Playbook: mantenimiento predictivo IoT+RAG

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Empiece por el fallo que duele, no por el modelo

Seleccione un activo, un patrón de fallo y una consecuencia concreta: paro no planificado, merma o retrabajo. Si la iniciativa arranca desde 'quiero IA para mantenimiento' sin acotar el evento que se quiere anticipar, la planta solo recibirá más señales sin decisión asociada.

Estabilice señales, ventanas y umbrales antes de enriquecer

IoT sin higiene de señal solo produce falsas urgencias. Primero confirme frecuencia de captura, lag aceptable, unidades, sensores confiables y umbrales que un técnico ya reconoce como útiles. Después sume RAG para explicar el porqué y el siguiente paso.

Revise calidad histórica de la señal y periodos ciegos.
Defina un umbral operativo y otro de observación.
Alinee cada alerta con un responsable de primera respuesta.

Conecte la alerta con manuales, fallos previos y notas de turno

RAG aporta valor cuando la alerta ya no llega sola. Debe recuperar manuales, tickets anteriores, checklists de seguridad y observaciones de campo para que el técnico entienda qué revisar primero y qué no repetir.

Diseñe un triage corto y repetible

No entregue al equipo una respuesta larga. Entregue un triage: severidad, hipótesis principal, fuentes consultadas y acción inicial recomendada. Si el operador necesita reinterpretar todo el texto para actuar, el sistema todavía no está listo para producción.

Cierre el loop con escalación, descarte y aprendizaje

Toda alerta debe terminar clasificada como válida, falsa o insuficiente. Esa salida alimenta el ajuste de umbrales, la curación documental y la decisión de instrumentar mejor el activo. Sin ese cierre, el playbook se degrada en semanas.

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