Las industrias que hacen un uso intensivo de activos, como la fabricación, la energía, los servicios públicos y el transporte, dependen en gran medida de una gestión eficaz del mantenimiento para garantizar la continuidad operativa, la seguridad y el control de costes. El software de inventario de órdenes de trabajo desempeña un papel crucial en este ecosistema al permitir la planificación, ejecución, seguimiento y optimización de las tareas de mantenimiento. Este artículo explora la arquitectura técnica, las funcionalidades básicas, las capacidades de integración y las consideraciones de implementación del software de gestión de órdenes de trabajo de activos.
La gestión de órdenes de trabajo de activos mediante sistemas manuales o heredados introduce graves ineficiencias, especialmente cuando los datos maestros no están controlados o son incompletos. Entre los retos más comunes se incluyen:
Tiempos de inactividad imprevistos
Sin alertas de mantenimiento oportunas ni datos precisos de los activos, los fallos sólo se descubren después de que se produzcan, lo que provoca paradas inesperadas de los equipos, pérdida de productividad y pérdidas de ingresos.
Inventario obsoleto y no utilizado
Una mala visibilidad de las existencias conduce a hacer pedidos excesivos o a retener piezas obsoletas. Esto desordena el inventario, inmoviliza capital y retrasa las reparaciones cuando no se dispone de los componentes adecuados.
Falta de visibilidad centralizada
Los sistemas aislados y las órdenes de trabajo en papel dificultan el acceso a información en tiempo real sobre el historial de los activos, las tareas de mantenimiento pendientes o el estado actual del inventario.
Datos inexactos o incoherentes sobre los activos
Los registros maestros de materiales desorganizados o duplicados generan confusión: los técnicos pueden utilizar piezas incorrectas, pedir repuestos innecesarios o pasar por alto especificaciones críticas de los activos.
Procesos de mantenimiento ineficaces
La mayoría de los métodos tradicionales son reactivos. El mantenimiento sólo se inicia cuando algo se rompe, en lugar de ser planificado o predictivo, lo que aumenta el desgaste, los costes de reparación y el tiempo de inactividad.
Riesgos de cumplimiento y auditoría
El seguimiento manual aumenta las posibilidades de que se pierda documentación, queden tareas sin registrar y se produzcan fallos en las auditorías, especialmente en sectores regulados en los que la trazabilidad es clave.
Software de gestión de órdenes de trabajo de activos (AWOMS) es una solución digital diseñada para automatizar y gestionar el ciclo de vida de las órdenes de trabajo relacionadas con el mantenimiento y la reparación de activos. Admite procesos de mantenimiento reactivo (correctivo) y proactivo (preventivo, predictivo).
El software de gestión de activos de órdenes de trabajo de inventario suele servir como plataforma central en la que se generan, asignan, rastrean y documentan las solicitudes de mantenimiento.
Creación y seguimiento de órdenes de trabajo
Puntos gatillo: Peticiones de los usuarios, alertas de sensores IoT, programas de mantenimiento preventivo.
Plantillas: Listas de tareas predefinidas, listas de comprobación, procedimientos normalizados de trabajo.
Seguimiento en tiempo real: Actualizaciones de estado, asignación de técnicos y registro de progresos.
Programación del mantenimiento preventivo y predictivo
En función del tiempo: Órdenes de trabajo recurrentes programadas a intervalos definidos.
Basado en el uso: Basado en horas de funcionamiento, recuento de ciclos u otras métricas de activos.
Basado en condiciones: Activado a través de sensores IoT o sistemas de monitorización de estado.
Gestión de la jerarquía de activos
Jerarquías multinivel: Desde componentes individuales hasta sistemas e instalaciones.
Localización y asignación de centros de coste: Para el seguimiento de activos y la contabilidad presupuestaria.
Gestión de inventarios y piezas de repuesto
Asociación de Recambios: Vincule las piezas de recambio a activos u órdenes de trabajo específicos.
Niveles de existencias y reordenación: Alertas integradas de existencias bajas.
Acceso móvil
Portales técnicos: Aplicaciones móviles para actualizaciones de órdenes de trabajo, historial de activos, escaneado de códigos de barras.
Modo sin conexión: Capacidad para trabajar sin conectividad y sincronizar más tarde.
Informes y análisis
Indicadores clave de rendimiento: Tiempo medio de reparación (MTTR), tiempo medio entre fallos (MTBF), retraso, cumplimiento de los SLA.
Cuadros de mando personalizados: Visualizaciones basadas en funciones para operaciones, finanzas y cumplimiento de normativas
Planificación de recursos empresariales (ERP): Sincronización con SAP, Oracle para la imputación de costes y las compras.
GMAO/Sistemas EAM: Integración con sistemas informatizados de gestión del mantenimiento o plataformas de gestión de activos empresariales.
SCADA/IoT: Integración con sistemas de supervisión en tiempo real para activar el mantenimiento basado en el estado.
Sistemas SIG: Para la cartografía de activos sobre el terreno y la asignación de órdenes de trabajo basadas en la ubicación.
Mayor tiempo de actividad de los activos: Mediante una ejecución puntual y eficaz del mantenimiento.
Optimización de costes: Reducción de los tiempos de inactividad imprevistos y de los costes de las horas extraordinarias.
Cumplimiento y auditoría: Trazabilidad completa de las órdenes de trabajo, los registros de los técnicos y las aprobaciones.
Toma de decisiones con conocimiento de causa: Con análisis avanzados y visualización de datos en tiempo real.
Migración de datos: Limpiar y estructurar los datos históricos de activos y mantenimiento.
Formación de usuarios: Centrarse en la adopción mediante sesiones de formación basadas en las funciones.
Gestión del cambio: Alinear los flujos de trabajo con los procesos de mantenimiento existentes.
Ciberseguridad: Garantice el control de acceso, el cifrado de datos y el cumplimiento de normas como la ISO 27001.
Personalización frente a productos listos para usar: Equilibrio entre funciones a medida y vías de actualización.
Una gestión eficaz de los activos a menudo se enfrenta a retos como los tiempos de inactividad no planificados, los procesos de mantenimiento ineficaces y la falta de visibilidad del rendimiento de los activos. AWOMS aborda estos problemas mediante procesos estructurados de órdenes de trabajo:
Al consolidar los trabajos de mantenimiento y reparación en un único sistema, las organizaciones pueden responder eficazmente a los problemas, realizar un seguimiento de las piezas y la mano de obra, y gestionar los presupuestos con eficacia.
Un historial organizado de las órdenes de trabajo proporciona pruebas valiosas para la planificación y previsión presupuestarias, apoyando las solicitudes de aumento de la financiación del mantenimiento.
La integración de AWOMS en un sistema EAM global amplifica sus ventajas:
Gestión integral del ciclo de vida de los activos: El software de órdenes de trabajo de equipos ofrece herramientas para agilizar los procesos y maximizar la eficiencia en la gestión y el mantenimiento de todo tipo de activos.
Interfaces fáciles de usar: Su diseño intuitivo facilita la adopción y la integración perfecta en los flujos de trabajo existentes, lo que favorece una rápida implantación y la productividad del personal.
Análisis predictivo: Los análisis avanzados permiten tomar decisiones proactivas, optimizar la utilización de los activos e impulsar un crecimiento empresarial sostenido.
Las organizaciones que utilizan AWOMS informan de un media de 20-30% reducción de las paradas imprevistas de los equiposgracias a los activadores predictivos y basados en condiciones.
La agilización de los flujos de trabajo y la ejecución móvil pueden reducir el tiempo medio de reparación (MTTR) hasta en un 50%. 40%.
Las empresas que digitalizan los ciclos de vida de las órdenes de trabajo suelen ver un 50-70% índice de cierre más rápido en comparación con los sistemas manuales o basados en hojas de cálculo.
La gestión eficaz de las órdenes de trabajo de los activos implica un proceso estructurado de principio a fin que garantice un mantenimiento puntual, la optimización de los recursos y la fiabilidad de los activos. A continuación encontrará una guía paso a paso que abarca todo el ciclo de vida:
El ciclo de vida completo de la gestión de órdenes de trabajo de activos garantiza que las actividades de mantenimiento no sólo se realicen de forma eficiente, sino que también contribuyan a la gestión estratégica del rendimiento de los activos. Cuando se apoya en software EAM o CMMS, este proceso se vuelve más ágil, basado en datos y alineado con los objetivos de negocio a largo plazo.
Objetivo: Identificar una necesidad de mantenimiento.
Disparadores:
Solicitud manual por parte del personal (por ejemplo, operador, técnico).
Mantenimiento preventivo programado en función del calendario o del uso.
Alertas basadas en el estado a través de datos de IoT/sensores (por ejemplo, vibración, temperatura).
Reglas automatizadas de los sistemas de Gestión de Activos Empresariales (EAM) o GMAO.
Detalles captados:
ID o ubicación del activo
Descripción de la cuestión/tarea
Información del solicitante
Nivel de urgencia/prioridad
Archivos adjuntos (fotos, diagnósticos)
Revisión y aprobación de órdenes de trabajo
Objetivo: Evaluar y validar la solicitud antes de actuar.
Pasos:
El supervisor de mantenimiento revisa la solicitud.
Clasificar la orden de trabajo: correctiva, preventiva, inspección, etc.
Aprobar, rechazar o escalar en función de la criticidad de los activos y la carga de trabajo.
Asignar prioridad y fecha estimada de finalización.
Planificación y programación
Objetivo: Asegúrese de que se alinean los recursos, las piezas y los plazos adecuados.
La planificación incluye:
Definir los pasos del trabajo y las instrucciones de seguridad.
Identificar las herramientas y piezas de repuesto necesarias.
Asignación de técnicos en función de las competencias y la disponibilidad.
La programación incluye:
Asignar el trabajo dentro de los plazos operativos.
Minimizar los tiempos de inactividad de la producción y los conflictos con otras tareas.
Coordinar equipos multidisciplinares, si es necesario.
Ejecución del trabajo
Objetivo: Los técnicos llevan a cabo la tarea de mantenimiento.
Pasos:
El técnico recibe la orden de trabajo a través de la aplicación móvil o el panel del sistema.
Sigue los procedimientos, utiliza listas de comprobación digitales y actualiza la situación en tiempo real.
Registra el tiempo empleado, los materiales utilizados y los cambios realizados.
Si es necesario, adjunta fotos, medidas o resultados de pruebas.
Herramientas de apoyo:
Gestión del trabajo móvil
Escaneado de códigos de barras/RFID
Diagnósticos conectados a IoT
Finalización y cierre de la orden de trabajo
Objetivo: Cerrar oficialmente el trabajo y actualizar los registros de activos.
Requisitos para el cierre:
Todas las tareas completadas y verificadas.
Inspección final o control de calidad, si procede.
Introducción de notas de resolución y estado de los activos tras la reparación.
Registro de costes (mano de obra, materiales, gastos generales).
Actualizaciones del sistema:
Actualizar el historial de activos y los datos de fiabilidad.
Notifíquelo al solicitante y a las partes interesadas.
Documentación y registro de conformidad
Objetivo: Mantener un registro de auditoría y cumplir las normas de conformidad.
Incluye:
Archivar órdenes de trabajo digitales y justificantes.
Actualización de los registros de garantía y reglamentarios.
Vincular el suceso a inspecciones o marcos de cumplimiento (por ejemplo, OSHA, ISO 55000).
Análisis y mejora continua
Objetivo: Extraer información para mejorar el rendimiento futuro.
Análisis realizados:
Tiempo medio de reparación (MTTR)
Tiempo medio entre fallos (MTBF)
Evolución de la cartera de pedidos
Coste de mantenimiento por activo o ubicación
Utiliza:
Análisis de Causas Raíz (ACR)
Optimización de los programas de mantenimiento preventivo
Planificación del capital y estrategias de sustitución de activos
Comentarios y seguimiento (opcional, pero ideal)
Objetivo: Recopilar información de usuarios y técnicos.
Pasos:
Formularios de opinión para solicitantes y técnicos.
El supervisor revisa las anomalías o los fallos repetidos.
Programe controles de seguimiento si es probable que se repita el problema.
Descubra cómo las soluciones basadas en IA de Verdantis pueden optimizar la gobernanza de datos, mejorar el cumplimiento e impulsar la eficiencia operativa.
Verdantis es líder en Gestión de Datos Maestros (MDM) potenciada por IA para datos MRO y listas de materiales. Su plataforma ayuda a las organizaciones a alcanzar la excelencia operativa garantizando la coherencia, disponibilidad y gobernanza de los datos en todos los procesos de mantenimiento y cadena de suministro. Su enfoque único integra Agentic AI, que coloca agentes inteligentes en cada paso del ciclo de vida de los activos, desde la planificación y el abastecimiento hasta la ejecución del trabajo y el análisis.
Verdantis aporta gobernanza, automatización e inteligencia a su ecosistema de mantenimiento de activos, haciendo que la gestión de las órdenes de trabajo sea más inteligente, rápida y fiable:
🔹 Órdenes de trabajo digitales impulsadas por IA
Los agentes ai de órdenes de trabajo de mantenimiento de Verdantis digitalizan y procesan todas las órdenes de trabajo de activos: autoclasifican las tareas, identifican las piezas necesarias y las vinculan a datos maestros depurados y estandarizados. Esto garantiza un inicio inteligente de las órdenes de trabajo, ya que la IA supervisa continuamente el comportamiento de los equipos y los datos de los sensores, activando automáticamente las órdenes de trabajo, sugiriendo plantillas y reduciendo los retrasos y errores manuales.
🔹 Datos de activos gobernados y enriquecidos
Todos los materiales, repuestos y componentes están estandarizados, deduplicados y enriquecidos, lo que garantiza la coherencia entre los sistemas de mantenimiento, inventario y aprovisionamiento. Gracias a la clasificación y nomenclatura basadas en IA, mejora la precisión del registro de activos, lo que permite obtener órdenes de trabajo correctas, listas de materiales claras y visibilidad de las piezas necesarias en el inventario.
🔹 Visibilidad y optimización total del inventario
La IA proporciona información en tiempo real sobre los niveles de existencias, la compatibilidad de las piezas y los riesgos de obsolescencia, eliminando el exceso de existencias, reduciendo los costes de transporte y acelerando las reparaciones. Garantiza que las piezas de la lista de materiales estén disponibles o marcadas para su adquisición, lo que evita retrasos y mejora la eficacia de la planificación.
🔹 Capacidades de mantenimiento predictivo
Mediante el análisis de las tendencias de uso, el estado de los activos y las órdenes de trabajo históricas, Verdantis predice los fallos de las piezas antes de que se produzcan, cambiando las estrategias de mantenimiento de reactivas a proactivas. Los análisis continuos del ciclo de vida identifican los activos que más fallan y las ineficiencias sistémicas, lo que permite realizar mejoras estratégicas.
🔹 Asignación optimizada de recursos
Con datos limpios y conectados sobre la disponibilidad de piezas y mano de obra, la IA asigna el técnico adecuado al trabajo correcto y garantiza la precisión de la ejecución. El acceso en tiempo real a procedimientos aprobados, piezas compatibles e instrucciones contextuales minimiza el riesgo y maximiza la eficiencia.
🔹 Enrutamiento automatizado y seguimiento de la conformidad
Las órdenes de trabajo se dirigen de forma inteligente a los equipos adecuados, junto con la documentación necesaria. Las actualizaciones son totalmente trazables y están listas para auditorías, lo que garantiza el cumplimiento en todo el proceso.
🔹 Integración perfecta con sistemas EAM/ERP
Verdantis se integra a la perfección con plataformas como SAP, Oracle y Maximo, lo que permite un seguimiento preciso de los costes y el uso, la generación de informes MTTR/MTBF y la eliminación de desajustes de datos o entradas duplicadas. Los datos limpios garantizan la visibilidad del ciclo de vida y apoyan los esfuerzos de mejora continua.
Fase del ciclo de vida | Función del agente de IA Verdantis |
Iniciación | Detección de problemas a partir de flujos de datos y generación de órdenes de trabajo |
Planificación | Asignación de activos a listas de materiales precisas, comprobación de la disponibilidad de piezas |
Programación | Optimizar la asignación de técnicos en función de la carga de trabajo y las competencias |
Ejecución | Proporcionar a los técnicos datos y procedimientos correctos sobre las piezas |
Cierre | Validación automática de entradas y actualización de historiales de activos |
Analítica | Obtener información a partir de los datos históricos de mantenimiento |
Caso práctico A: Empresa mundial de servicios públicos
Enfrentados a la gestión de más de 450.000 activos y 750.000 órdenes de trabajo anualesEste proveedor de servicios públicos transformó sus operaciones tras la implantación del sistema avanzado de gestión de órdenes de trabajo (Advanced Work Order Management System, AWOMS) con Verdantis.
MTTR (tiempo medio de reparación) se redujo de 9,8 horas a 6,2 horas
Cumplimiento del SLA saltó de 72% a 91%
$3,2M de ahorro anual en mano de obra gracias a unos datos más limpios y una programación más inteligente.
Estudio de caso B: Refinería de petróleo y gas
Con un entorno complejo de 150.000 equipos supervisados e integración a través de SCADA, Maximo y SAP MMEsta refinería racionalizó sus procesos de mantenimiento con Verdantis.
Ratio de mantenimiento planificado mejorado por 22%Reducción de los tiempos de inactividad imprevistos
Duplicación de órdenes de trabajo disminuyó en 85%gracias a una mejor gobernanza de los datos maestros
Tipo fijo por primera vez se elevó a 88%La creación de listas de materiales precisas y de órdenes de trabajo basadas en IA.
La plataforma de IA de Verdantis mejora las plataformas AWOMS tradicionales enriqueciendo los datos maestros subyacentes, lo que permite una automatización más inteligente y perspectivas predictivas:
95%+ precisión en la identificación de piezas duplicadas o mal clasificadas en los catálogos MRO.
La recomendación predictiva de piezas basada en el historial de activos ha dado lugar a ciclos de reparación hasta 30% más rápidos.
Los agentes inteligentes utilizados por Verdantis reducen los errores en las órdenes de trabajo relacionadas con las listas de materiales en la siguiente forma 40-60%.
En los sectores intensivos en activos, la eficacia de la Software de gestión de órdenes de trabajo de activos (AWOMS) no sólo depende de plataformas ricas en funciones, sino también de las calidad, coherencia y gobernanza de los datos subyacentes. Verdantis, con sus soluciones de gestión de datos maestros (MDM) y gobernanza de datos basadas en IA, garantiza que las órdenes de trabajo sean iniciadas, ejecutadas y analizadas sobre la base de datos precisos, completos y normalizados.. A continuación se exponen las principales consideraciones técnicas e impactos cuantitativos que Verdantis aporta a AWOM.
Registro y clasificación unificados de activos
Verdantis utiliza agentes inteligentes y modelos ML avanzados para estandarizar la denominación, clasificación y atributos de los activos en todos los sistemas. Esto elimina las discrepancias en la forma de identificar los activos en las plataformas ERP, EAM y CMMS.
Resultado: 25-40% reducción de entradas de activos duplicadas
Múltiples entradas incoherentes para el mismo activo en los distintos sistemas:
- "Bomba #12"
- "PMP-012"
- "12-Bomba-Alfa"
Se trataron como tres activos diferentescausando:
- Duplicación de órdenes de trabajo
- Confusión en el historial de mantenimiento
- Desajustes de inventario y exceso de existencias
Verdantis aplicó la clasificación basada en IA y la normalización semántica para:
- Fusionar y deduplicar registros
- Asignar un ID de activo único y gobernado
- Etiqueta con normas mundiales (por ejemplo, UNSPSC, eCl@ss)
Registro de activos resultante:
Bomba - Centrífuga | 50 HP | Montaje Horizontal | Asset ID: PUMP-CEN-050H
✅ 35% reducción de las órdenes de trabajo duplicadas
✅ 20% de ahorro en la adquisición de piezas de recambio para bombas
✅ Mayor rapidez en la identificación por parte de los técnicos: de 15 minutos a menos de 2 minutos por activo.
✅ Mayor visibilidad de los indicadores clave de rendimiento de los activos en todas las plantas
Inicio de órdenes de trabajo basado en datos
La precisión de los datos maestros de activos y mantenimiento permite una mejor automatización de la creación de órdenes de trabajo. Verdantis garantiza:
Se hace referencia a las etiquetas correctas de los activos y a las listas de materiales de los componentes.
Se puede acceder a los códigos de avería y a los registros históricos de mantenimiento
Las alertas de monitorización de estado se asignan al activo y al plan de acción adecuados
- Reducción de errores de iniciación manual: 60%
- Disminución del tiempo medio de iniciación: de 45 minutos a <10 minutos por orden de trabajo
Validación en tiempo real y prevención de errores
Cuando los técnicos extraen datos de un EAM o de una aplicación móvil de órdenes de trabajo, Verdantis garantiza que:
Se muestran los números de pieza, las descripciones y las especificaciones correctas.
Las listas de comprobación de mantenimiento son específicas para cada activo y se ajustan a los procedimientos normalizados de trabajo.
Las piezas incompatibles u obsoletas se señalan en tiempo real.
- Reducción de errores de ejecución por piezas incorrectas: Hasta 70%
- Trazabilidad lista para auditoría: 100% de conformidad con las normas ISO 55000 e ISO 14224.
Inventario y visibilidad de las piezas de recambio
Un mal mantenimiento de los datos maestros de materiales puede provocar un exceso de existencias, roturas de stock o retrasos costosos. Verdantis garantiza:
Vinculación precisa entre activos y piezas de recambio en las listas de materiales
Los niveles de existencias, los puntos de pedido y los proveedores autorizados están correctamente configurados.
- Ahorro de costes de inventario: 15-20% gracias a una mejor intercambiabilidad de las piezas y a la reducción del stock muerto.
- Mejora de la tasa de reparación a la primera: De 63% a más de 85% en clientes que utilizan datos MRO armonizados.
Cumplimiento y documentación automatizados
Los feeds de datos maestros gobernados de Verdantis ayudan a las organizaciones a mantener:
Registros de auditoría claros para cada acción de la orden de trabajo
Integración con módulos de garantía, reglamentación e inspección
Documentación coherente para el cumplimiento (OSHA, FDA, ISO 9001)
- Ahorro de tiempo en auditorías de conformidad: 50-60%
- Cero no conformidades notificadas por falta de coincidencia de datos en las últimas auditorías de clientes
Mejora continua basada en indicadores clave de rendimiento
Con los datos estructurados como base, el análisis de las órdenes de trabajo cobra más sentido. Verdantis permite calcular con precisión KPI como:
Tiempo medio de reparación (MTTR)
MTBF (tiempo medio entre fallos)
Coste de mantenimiento por activo
Ratio de cartera de pedidos
- Ejemplo de cliente: Una empresa de servicios públicos global experimentó una mejora de 33% en MTBF y una reducción de 22% en mantenimiento reactivo en 12 meses
- Reducción del ratio de atrasos: De 18% a <5% gracias a una mejor visibilidad de la finalización de las tareas y los retrasos
Habilitación de sistemas EAM y ERP
Verdantis integra a la perfección datos enriquecidos y gobernados en:
SAP PM
IBM Maximo
Oracle EAM
Infor EAM
Soluciones de GMAO a medida
Esto garantiza que cada orden de trabajo se beneficie de una alineación y reutilización de datos coherente y en todo el sistema.
- Frecuencia de sincronización de datos: Casi en tiempo real con API/webhooks.
- Tasa de éxito de sincronización de datos limpia: >99,5% en entornos de producción.
Planificación predictiva de órdenes de trabajo mejorada con IA
Verdantis combina datos estructurados de activos y mantenimiento con entradas IoT para:
Predecir posibles fallos basándose en patrones históricos
Genere órdenes de trabajo proactivas antes de que falle el activo
Optimizar la programación de recursos en todas las ubicaciones
- Reducción del tiempo de inactividad no planificado: Hasta 35% con activadores predictivos.
- Precisión del análisis de causa raíz basado en datos: Mejora en 60% con respecto a los métodos no estructurados
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