Propuesta metodológica de un Sistema de Gestión de Mantenimiento 4.0 orientado a la toma de decisiones basadas en datos en plantas industriales
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Pontificia Universidad Católica del Perú
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Resumen
En el contexto de la Industria 4.0, esta investigación desarrolla una propuesta metodológica
de un Sistema de Gestión de Mantenimiento 4.0 (SGM 4.0) orientado a la toma de
decisiones basadas en datos en plantas industriales. En una primera etapa, se analiza el
impacto diferenciado de las tecnologías habilitadoras sobre la reducción de costos
aplicando el método AHP para priorizar su contribución relativa. Los resultados destacan el
carácter estratégico de los Sistemas Ciberfísicos y los Gemelos Digitales, así como el rol
habilitador del IIoT y la Computación en la Nube dentro del ecosistema digital.
Posteriormente, se diseña una metodología para evaluar la madurez del sistema de
mantenimiento mediante un Índice Global de Madurez y un diagnóstico multidimensional
alineado con los lineamientos de la ISO 55001:2024, lo que permite identificar brechas para
avanzar hacia el SGM 4.0.
El estudio integra estos resultados en un modelo metodológico que estructura el SGM 4.0
en torno a los ejes de contexto organizacional, liderazgo, planificación, soporte, operación
y mejora, incorporando tecnologías 4.0 y evidencias documentadas que aseguran
trazabilidad y sistema auditable. Finalmente, se desarrolla una arquitectura funcional de
monitorización de condición y mantenimiento predictivo aplicado a un caso práctico.
En conjunto, la propuesta evidencia que la transición hacia un SGM 4.0 es viable, escalable
y generadora de valor sostenible en la gestión de activos físicos.
In the context of Industry 4.0, this research develops a methodological proposal for a Maintenance Management System 4.0 (SGM 4.0) oriented toward data-driven decisionmaking in industrial plants. In an initial stage, the differentiated impact of enabling technologies on maintenance cost reduction is analyzed using the Analytic Hierarchy Process (AHP) to prioritize their relative contribution. The results highlight the strategic role of Cyber-Physical Systems and Digital Twins, as well as the enabling function of the Industrial Internet of Things (IIoT) and Cloud Computing within the digital ecosystem. Subsequently, a methodology is designed to assess the maturity level of the maintenance system through a Global Maturity Index and a multidimensional diagnostic aligned with ISO 55001:2024 guidelines, enabling the identification of critical gaps for advancing toward SGM 4.0. The study integrates these findings into a methodological model that structures the SGM 4.0 around the axes of organizational context, leadership, planning, support, operation, and improvement, incorporating Industry 4.0 technologies and documented evidence that ensures traceability and auditability of the system. Finally, a functional architecture for condition monitoring and predictive maintenance is developed and applied to a practical industrial case. Overall, the proposed framework demonstrates that the transition toward an SGM 4.0 is feasible, scalable, and capable of generating sustainable value in physical asset management.
In the context of Industry 4.0, this research develops a methodological proposal for a Maintenance Management System 4.0 (SGM 4.0) oriented toward data-driven decisionmaking in industrial plants. In an initial stage, the differentiated impact of enabling technologies on maintenance cost reduction is analyzed using the Analytic Hierarchy Process (AHP) to prioritize their relative contribution. The results highlight the strategic role of Cyber-Physical Systems and Digital Twins, as well as the enabling function of the Industrial Internet of Things (IIoT) and Cloud Computing within the digital ecosystem. Subsequently, a methodology is designed to assess the maturity level of the maintenance system through a Global Maturity Index and a multidimensional diagnostic aligned with ISO 55001:2024 guidelines, enabling the identification of critical gaps for advancing toward SGM 4.0. The study integrates these findings into a methodological model that structures the SGM 4.0 around the axes of organizational context, leadership, planning, support, operation, and improvement, incorporating Industry 4.0 technologies and documented evidence that ensures traceability and auditability of the system. Finally, a functional architecture for condition monitoring and predictive maintenance is developed and applied to a practical industrial case. Overall, the proposed framework demonstrates that the transition toward an SGM 4.0 is feasible, scalable, and capable of generating sustainable value in physical asset management.
Descripción
Palabras clave
Fábricas--Mantenimiento y reparación, Administración industrial--Toma de decisiones, Transformación digital, Industria 4.0
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