Esta semana leí que una plataforma de mantenimiento predictivo había conseguido una reducción del 85% en el ruido de falsas alarmas en un cliente industrial. Es una cifra estupenda. También es, tal y como está publicada, imposible de interpretar.
Que quede claro desde el principio: esto no va de una empresa concreta. Ese mismo número, con esa misma forma, aparece en las notas de casi todos los que venden mantenimiento predictivo. Lo que sigue es cómo leerlo antes de firmar nada.
Lo que le falta al número para significar algo
La línea base. Un 85% menos ¿que qué? Si antes había mil alarmas al día y ahora hay ciento cincuenta, es una noticia. Si antes había veinte, no cambia nada. Sin denominador, un porcentaje es un adorno.
La definición. «Falsa alarma» no es una sola cosa. Un falso positivo del modelo, una alarma redundante que repite lo que ya dice otra, una alarma que repiquetea porque una señal oscila alrededor del umbral, y una alarma correcta pero de riesgo bajo son cuatro fenómenos distintos. Se reducen con técnicas distintas y significan cosas distintas. Cuando alguien te dé un porcentaje, pregunta cuál de las cuatro está contando.
El alcance y el periodo. ¿En cuántas plantas? ¿Cuántos activos? ¿Medido durante cuánto tiempo antes y cuánto después? Un caso único no es un estudio.
Quién lo ha verificado. «Mejoras verificadas» es una expresión que suena a auditoría y casi nunca lo es. Verificadas ¿por quién? Si no hay auditor, ni informe público, ni el propio cliente confirmándolo por su cuenta, es un dato autorreportado. Que puede ser cierto, pero es autorreportado.
Comprobé si el dato aparecía en la web de la propia compañía, con su metodología. No está.
La pregunta que nunca aparece en estas notas
Y es la única que importa de verdad.
Reducir falsas alarmas es trivial. Se hace subiendo umbrales.
Cualquiera puede quitarte el 85% de las alarmas esta tarde: basta con exigir el doble de desviación para disparar. El sistema queda silencioso, el operario contento y el informe precioso. Lo que ha pasado en realidad es que también has dejado de detectar fallos reales.
Por eso un dato de reducción de falsas alarmas sin su tasa de detección asociada no es interpretable. Son las dos caras de la misma moneda: sensibilidad y especificidad. Dar una sin la otra no es informar a medias, es no informar.
Si en la nota no aparece cuántos fallos reales se siguieron detectando después del ajuste, la pregunta al comercial es exactamente esa. Y la respuesta te dirá mucho más que el 85%.
Hay además un detalle que suele pasar desapercibido. Decir que el equipo puede concentrarse en «el 15% de alertas que representan un riesgo real» implica que alguien sabía de antemano qué proporción de alertas era verdadera. Eso exige una verdad de campo —saber qué pasó realmente en cada aviso— que casi nunca existe en una planta. Si existe, es un dato mucho más valioso que el propio 85%, y debería contarse.
Lo que sí está medido, desde hace décadas
Aquí está la parte útil, y es la que casi nunca aparece en estas notas: la sobrecarga de alarmas es un problema normalizado, con métricas definidas y unidades concretas. No hace falta inventar porcentajes.
La referencia clásica es EEMUA 191, Alarm systems — a guide to design, management and procurement, cuya cuarta edición es de noviembre de 2024. Las cifras que circulan y que se citan habitualmente corresponden a la tercera edición, y hay que atribuirlas como tales porque la publicación es de pago y el editor no expone los valores. Según esas cifras, en régimen estacionario y por operador:
- menos de 1 alarma cada 10 minutos — muy probablemente aceptable
- 1 cada 5 minutos — manejable
- 1 cada 2 minutos — probablemente excesivo
- más de 1 por minuto — muy probablemente inaceptable
Y en los diez primeros minutos después de una perturbación de planta: menos de diez alarmas es manejable, entre veinte y cien es difícil de gestionar, y más de cien es sencillamente excesivo.
El IChemE Safety Centre, en su documento de métricas de noviembre de 2021, da un objetivo de una alarma cada diez minutos por operador en planta estable, con un razonamiento que me parece la mejor frase de todo este asunto: se espera que el operario tarde unos diez minutos en evaluar la situación, actuar y ver revertir el parámetro antes de estar listo para la siguiente alarma. Y define avalancha de alarmas como más de diez en diez minutos, considerándola superada cuando baja de cinco.
Del lado americano, ANSI/ISA-18.2, Management of Alarm Systems for the Process Industries, primera edición de 2009 y revisión de 2016. Un detalle honesto que conviene conocer: la tabla de métricas de esa norma es explícitamente no obligatoria, y la propia ISA advierte de que los objetivos son aproximados y dependen del tipo de proceso, la destreza del operario, el HMI, el grado de automatización y el entorno. Los KPI diarios y horarios que traía la edición de 2009 se eliminaron en la revisión de 2016.
Fíjate en lo que tienen en común todas estas cifras: están en alarmas por operador y por unidad de tiempo. Son medibles con un histórico y un reloj. Cualquiera puede calcularlas en su planta esta semana, gratis, sin comprar nada.
Qué le preguntaría a un proveedor
- ¿Cuál era la tasa de alarmas por operador y por hora antes, y cuál después? En esas unidades, no en porcentaje.
- ¿Qué contáis como falsa alarma? Falso positivo, redundante, repiqueteo o baja prioridad.
- ¿Cuántos fallos reales se detectaron antes y después del ajuste? Esta es la que separa el grano de la paja.
- ¿Cuánto duró la medición y sobre cuántos activos?
- ¿Puedo hablar con el cliente del caso? La respuesta a esta pregunta suele ser toda la información que necesitas.
Nada de esto convierte al mantenimiento predictivo en humo. Funciona, y en instalaciones grandes puede pagar su coste de sobra. Pero se compra igual que se compra cualquier otra cosa: pidiendo las unidades, la línea base y el periodo. Y midiendo tú antes de que llegue nadie, que es lo único que te deja saber después si ha servido de algo.
Fuentes
- monom by Preditec – De predecir fallos a anticipar decisiones — infoPLC, 18/08/2026. Publicación sin firma, de la que procede la cifra comentada.
- Lead Process Safety Metrics – Alarm Rationalisation — IChemE Safety Centre, noviembre de 2021. Objetivo de alarmas por operador y definición de avalancha.
- EEMUA Publication 191, cuarta edición — EEMUA, noviembre de 2024. Los valores citados en este artículo corresponden a la tercera edición, recogidos en fuentes secundarias.
- The sense and nonsense of Alarm system performance KPIs — Lieven Dubois, M.A.C. Solutions. Recoge las cifras de EEMUA 191 3ª ed. y la eliminación de los KPI diarios en ISA-18.2:2016.
- Understanding and Applying the ANSI/ISA 18.2 Alarm Management Standard — Bill Hollifield, PAS, publicado por ISA. Carácter no obligatorio de la tabla de métricas.
Ovi — SSERAC. Automatización industrial: programación de PLC, diseño eléctrico, redes industriales y puestas en marcha. Comunidad Valenciana y resto de España.
