Intercambiabilidad y canibalización en mantenimiento industrial: perspectivas para gestión de activos con machine learning, big data e inteligencia artificial

El presente estudio constituye un capítulo de reflexión sobre las técnicas de intercambiabilidad y canibalización en el mantenimiento industrial, examinando su implementación en la gestión de activos y su correlación con el Big Data y la Inteligencia Artificial. Mediante un enfoque metodológico cualitativo-descriptivo documental, se analizaron 43 fuentes académicas, priorizando literatura del período 2020-2025 y complementando con referencias seminales que sustentan modelos matemáticos y normativos de base (EOQ, RCM, taxonomía de activos, punto de reorden). Los resultados evidencian que la intercambiabilidad reduce costos de mantenimiento entre 25-30% y disminuye intervenciones correctivas hasta en 70%. La integración de sistemas CMMS con IA demostró precisiones superiores al 98% en la predicción de vida útil residual (RUL). La canibalización, aplicada con modelos predictivos basados en Big Data, mantiene disponibilidades operativas superiores al 90%. Los algoritmos LSTM y Random Forest optimizan inventarios de repuestos y la programación preventiva. Se concluye que la articulación de ambas estrategias con tecnologías emergentes maximiza el valor de los activos e incrementa la rentabilidad empresarial.