plantas industriales, el desafío ya no es solo mantener las máquinas en funcionamiento, sino también mantener el conocimiento técnico en circulación. Los técnicos más experimentados se jubilan, la rotación de personal aumenta y la presión por resultados inmediatos termina dejando la capacitación en segundo plano. Pero, ¿cómo desarrollar al equipo con rapidez y eficacia? Esa es precisamente la lógica que propone el modelo 70-20-10, una estructura que organiza el aprendizaje técnico
Zeltzin Castillo
Actualizado en 29 ene 2026

Tres cuellos de botella invisibles que retrasan tu operación industrial
En la mayoría de las plantas industriales, los retrasos no ocurren por grandes fallas, sino por pequeños obstáculos que pasan desapercibidos en el día a día. Son cuellos de botella silenciosos que no aparecen en los informes mensuales ni se mencionan en las reuniones de turno. Aun así, consumen horas de producción y empujan la operación a un ciclo constante de retrabajo e improvisación. Estos cuellos de botella pueden surgir de lagunas en los datos, procesos manuales cuyo costo nadie percibe e
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026

Monitoreo industrial en tiempo real: beneficios y cómo aplicarlo
Equipos reducidos, objetivos ambiciosos y activos que se desgastan rápido: esta es la realidad de muchos gerentes de mantenimiento. Para intentar resolver esta ecuación, toman decisiones basadas en inspecciones puntuales y en informes que no siempre están actualizados ni resultan útiles. El problema es que este modelo no puede seguir el ritmo de la velocidad con la que se forman las fallas ni de la presión de confiabilidad que exige el negocio. No es casualidad que los sistemas de monitoreo in
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026

Cómo usar el análisis de vibración en rodamientos para prevenir fallas
Los rodamientos rara vez fallan sin advertencia. Sin embargo, la mayoría de los equipos no reconoce los signos de falla hasta que es demasiado tarde, cuando el equipo ya está averiado. La realidad es que siempre existe una cadena de señales antes de cada falla. Mucho antes de que aparezcan ruido, calor o desgaste visible, los patrones de vibración cambian de manera que indican exactamente qué está fallando y dónde. Pero los humanos no tienen la capacidad de detectar o percibir estas señales man
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026

Gestión energética en México: Implementación de ISO 50001
Descubre cómo implementar un sistema de gestión energética ISO 50001 en México para mejorar la sostenibilidad y ahorrar energía.
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026

Energy Trac: Transformando la gestión energética en México
Descubre cómo Energy Trac optimiza la gestión energética en México, reduciendo costos y mejorando la sostenibilidad empresarial.
Edgar de la Cruz
Actualizado en 05 feb 2025

Gestión energética: Claves para eficiencia y sostenibilidad
Explora estrategias de gestión energética para lograr eficiencia, sostenibilidad y ahorro en las operaciones industriales de México.
Miguel Galvez
Actualizado en 29 ene 2026

Cómo la IA ayuda a anticipar comportamientos peligrosos de los activos
Las fallas catastróficas rara vez surgen de la nada. Antes de que un rodamiento se trabe, un motor se sobrecaliente o una bomba pierda eficiencia, el activo casi siempre presenta una serie de microvariaciones que anteceden el evento. Estos desvíos forman parte de la ingeniería de confiabilidad, pero son difíciles de identificar en el ritmo real de operación. El desafío es que muchos de estos comportamientos peligrosos no se manifiestan en inspecciones mensuales. Surgen como picos de vibración,
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026

Cómo el machine learning ayuda a las industrias a evitar fallas
Cuando una máquina se descompone, comienza el terror en las industrias, el famoso efecto cascada: el backlog se dispara, la línea se desequilibra, los operadores son reasignados apresuradamente y el equipo de mantenimiento es presionado para actuar a ciegas. En ese momento, es necesario comprender el comportamiento de las máquinas, no sólo registrar sus acciones. Aquí es exactamente donde el machine learning cambia el juego. No reemplaza al técnico experimentado ni predice el futuro mágicame
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026

¿Cómo tomar decisiones de producción y mantenimiento con IA?
Cuando una máquina crítica falla en medio de un turno de producción, tienes apenas unos segundos para decidir: ¿detener toda la operación para realizar un reparo de emergencia o intentar mantener la línea funcionando hasta la próxima pausa programada? Puede que no lo parezca, pero son estas decisiones las que determinan si tu planta cumplirá sus metas o enfrentará pérdidas significativas. La diferencia entre operaciones que prosperan y aquellas que luchan por mantenerse está en la calidad de la
Edgar de la Cruz
Actualizado en 29 ene 2026