Análisis predictivo para cadenas de suministro MRO: Guía 2026

El análisis predictivo está remodelando las cadenas de suministro de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) en 2026. Funciona así: utilizando datos históricos, lecturas de sensores en tiempo real y aprendizaje automático, predice los fallos de los equipos con semanas de antelación. Esto permite a las instalaciones programar el mantenimiento y pedir piezas antes de que se produzcan las averías, lo que reduce considerablemente los costes y el tiempo de inactividad.

Principales conclusiones:

• Ahorro de costes: Reduce los costes de aprovisionamiento de emergencia en un 30-50% y los costes de mantenimiento en un 15-30%.
• Reducción del tiempo de inactividad: Minimiza los tiempos de inactividad imprevistos hasta en un 70%, lo que supone un ahorro de entre 47.000 y 141.000 euros por hora de fabricación.
• Eficiencia del inventario: Disminuye el excedente de inventario en un 10-20%, liberando entre 1,9 y 14 millones de euros de capital ocioso.
• Automatización: Los sistemas basados en IA prevén las necesidades de piezas, automatizan los pedidos de compra y ajustan los niveles de existencias al estado de los equipos.

El análisis predictivo elimina las ineficiencias causadas por los métodos reactivos, en los que las piezas se piden sólo después de las averías. En su lugar, crea un sistema "justo a tiempo" que garantiza la disponibilidad de las piezas adecuadas exactamente cuando se necesitan. Las instalaciones que utilizan estos sistemas informan de menos roturas de stock, menores costes y mayor fiabilidad.

Próximos pasos: Empiece por integrar sus datos, limpiar los registros de inventario y priorizar los activos críticos. Herramientas como la concordancia semántica basada en IA y los sensores IoT pueden simplificar el proceso y ofrecer resultados rápidos.

Ventajas del análisis predictivo para las cadenas de suministro MRO

Ahorro de costes y optimización de inventarios

El análisis predictivo ayuda a encontrar el equilibrio adecuado entre el exceso de existencias y la falta de suministros críticos. En lugar de acumular existencias "por si acaso", las instalaciones pueden adoptar un enfoque "justo a tiempo", en el que los pedidos se activan justo antes de que se produzca un fallo. Este cambio puede dar lugar a Reducción del 15-30% de los costes de mantenimiento y un Disminución del capital circulante en un 10-20 sólo en el primer año.

El ahorro va mucho más allá de los costes de almacenamiento. Los pedidos urgentes, que pueden ser hasta cinco veces más caros que las compras normales, se reducen hasta un 60% gracias a la previsión predictiva. Esto permite a las instalaciones confiar en el envío regular en lugar del costoso transporte aéreo urgente. Por ejemplo, una empresa minera mundial aprovechó la IA para consolidar datos fragmentados en varios centros. Mediante la identificación de materiales duplicados y el descubrimiento de inventario oculto, redujeron el capital circulante en 1.000 millones de euros. 10-20% y evitó 18,5 millones de euros en costes, todo ello en sólo 90 días desde su incorporación.

Las herramientas basadas en IA, como la correspondencia semántica de materiales, también aumentan la eficiencia al detectar SKU duplicadas y piezas equivalentes entre proveedores y ubicaciones, algo que las auditorías manuales suelen pasar por alto. Estas ventajas económicas contribuyen a reducir el tiempo de inactividad, lo que garantiza unas operaciones más fluidas en general.

Reducción del tiempo de inactividad

El análisis predictivo no sólo ahorra dinero, sino que también mantiene el buen funcionamiento de las operaciones. Los tiempos de inactividad imprevistos pueden causar estragos en las finanzas. Por ejemplo, una central eléctrica puede perder De 235.000 a 470.000 euros al díamientras que los grandes fabricantes se enfrentan a pérdidas de De 47.000 a 141.000 euros por hora. Alarmante, El 23% de estas perturbaciones derivan de la falta de disponibilidad de piezas de recambio.

Predecir los fallos Con 2-4 semanas de antelaciónEl análisis predictivo ofrece una solución. Los modelos de aprendizaje automático analizan los datos de los sensores -que rastrean factores como la vibración, la temperatura y la presión- para estimar la vida útil restante (RUL) de los componentes. Esto permite programar el mantenimiento durante el tiempo de inactividad planificado en lugar de en casos de emergencia. Las empresas que utilizan la logística basada en IA han informado de un Reducción del 70% de los tiempos de inactividad imprevistos y 85% menos de roturas de stock críticas. Un fabricante de productos químicos logró incluso un Reducción del 80% del tiempo de inactividad para un tipo de activo específico, ahorrando 278.000 euros por activo combinando datos en tiempo real con bibliotecas de modos de fallo.

Estas ganancias también se traducen en un mejor servicio. Las instalaciones han informado de un Mejora del 45% en las tasas de primer arreglomientras los técnicos llegan con las piezas adecuadas en la mano. Tim Cheung, director técnico y cofundador de IA de fábricalo resumió perfectamente:

La IA "crea" tiempo. Permite pedir piezas mediante envío estándar en lugar de pagar un flete aéreo nocturno de emergencia, y garantiza que la pieza llegue antes de que se rompa la máquina".

Con el análisis predictivo, tanto la fiabilidad como el rendimiento mejoran de la mano.

Mejora de la fiabilidad de la cadena de suministro

El análisis predictivo sustituye las conjeturas por la claridad, haciendo que las operaciones de mantenimiento, reparación y revisión sean más fiables. Al integrar los datos de mantenimiento basados en el estado (CBM) directamente en los sistemas de aprovisionamiento, las instalaciones obtienen información en tiempo real sobre el estado de los activos y las necesidades futuras de material. La calibración dinámica de las existencias de seguridad mejora aún más la gestión del inventario, ajustando los niveles de existencias en función del desgaste real de los equipos y los plazos de entrega de los proveedores.

Este enfoque elimina la necesidad de almacenar piezas "por si acaso", garantizando que las instalaciones mantengan los niveles de inventario adecuados para los componentes críticos. ¿Cuál es el resultado? Una cadena de suministro no sólo más eficiente, sino también mejor preparada para hacer frente a las fluctuaciones de la demanda.

Tecnologías detrás del análisis predictivo en MRO

IA y aprendizaje automático

El aprendizaje automático desempeña un papel fundamental en el análisis predictivo moderno. A diferencia de los sistemas tradicionales, que se basan en umbrales fijos para activar las alertas, los algoritmos de ML crean líneas de base personalizadas para cada activo. Estas líneas de base tienen en cuenta factores como la velocidad de funcionamiento, la carga y las condiciones ambientales. Por ejemplo, una bomba que funcione al 80% de su capacidad en un clima cálido tendrá su propio perfil "normal", lo que permitirá detectar posibles fallos antes que con reglas genéricas.

Los modelos ML también analizan datos históricos, como patrones de consumo, uso de flotas y programas de mantenimiento, para prever las necesidades de piezas con meses de antelación. En el caso de piezas con demanda esporádica -aquellas que pueden estar años sin utilizarse antes de convertirse de repente en críticas-, la IA emplea métodos avanzados como los modelos Croston o Syntetos-Boylan para mejorar las predicciones de demanda. Los resultados son impresionantes: Los modelos de demanda basados en ML pueden alcanzar una precisión de hasta el 94%, superando con creces los métodos tradicionales de media móvil, que suelen alcanzar sólo el 61%.

La IA mejora aún más la planificación del mantenimiento estimando la vida útil restante (RUL) de un componente a partir de los datos de los sensores. Esto permite programar el mantenimiento durante los periodos de inactividad previstos, evitando costosas reparaciones de emergencia. Los costes de aprovisionamiento de emergencia, que suelen ser 4,8 veces superiores a las compras planificadas, pueden reducirse considerablemente. Además, el análisis prescriptivo va un paso más allá, ya que no sólo predice los fallos, sino que también recomienda acciones específicas y aprovisiona automáticamente las piezas necesarias. Este enfoque puede reducir el exceso de inventario hasta en un 31%.

La IA también aborda otro de los retos persistentes del MRR: la gestión de datos incompletos o incoherentes. A menudo, las instalaciones tienen que lidiar con SKU duplicadas, registros parciales y convenciones de nomenclatura incoherentes. La IA limpia y enriquece estos registros mediante referencias cruzadas en los catálogos y el uso de herramientas como el reconocimiento de imágenes y texto para identificar las piezas que faltan.

"La analítica de mantenimiento predictivo es la capa de inteligencia que convierte los datos de estado en acciones priorizadas y prescriptivas, no sólo en alertas." - Geraldo Signorini, Ingeniero de aplicaciones de Tractian

Esta inteligencia impulsada por la IA trabaja mano a mano con los dispositivos IoT, que proporcionan los datos en tiempo real necesarios para estos sistemas avanzados.

IoT y recopilación de datos en tiempo real

Los dispositivos IoT actúan como red sensorial, capturando flujos de datos en tiempo real como vibraciones, temperatura, ultrasonidos, campos magnéticos, RPM y presión. Esta supervisión constante ayuda a diferenciar entre fluctuaciones normales y signos de degradación real.

Los datos recogidos por estos sensores se procesan junto con los registros históricos de mantenimiento y los marcos de Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE). Esta síntesis permite identificar firmas de fallos específicas. Por ejemplo, detectar un fallo en un rodamiento semanas antes de que provoque una avería sólo es útil si el sistema de análisis puede clasificar con precisión el problema, asignar su urgencia y asegurarse de que llega al personal adecuado.

Los argumentos económicos a favor de la supervisión basada en IoT son convincentes. Para 2026, se prevé que el coste medio del tiempo de inactividad debido a fallos de hardware sea de aproximadamente 8.550 euros por minuto. En el caso de las centrales eléctricas, las interrupciones imprevistas pueden costar entre 237 500 y 475 000 euros al día. Los primeros en adoptar la supervisión de sensores basada en ML han informado de una reducción del 30-50% en los costes de aprovisionamiento de emergencia. Del mismo modo, los almacenes habilitados para RFID alcanzan una precisión de inventario del 98-99% en tiempo real, una mejora significativa respecto a los sistemas manuales tradicionales.

La integración es crucial para que estos sistemas funcionen con eficacia. Muchas plataformas son ahora agnósticas en cuanto a sensores, capaces de procesar datos de diversas fuentes, incluidos PLC heredados, sensores analógicos y modernos dispositivos IoT. Esto garantiza la compatibilidad incluso en instalaciones antiguas. Un ejemplo notable viene de marzo de 2026, cuando Grupo CPCON se asoció con Venture Global LNG para implantar un proceso de planificación de la demanda de MRO alineado con las paradas. Esta iniciativa utilizó la previsión basada en datos y el seguimiento de materiales en tiempo real para reducir los retrasos relacionados con las paradas de material entre un 60 y un 80%.

Estas capacidades en tiempo real allanan el camino para que las herramientas de inventario puedan actuar de inmediato a partir de la información obtenida.

Herramientas avanzadas de gestión de inventarios

Las herramientas de inventario especializadas acortan la distancia entre la información predictiva y las medidas prácticas. Por ejemplo, la clasificación ABC/XYZ ayuda a segmentar el inventario en función del gasto anual (ABC) y la variabilidad de la demanda (XYZ). Esta segmentación determina los métodos de previsión y las políticas de almacenamiento adecuados para cada artículo.

La correspondencia semántica de materiales basada en IA es otro cambio radical. Analiza las descripciones de los materiales para identificar SKU duplicadas y piezas equivalentes entre proveedores o centros, lo que elimina la necesidad de una limpieza manual de datos que lleva mucho tiempo. Una empresa minera internacional utilizó esta tecnología para consolidar datos fragmentados de varias plantas, lo que le permitió reducir el capital circulante entre un 10 % y un 20 % y ahorrar aproximadamente 18,5 millones de euros en tan solo 90 días.

Los marcos de puntuación de la criticidad también desempeñan un papel fundamental. Estos marcos evalúan las piezas en función de factores como el impacto del fallo, el riesgo del plazo de entrega y las consecuencias para la producción. A continuación, fijan los niveles de servicio en consecuencia. Al integrarse con los sistemas de GMAO y ERP, estos marcos permiten flujos de trabajo sin fisuras: las órdenes de trabajo planificadas en la GMAO activan las reservas de material en el ERP, mientras que las actualizaciones de disponibilidad de material retroalimentan la programación del mantenimiento.

El auge del análisis prescriptivo ha agilizado aún más estos procesos. Los sistemas actuales pueden generar automáticamente órdenes de trabajo y solicitudes de compra sin necesidad de intervención humana.

"El futuro pertenece a la "cadena de suministro interna": un ecosistema impulsado por datos en el que el activo le dice al almacén lo que necesita". - Tim Cheung, director de tecnología y cofundador de Factory AI.

Cómo implantar el análisis predictivo en las cadenas de suministro MRO

Ahora que ya hemos analizado las ventajas y las tecnologías que hay detrás del análisis predictivo, es el momento de ver cómo incorporar estos conocimientos a sus procesos de MRO (mantenimiento, reparación y operaciones).

Integración y armonización de datos

Uno de los mayores obstáculos es reunir datos de múltiples fuentes, como ERP, GMAO, EAM e incluso hojas de cálculo, en un único sistema unificado. Los datos fragmentados de los sensores y los registros de mantenimiento incompletos impiden a menudo realizar previsiones precisas. Por ejemplo, muchas instalaciones se encuentran con que alrededor del 30-50% de sus equipos carecen de una lista de materiales (BOM). Además, los números de pieza duplicados y las convenciones de nomenclatura incoherentes complican aún más las cosas.

Aquí puede intervenir el análisis semántico basado en IA. Mediante la concordancia difusa, identifica SKU duplicadas y hace coincidir piezas equivalentes en distintas ubicaciones. Una empresa minera internacional lo demostró en 2026 unificando sus sistemas ERP y EAM en varios centros, lo que allanó el camino para un mejor análisis predictivo.

Antes de lanzarse a la modelización predictiva, empiece con una exhaustiva auditoría de datos en cinco pasos. Esto incluye recopilar historiales de transacciones, datos maestros de los equipos (como las listas de materiales), plazos de entrega reales de los proveedores (no sólo los presupuestados) y vincular las piezas de repuesto a sus respectivos activos en su GMAO o ERP. Este paso elimina las retiradas "fantasma" y garantiza la exactitud de las señales de demanda.

Creación de modelos predictivos

Una vez armonizados los datos, el siguiente paso es priorizar los activos en función de su criticidad. Clasifíquelos en Clase A, B o C en función de su importancia. Por ejemplo, los activos de Clase A -aquellos cuyo fallo podría detener la producción- deben tener repuestos in situ y un nivel de servicio del 99,9%. Mientras tanto, los elementos de Clase C, menos críticos, pueden funcionar con niveles de servicio más bajos, en torno al 90-95%.

Para mejorar la previsión, utilice la clasificación ABC/XYZ. Para activos con demanda intermitente, modelos como Croston o SBA pueden mejorar la precisión en un 20-30%. Además, los algoritmos de IA pueden supervisar el comportamiento operativo normal en diferentes condiciones, señalando desviaciones que pueden indicar posibles fallos. En un caso, un fabricante de productos químicos utilizó análisis predictivos en una clase específica de activos en 2026, reduciendo el tiempo de inactividad no planificado en un 80% y ahorrando unos 278.000 euros por activo.

Una vez que estos modelos predictivos funcionan correctamente, el siguiente paso es automatizar la gestión del inventario.

Automatización de la reposición de existencias

La última pieza del rompecabezas es convertir las predicciones en acciones. Con la automatización en bucle cerrado, el sistema puede crear automáticamente órdenes de trabajo, reservar piezas e incluso activar solicitudes de compra cuando los niveles de existencias son bajos. Los puntos de pedido dinámicos se ajustan en tiempo real en función de los cambios en los plazos de entrega de los proveedores y de la vida útil restante prevista de las piezas. De este modo, las operaciones pasan del almacenamiento "Just-in-Case" al reaprovisionamiento "Just-in-Time", garantizando que las piezas se piden sólo cuando realmente se necesitan.

Este enfoque reduce los costosos pedidos urgentes y los tiempos de inactividad imprevistos. Los pedidos urgentes de emergencia pueden costar entre tres y cinco veces más que las compras normales, y el tiempo de inactividad imprevisto debido a piezas no disponibles representa el 23% de este tipo de incidentes.

"La IA no cambia la velocidad de un camión de reparto, pero sí cuando se hace el pedido". - Tim Cheung, director técnico y cofundador de Factory AI.

Un buen ejemplo de ello es la asociación de Venture Global LNG con CPCON Group en 2026. Mediante la planificación de la demanda de MRR en torno a las paradas, finalizaron las listas de materiales con 12 meses de antelación y empezaron a realizar las compras con 18-24 meses de antelación. Este enfoque proactivo redujo los retrasos relacionados con el material entre un 60 y un 80%. Es una clara demostración de cómo el análisis predictivo puede hacer que el aprovisionamiento pase de reactivo a proactivo.

Cómo Automa.Net Apoya el análisis predictivo en MRO

Automa.Net lleva el análisis predictivo en MRO al siguiente nivel combinando modelos predictivos automatizados con herramientas que agilizan el aprovisionamiento y proporcionan una visión profunda del mercado. Este enfoque garantiza que los equipos de MRO puedan actuar con rapidez y confianza a la hora de tomar decisiones.

Perspectivas de mercado con AutomaINSIGHTS

AutomaINSIGHTS proporciona datos de mercado en tiempo real de más de 700 proveedores de componentes de automatización industrial, arrojando luz sobre las tendencias de la oferta y la demanda. Al alejarse de las obsoletas hojas de cálculo, la plataforma ofrece una solución unificada de datos en tiempo real. Esto permite a los usuarios cotejar los catálogos de los fabricantes de equipos originales y los niveles de existencias globales, lo que garantiza la precisión de las especificaciones de las piezas y unos precios competitivos para la adquisición o la venta de excedentes.

El sistema se integra a la perfección con las plataformas ERP y CMMS mediante la estandarización de los números de pieza y la alineación de la propiedad de la marca en los distintos centros. Esto garantiza que sus modelos de análisis predictivo se basen en datos limpios y validados en lugar de en registros poco fiables. ¿Cuál es el resultado? Previsiones más precisas y una mejor gestión del inventario. Con esta información, los equipos de MRO pueden responder rápidamente a las señales predictivas, evitando retrasos e ineficiencias.

Herramientas de búsqueda y seguimiento de listas de materiales

Automa.Net también simplifica la gestión del inventario con su herramienta de búsqueda de listas de materiales, que comprueba automáticamente si las piezas necesarias ya están en su catálogo, lo que ayuda a evitar costosos duplicados. La función AutomaSnap, basada en IA, extrae de las fotos detalles clave como el nombre del fabricante, el número de modelo y las especificaciones técnicas, reduciendo la introducción manual de datos en un 80%.

Un ejemplo impresionante: En abril de 2026, un proveedor de automoción de primer nivel ahorró 1,2 millones de euros en sólo 45 días gracias a la optimización de 21.000 piezas MRO y a la resolución de problemas de datos en sus SAP S/4HANA utilizando las soluciones de IA de Automa.Net.

Otras herramientas, como el tablón de peticiones y la lista de seguimiento, proporcionan información actualizada en tiempo real sobre las peticiones de aprovisionamiento y la disponibilidad de piezas. Estas funciones ayudan a controlar los plazos de entrega de los proveedores y a ajustar los puntos de pedido según sea necesario. Juntas, estas herramientas crean un sistema de bucle cerrado que garantiza la precisión de los datos desde el aprovisionamiento hasta el mantenimiento. Esto es fundamental para el análisis predictivo: cuando se detecta un posible fallo, se puede verificar rápidamente si la pieza de repuesto está disponible o si es necesario realizar un pedido urgente.

Planes de precios para equipos MRO

Para satisfacer las diversas necesidades de MRO, Automa.Net ofrece planes de precios flexibles.

• Plan estándar (999 euros/año): Diseñado para equipos de compras que gestionan hasta 500 referencias, con herramientas esenciales de búsqueda y presupuesto.
• Plan de empresa (1.999 euros/año): Ideal para pequeñas empresas comerciales, cubre 5.000 SKU e informes de inventario para un máximo de cinco usuarios.
• Plan Enterprise (3.999 euros/año): Adecuado para operaciones de mayor envergadura, admite hasta 50.000 referencias y 15 usuarios, con gestión avanzada de territorios de ventas.
• Plan Empresa: Ofrece SKU ilimitadas, acceso API y datos de mercado AutomaINSIGHTS para una escalabilidad máxima.

Estos planes facilitan la ampliación de sus operaciones a medida que evolucionan sus modelos predictivos, garantizando que los equipos de MRR dispongan de las herramientas que necesitan en cada fase.

Conclusión

Resumen de las ventajas del análisis predictivo

El análisis predictivo ha revolucionado las cadenas de suministro de MRO, pasando del antiguo enfoque de inventario "por si acaso" a una estrategia de mantenimiento más eficiente "justo a tiempo". Los resultados hablan por sí solos: Reducción de los costes de transporte entre un 15 y un 30%., 85% menos de roturas de stock críticasy Gastos de envío de emergencia un 60% más bajos.

En la fabricación pesada, hay mucho en juego: los costes de las paradas imprevistas pueden superar los 2.000 millones de euros. 47.000 euros por horacon El 23% de estos sucesos están relacionados con la falta de disponibilidad de piezas de recambio.. Las avanzadas plataformas actuales eliminan las conjeturas en el mantenimiento. Pronostican averías, crean órdenes de trabajo, reservan piezas e incluso inician el aprovisionamiento, todo ello antes de que el equipo se averíe. Con estas ventajas claramente definidas, el siguiente paso es averiguar cómo integrar estos sistemas de forma eficaz.

Próximos pasos para los profesionales del MRR

Para empezar, plantéate un calendario de implantación de 90 días. He aquí un desglose:

• Días 1-30: Audite su inventario y clasifique las piezas utilizando el marco ABC-XYZ. Esto ayuda a priorizar lo que es crítico y dónde concentrar los recursos.
• Días 31-60: Integre sus sistemas de GMAO y ERP para compartir datos de forma fluida y bidireccional. Esta conexión es esencial para la toma de decisiones en tiempo real.
• Días 61-90: Ponga en marcha modelos predictivos en tiempo real para piezas de alto valor y automatice las solicitudes de compra de artículos propensos a desabastecimientos frecuentes.

La calidad de los datos es la columna vertebral de este proceso. Gastos 4-8 semanas para depurar los registros de transacciones y los datos maestros de los equipos para garantizar la precisión. Para las piezas de recambio críticas -aquellas que podrían causar costosas paradas- establezca un Objetivo de nivel de servicio del 99,9. Para los consumibles menos críticos, el objetivo es un 90-95% de nivel de servicio para equilibrar disponibilidad y costes.

Herramientas como Automa.Net AutomaINSIGHTS y la búsqueda automatizada de listas de materiales pueden facilitar esta transformación. Tanto si gestiona 500 referencias o ampliándolas con acceso a la API para un número ilimitado de piezas, estas herramientas pueden hacer que sus operaciones de MRR pasen de la resolución reactiva de problemas a un enfoque proactivo y estratégico.

Preguntas frecuentes

¿Qué datos se necesitan primero para permitir el análisis predictivo en MRO?

Para introducir el análisis predictivo en las actividades de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO), el primer paso consiste en reunir datos fiables y de alta calidad sobre sus equipos e inventarios. Esto incluye información como los registros históricos de mantenimiento, los datos en tiempo real de los sensores, los plazos de entrega de los proveedores y las tendencias de uso del inventario. Es importante mantener estos datos limpios y bien organizados mediante prácticas de gestión eficaces. Con esta base sólida, puede descubrir patrones, anticiparse a los fallos y ajustar los niveles de inventario, minimizando tanto el tiempo de inactividad como el excedente de existencias.

¿Cómo elijo los activos y piezas de recambio con los que empezar?

Empiece por centrarse en el activos y piezas de repuesto más importantes para sus operacionessobre todo los que son propensos a fallar o podrían provocar costosos tiempos de inactividad. Utilice análisis predictivo para evaluar el estado de los equipos, revisar los historiales de las órdenes de trabajo y analizar los plazos de entrega de los proveedores. Este enfoque le ayuda a identificar y priorizar las piezas que tienen un alto impacto en la producción, largos plazos de entrega o un riesgo significativo de quedarse obsoletas. De este modo, se garantiza un uso eficaz de los recursos y se mejora la capacidad para gestionar las piezas de recambio de forma proactiva.

¿Cómo pueden los modelos predictivos desencadenar órdenes de compra sin exceso de existencias?

Los modelos predictivos de las cadenas de suministro MRO (Mantenimiento, Reparación y Operaciones) se basan en una combinación de datos de los equipos en tiempo real, tendencias históricas de uso y plazos de entrega de los proveedores para anticiparse a la demanda. Al examinar los registros de mantenimiento y las señales de rendimiento de las máquinas, estos modelos permiten a los sistemas de aprovisionamiento realizar pedidos automáticamente en el momento adecuado. Este sistema de pedidos "justo a tiempo" ayuda a prevenir la escasez de existencias y a evitar el exceso de inventario. ¿Cuál es el resultado? Un sistema que mantiene el buen funcionamiento de las operaciones al tiempo que controla los costes y reduce la necesidad de un exceso de capital inmovilizado en existencias no utilizadas.