Mercado del mantenimiento predictivo en la generación de energía Tamaño y compartir 2026-2035

Tamaño del mercado de mantenimiento predictivo en la generación de energía

El mercado mundial del mantenimiento predictivo en la generación de energía estaba valorado en 2.000 millones de USD en 2025, lo que refleja el aumento de la inversión en diagnósticos basados en inteligencia artificial y la creciente carga de costes operativos derivada de los fallos imprevistos de los activos de generación en las carteras térmicas, renovables y nucleares. Se prevé que el mercado alcance los 5.600 millones de USD en 2035, con una expansión a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 10,8% durante el período de previsión 2026–2035, a medida que los operadores eléctricos integran sistemáticamente la supervisión del estado, la sensorización del Internet de las cosas (IoT) y la analítica en la nube en sus bases de activos instalados, según el último informe publicado por Global Market Insights Inc.

Por segmentos, las plataformas de software representan el 42% de los ingresos, mientras que las implementaciones basadas en la nube lideran entre las arquitecturas de implementación, con un 44%, lo que refleja la economía escalable y basada en suscripciones de la moderna infraestructura de gestión del rendimiento de los activos (APM). Las presiones acumuladas derivadas del envejecimiento de la base instalada, las carteras de activos renovables distribuidas geográficamente y los mandatos de transformación digital están reforzando la demanda en todas las principales regiones geográficas.

Tendencias del mercado del mantenimiento predictivo en la generación de energía

Mayor adopción de la IA y el aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo

Durante los últimos tres o cuatro años, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han pasado de los proyectos piloto experimentales a implementaciones de calidad productiva en el mantenimiento de la generación de energía.Los modelos de aprendizaje profundo entrenados con espectros de vibración, perfiles térmicos, emisiones acústicas y firmas eléctricas pueden detectar precursores de fallos en equipos rotativos, compresores de turbinas de gas, cajas de engranajes de aerogeneradores y cojinetes de generadores, con una precisión diagnóstica de entre el 85 y el 95 %, según investigaciones publicadas en revistas de IEEE sobre monitorización del estado y diagnóstico de fallos.^{[5]IEEE, www.ieee.org} El factor habilitador es la densidad de datos: las centrales eléctricas modernas generan flujos continuos de datos de sensores de alta frecuencia que la detección de anomalías mediante IA convierte en acciones de mantenimiento priorizadas.

En nuestra encuesta del cuarto trimestre de 2025 a 280 operadores de generación eléctrica de 12 países, el 67 % citó las paradas imprevistas de turbinas como el principal catalizador para acelerar la inversión en mantenimiento predictivo (PdM), mientras que el 54 % tenía previsto ampliar en más de un 20 % los presupuestos destinados a la monitorización del estado basada en IA durante los 12 meses siguientes. Los parámetros de referencia del sector refuerzan la lógica financiera: las implementaciones de análisis basados en IA en flotas de generación de gas y de ciclo combinado han demostrado reducciones de hasta el 5 % en los tiempos de inactividad imprevistos, reducciones de hasta el 75 % en las falsas alarmas y disminuciones de hasta el 25 % en los gastos de operación y mantenimiento (O&M).

El cambio más relevante es la expansión del mantenimiento predictivo basado en IA desde los activos de máxima criticidad, como las turbinas de gas y los grandes generadores, hacia sistemas secundarios de las centrales, incluidos los equipos de bombeo de agua de refrigeración, los compresores de aire y los transformadores de potencia. Una implementación documentada en el sur de Estados Unidos ilustra la escala comercial alcanzable: más de 400 modelos de IA desplegados en 67 unidades de generación generaron aproximadamente 60 millones de USD en ahorros anuales y redujeron las emisiones de carbono en 1,6 millones de toneladas al año. Esta implementación constituye el parámetro de referencia con el que los operadores de tamaño medio calibran sus propios casos de negocio de PdM.

A escala empresarial, la integración de los resultados del PdM basado en IA con los sistemas de gestión de órdenes de trabajo y de compras está cerrando el ciclo entre la inteligencia diagnóstica y la ejecución del mantenimiento. Plataformas como IBM Maximo Asset Performance Management y AspenTech Aspen Mtell conectan directamente las predicciones de fallos con los flujos de trabajo de adquisición de repuestos, lo que reduce de días a horas el tiempo transcurrido entre la detección de anomalías y la acción correctiva en implementaciones maduras. Esta integración operativa está elevando el PdM de herramienta de monitorización a componente central de la estrategia de activos de generación.

Mayor integración de sistemas de IoT y monitorización del estado en tiempo real

El despliegue de redes de sensores del Internet industrial de las cosas (IIoT) en activos de generación está permitiendo un cambio estructural desde programas de mantenimiento basados en el tiempo hacia protocolos basados en el estado, en los que las acciones de mantenimiento se activan según el estado real del activo y no según intervalos del calendario. GSMA Intelligence estima que las conexiones de IoT industrial en el sector energético superarán los 180 millones en 2027, impulsadas en gran medida por la instrumentación de activos de generación y transmisión en mercados eléctricos desarrollados y emergentes.^{[6]GSMA, www.gsma.com Traducción:} Las plataformas de sensores disponibles comercialmente, los transmisores de vibración, las cámaras térmicas, los detectores de emisiones acústicas y los monitores de descargas parciales tienen precios que ya justifican su despliegue en activos de tamaño medio.

La plataforma Omnivise APM de Siemens Energy, desplegada en instalaciones europeas de turbinas de gas de ciclo combinado, utiliza flujos continuos de datos de sensores para generar recomendaciones de mantenimiento con intervalos de confianza calculados, reduciendo de semanas a horas la latencia en la toma de decisiones de mantenimiento.En mayo de 2026, Siemens Energy amplió aún más Omnivise APM para cubrir los trenes de transmisión de aerogeneradores marinos e introdujo modelos de gemelos digitales basados en la física para predecir fallos en cajas de engranajes y cojinetes principales en parques eólicos marinos europeos. Esta ampliación pone de manifiesto la madurez del monitoreo de condiciones en tiempo real, que ha pasado de ser una capacidad propia de las centrales térmicas a convertirse en una herramienta operativa estándar para los activos de generación renovable.

El avance más relevante es la integración de los datos de monitoreo de condiciones con los sistemas de planificación del despacho: los operadores comienzan a incorporar puntuaciones de estado de los activos en tiempo real a las decisiones de compromiso de unidades, alineando la programación del mantenimiento con los patrones de demanda de la red en lugar de esperar a la siguiente ventana de parada planificada. Este cambio, que pasa de un enfoque basado en el mantenimiento a una gestión del estado integrada con el despacho, representa una transformación fundamental en la forma de estructurar las operaciones de los activos de generación. El hardware de computación periférica es la subcategoría de hardware que crece con mayor rapidez, impulsado por los requisitos de latencia para generar alarmas en tiempo real y gestionar los costes de ancho de banda en entornos de generación remotos o marinos.

Expansión de la tecnología de gemelos digitales y las plataformas de APM basadas en la nube

La tecnología de gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de activos físicos de generación construidas a partir de modelos basados en la física o en datos, representa la frontera de capacidades en evolución del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica. A escala de planta, los gemelos digitales permiten simular escenarios de propagación de fallos, calibrar los umbrales de alerta conforme a las envolventes de rendimiento modelizadas y optimizar el momento del mantenimiento en relación con los compromisos de despacho.^{[7]Agencia Internacional de la Energía, www.iea.org} La implantación comercial se ha acelerado a medida que han disminuido los costes de la computación en la nube: los modelos de turbinas basados en la física que en 2018 requerían una infraestructura de computación de alto rendimiento (HPC) local dedicada ahora pueden ejecutarse en plataformas de nube pública a un coste económicamente viable para los operadores de tamaño medio.

La plataforma iTwin de Bentley Systems y la cadena de herramientas Simcenter de Siemens se encuentran entre las arquitecturas de gemelos digitales más implementadas del sector, con aplicaciones en centrales de carbón, gas y energía nuclear, así como en instalaciones eólicas a escala de servicios públicos. En julio de 2025 se alcanzó un hito comercial cuando Bentley Systems comunicó la implantación de su plataforma iTwin en una central eléctrica de carbón de 1,2 GW en Alemania, lo que permitió monitorear en tiempo real el estado de las turbinas, integrado con los sistemas de programación de paradas y planificación del mantenimiento, y demostró que el mantenimiento predictivo basado en gemelos digitales está preparado para operar a escala de servicios públicos. El análisis de la IEA prevé que las empresas de servicios públicos que inviertan en operaciones y mantenimiento habilitados por gemelos digitales lograrán mejoras de disponibilidad de los activos de entre 2 y 4 puntos porcentuales frente a sus pares con ciclos de mantenimiento convencionales.

En el ámbito de la APM en la nube, la finalización, en noviembre de 2025, de la integración de EcoStruxure APM de Schneider Electric con el historiador de datos de AVEVA System Platform permitió el flujo directo de datos desde entornos de tecnología operativa (OT) heredados hacia flujos de trabajo de análisis predictivo basados en inteligencia artificial, reduciendo la inversión en integración que había limitado la adopción del mantenimiento predictivo en las centrales térmicas más antiguas. El programa Horizonte Europa de la Comisión Europea ha validado aún más la trayectoria de los gemelos digitales mediante la financiación del proyecto TwinEU, destinado a crear una infraestructura de gemelos digitales a escala de red en todo el continente, ampliando el ecosistema potencial de despliegue para los proveedores de plataformas.

La convergencia de la economía de la nube y la sofisticación de los gemelos digitales está reestructurando el panorama competitivo del mercado de mantenimiento predictivo en la generación eléctrica. Los proveedores de plataformas capaces de ofrecer implantaciones integradas de gemelos digitales y APM en la nube, como Siemens, GE Vernova y Bentley Systems, están obteniendo una ventaja competitiva frente a los proveedores de soluciones puntuales, ya que los operadores prefieren cada vez más entornos de análisis integrados que eliminan el middleware personalizado y reducen el coste total de implantación. Las implantaciones de APM basadas en la nube alcanzaron una cuota de mercado del 44 % en 2025 y crecieron a una TCAC del 11,9 %, la tasa de crecimiento más elevada entre todas las categorías de implantación.

Análisis del mercado del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica

Por componente

Software y plataformas

El software y las plataformas representan el mayor segmento por componente, con una cuota del 42 % del mercado del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica en 2025 y un crecimiento a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 11,6 %, la tasa más elevada entre todas las categorías de componentes. Este segmento abarca motores de diagnóstico basados en inteligencia artificial, suites de gestión del rendimiento de los activos (APM) en la nube, entornos de modelización de gemelos digitales y middleware de integración que conecta los datos de sensores de tecnología operativa (OT) con los flujos de trabajo analíticos. Esta prima de crecimiento refleja la economía escalable de las licencias de APM basadas en software como servicio (SaaS): una vez validada en una instalación de referencia, la implementación progresiva en activos adicionales requiere una inversión marginal adicional. Las suites APM Reliability (SmartSignal) de GE Vernova y Omnivise de Siemens demuestran esta dinámica, ya que ambas se amplían a nuevas clases de activos —turbinas eólicas, inversores solares y compresores de gas— mediante la configuración del software.

Las capacidades de interoperabilidad están surgiendo como el factor decisivo de diferenciación en las adquisiciones: las plataformas que incorporan datos de redes de sensores heterogéneas y sistemas SCADA heredados sin necesidad de trabajos de integración personalizados obtienen primas de precio cuantificables en las licitaciones competitivas. IBM Maximo Asset Performance Management y la suite APM de AspenTech son las plataformas más ampliamente implementadas en la generación termoeléctrica, con cobertura de sistemas de calderas, turbogeneradores e infraestructuras de agua de refrigeración. La prima de crecimiento del segmento de software frente al hardware y los servicios refleja el cambio estructural hacia una economía de APM basada en suscripciones y el reconocimiento por parte de los operadores de que la capacidad de la plataforma, y no el hardware de los sensores, determina la calidad de los resultados del diagnóstico.

Hardware

El hardware representa el 33 % de los ingresos del mercado en 2025 y crece a una TCAC del 10 %. Este segmento incluye sensores de vibración, cámaras térmicas, detectores de emisiones acústicas, monitores de descargas parciales, dispositivos de computación en el borde y pasarelas de comunicación inalámbrica. La demanda de hardware está determinada por el ritmo de instrumentación de los activos, tanto en nuevos proyectos como en programas de modernización de instalaciones de generación antiguas. La serie Multilog IMx de SKF y el transmisor inalámbrico de vibración AMS 9420 de Emerson Electric se encuentran entre las plataformas de sensores más ampliamente implementadas en entornos de generación termoeléctrica y abordan el caso de uso de monitorización de equipos rotativos, que sustenta las primeras inversiones en mantenimiento predictivo (PdM) en la mayoría de las instalaciones de generación.

El hardware de computación en el borde, que procesa los datos de los sensores en el propio activo antes de transmitirlos a la nube, es la subcategoría de hardware de más rápido crecimiento, impulsada por los requisitos de latencia para generar alarmas en tiempo real y gestionar los costes de ancho de banda en entornos de generación remotos o marinos. La economía subyacente favorece una reducción continua de los costes del hardware: los precios de las plataformas de sensores han disminuido aproximadamente entre un 30 % y un 40 % en los últimos cinco años, lo que ha ampliado la base de activos direccionable más allá de los equipos de mayor criticidad que dominaban los primeros programas de instrumentación hacia sistemas secundarios cuyos costes agregados de fallo son significativos, pero que carecían de una infraestructura de datos suficiente para justificar inversiones específicas en monitorización.

Servicios

El segmento de servicios representa el 25 % del mercado del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica en 2025, con una TCAC del 10,4 %, e incluye servicios gestionados de PdM, integración y puesta en servicio de sistemas, entrenamiento y calibración de modelos, y contratos de soporte técnico a largo plazo. El modelo de servicios gestionados, en el que los proveedores asumen la responsabilidad operativa de los resultados del rendimiento del PdM en lugar de limitarse a conceder licencias de tecnología, es el principal factor de crecimiento del segmento.

Los responsables de compras de 18 importantes empresas de servicios públicos a los que entrevistamos en el primer trimestre de 2026 indicaron que el 72 % prioriza la interoperabilidad de las plataformas de software frente a las especificaciones del hardware al seleccionar proveedores de PdM, lo que señala a los servicios de integración como el verdadero factor diferenciador competitivo en las licitaciones de contratos de alto valor. Este hallazgo tiene consecuencias comerciales: los proveedores con experiencia demostrada en integración entre fabricantes de equipos originales (OEM), como Cognite, AVEVA e IBM, están aplicando precios premium en entornos complejos de generación con múltiples proveedores, donde el reto de integración constituye la principal barrera para la adopción, y no la capacidad analítica en sí.

Por implementación

En la nube

La implementación en la nube representa el 44 % del mercado en 2025, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 11,9 %, la más rápida entre todas las modalidades de implementación. Las plataformas basadas en la nube permiten centralizar la agregación de datos procedentes de activos de generación distribuidos geográficamente sin necesidad de disponer de infraestructura de análisis en cada emplazamiento. Esta arquitectura resulta adecuada para los operadores de energías renovables que gestionan grandes flotas de activos estandarizados en múltiples geografías, donde la comparación del rendimiento de toda la flota mejora la precisión del diagnóstico más allá de lo que pueden ofrecer los modelos aislados por emplazamiento. AVEVA APM y Honeywell Forge ofrecen implementaciones nativas de la nube integradas con entornos de Microsoft Azure y AWS para el sector energético. La reducción aproximada del 20–30 % en los costes de las cargas de trabajo de análisis en la nube durante los últimos tres años ha ampliado considerablemente el mercado potencial al hacer que la gestión del rendimiento de los activos (APM) en la nube sea económicamente accesible para los operadores de tamaño medio.

Local

La implementación local representa una cuota de mercado del 38 % en 2025, con una TCAC del 9,4 %, el crecimiento más bajo entre las modalidades de implementación, lo que refleja el cambio estructural hacia arquitecturas centradas en la nube. A pesar de su menor crecimiento, la implementación local conserva una importancia estratégica en la generación de energía nuclear, donde la soberanía regulatoria de los datos exige el aislamiento de las redes, en instalaciones vinculadas al sector de defensa y en mercados donde la conectividad es insuficiente para transmitir datos de forma fiable a la nube. System Platform, de AVEVA, y PI System, de OSIsoft, siguen siendo las principales plataformas locales de registro histórico y análisis. Los operadores sujetos a los requisitos de cumplimiento de NERC CIP (Norteamérica) o NIS2 (Europa) están seleccionando arquitecturas locales para eliminar las superficies de ataque expuestas a Internet, incluso a costa de la escalabilidad.

Híbrida

La implementación híbrida representa una cuota de mercado del 18 % en 2025, con una TCAC del 10,8 %, en línea con la tasa de crecimiento general del mercado. Esta arquitectura combina el procesamiento local en el extremo para generar alarmas urgentes con análisis selectivos en la nube destinados a la comparación del rendimiento de toda la flota, el reentrenamiento de modelos y la elaboración de informes regulatorios. ThingWorx, de PTC, y FactoryTalk Analytics, de Rockwell Automation, se encuentran entre las arquitecturas híbridas más implementadas en entornos industriales de generación eléctrica. La adopción de este modelo está aumentando entre los operadores que afrontan requisitos contrapuestos: análisis local en tiempo real para las decisiones operativas y análisis agregado centralizado para la estrategia de activos a largo plazo, mientras los datos operativos sin procesar permanecen localmente para cumplir las obligaciones de residencia de datos en los mercados regulados.

Por aplicación

Gestión del rendimiento de los activos (APM)

La gestión del rendimiento de los activos es el mayor segmento de aplicación, con una cuota del 28 % en 2025 y un crecimiento a una TCAC del 11,1 %.Las plataformas de gestión del rendimiento de activos (APM) integran datos de condición, historial de mantenimiento y métricas operativas para generar prioridades de mantenimiento clasificadas según el riesgo y evaluaciones plurianuales del ciclo de vida de los activos. El valor estratégico va más allá de la programación del mantenimiento y se extiende a la planificación de inversiones: las empresas de servicios públicos utilizan los resultados de APM para determinar si los activos envejecidos deben reacondicionarse, operar con una capacidad nominal reducida o retirarse, lo que informa directamente las decisiones de inversión plurianuales. La suite APM de AspenTech y IBM Maximo Asset Performance Management son las plataformas más implantadas en la generación termoeléctrica y abarcan sistemas de calderas, grupos turbina-generador e infraestructuras de agua de refrigeración en las carteras de operadores de servicios públicos de todo el mundo.

Detección y diagnóstico de fallos

La detección y el diagnóstico de fallos (FDD) representan el 22 % del mercado en 2025, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 10,4 %, y constituyen el principal caso de uso operativo del mantenimiento predictivo en tiempo real. Los sistemas FDD analizan continuamente los flujos de datos de los sensores y aplican algoritmos de reconocimiento de patrones para identificar fallos en desarrollo antes de que alcancen los umbrales de fallo funcional. AMS Device Manager de Emerson Electric se integra directamente con entornos DCS y SCADA para emitir alertas de fallos dentro de los flujos de trabajo existentes de las consolas de los operadores. La plataforma de aprendizaje automático de Senseye aplica conjuntos de datos de fallos de toda la flota para mejorar la precisión del diagnóstico más allá de los conjuntos de reglas específicos de cada emplazamiento. Esta diferencia es relevante porque los sistemas basados en aprendizaje automático aprenden las firmas de fallo a partir de los datos operativos, lo que reduce el tiempo de configuración y mejora el rendimiento ante nuevos modos de fallo.

Monitorización predictiva del estado de los activos

La monitorización predictiva del estado de los activos representa el 20 % de la cuota de mercado en 2025, con una TCAC del 10,8 %. Esta categoría se centra en la evaluación continua del estado de los activos, expresada normalmente como una estimación de la vida útil remanente (RUL) o como un índice de estado compuesto, en lugar de en la detección de eventos de fallo discretos. Las plataformas de monitorización del estado son especialmente valiosas para activos de gran inversión, como turbinas de gas, grandes transformadores de potencia y generadores hidroeléctricos, en los que la estimación de la RUL informa directamente la asignación del presupuesto de mantenimiento y la planificación de los ciclos de reacondicionamiento. AssetWise de Bentley Systems y Digital Ghost de GE Vernova se encuentran entre las implementaciones comerciales más avanzadas, ya que combinan modelos de degradación basados en la física con datos operativos en tiempo real para proporcionar evaluaciones probabilísticas de la RUL con límites de confianza cuantificados.

Monitorización y control remotos

La monitorización y el control remotos representan el 14 % del mercado en 2025, con una TCAC del 11,1 %, impulsados por la dispersión geográfica de los activos renovables, cuya inspección física resulta costosa, está limitada por condicionantes logísticos o no es viable en determinadas temporadas. El sistema OpreX Asset Management de Yokogawa Electric y Lumada APM de Hitachi Energy están ampliamente implantados en aplicaciones de monitorización remota en las regiones de Asia-Pacífico y Oriente Medio. Durante las visitas realizadas a las salas de control de mantenimiento predictivo de dos grandes instalaciones solares y de gas del Sudeste Asiático a finales de 2025, resultó inequívoco el cambio de los calendarios de mantenimiento programado a los paneles de control de anomalías en tiempo real: los operadores habían reducido en más del 40 % las rondas de inspección manual y los protocolos automatizados de alerta gestionaban la mayoría de las órdenes de intervención iniciales de mantenimiento.

Optimización de la programación del mantenimiento

La optimización de la programación del mantenimiento representa el 12 % de la cuota de mercado en 2025, con una TCAC del 10,7 %, y aborda la complejidad operativa de coordinar las ventanas de mantenimiento en instalaciones de generación con múltiples activos, al tiempo que minimiza la pérdida de ingresos por generación durante los períodos de indisponibilidad. La programación tradicional basada en los intervalos establecidos por los fabricantes de equipos originales (OEM) genera un exceso de mantenimiento en los activos en buen estado y un mantenimiento insuficiente en los activos degradados. La programación basada en mantenimiento predictivo (PdM) corrige esta ineficiencia al alinear las intervenciones con el estado real de los activos. SAP Asset Intelligence Network y el módulo Asset Lifecycle Management de Oracle son las principales plataformas comerciales de esta categoría, ya que integran las recomendaciones generadas por PdM con los sistemas de gestión de personal, adquisición de piezas de repuesto y planificación de indisponibilidades para optimizar el coste total de mantenimiento por unidad de capacidad disponible.

Por región

Mercado norteamericano de mantenimiento predictivo en la generación eléctrica

Norteamérica representa el 22% de la cuota de mercado mundial en 2025 y crece a una TCAC del 9,2% hasta 2035. Estados Unidos es el mercado nacional dominante, impulsado por la Iniciativa de Modernización de la Red del DOE, un programa federal plurianual que compromete una financiación considerable para infraestructuras de monitorización digital en activos de generación y transmisión. La Ley de Reducción de la Inflación de Estados Unidos de 2022 aceleró el desarrollo del mercado al incentivar la inversión en energía eólica, solar y almacenamiento en baterías, todos ellos ámbitos que requieren la monitorización del estado como componente estructural de sus operaciones. Un efecto específico en las fases posteriores de la cadena de valor es que los productores independientes de energía que desarrollan nueva capacidad renovable especifican plataformas APM desde el inicio del proyecto, en lugar de incorporarlas posteriormente a la entrada en servicio, lo que reduce el ciclo de adopción del mantenimiento predictivo de años a meses.

El sector regulado de las empresas eléctricas de Canadá está aplicando el mantenimiento predictivo principalmente mediante la instrumentación de generadores hidroeléctricos antiguos. Ontario Power Generation y BC Hydro operan programas avanzados de APM en grupos turbina-generador puestos en servicio en las décadas de 1960 y 1970, prolongando su vida operativa y aplazando el gasto de capital asociado a la sustitución completa. El factor subyacente en ambos países es el cumplimiento de NERC CIP: los requisitos de esta norma para la monitorización de activos del sistema eléctrico de gran escala están creando un umbral regulatorio para la inversión en monitorización del estado que, en la práctica, exige una capacidad mínima de mantenimiento predictivo en las instalaciones de generación conectadas a la red de transmisión.

Mercado europeo de mantenimiento predictivo en la generación eléctrica

Europa concentra el 20% de la cuota de mercado mundial en 2025, con una TCAC del 9,2%, igualando el ritmo de crecimiento de Norteamérica, aunque con una composición diferente de los factores impulsores. El programa Energiewende de Alemania, cuyo objetivo es alcanzar un 80% de electricidad renovable para 2030, ha impulsado una inversión concentrada en plataformas APM para energía eólica y solar, mientras Siemens Energy y EnBW operan sistemas de diagnóstico predictivo basados en inteligencia artificial en carteras eólicas marinas del mar del Norte. EDF, que opera la mayor flota nuclear de Europa, con 56 reactores, ha implementado IBM Maximo y sistemas APM propios para el mantenimiento predictivo de su flota de reactores, en uno de los programas de mantenimiento predictivo más complejos del mundo desde el punto de vista operativo, debido a la criticidad de los activos y a los requisitos de cumplimiento normativo.

La Directiva NIS2 revisada de la UE (2023) está imponiendo requisitos de ciberseguridad a los sistemas de tecnología operativa del sector energético, lo que impulsa indirectamente la demanda de plataformas de mantenimiento predictivo con una arquitectura de seguridad integrada y una gobernanza de datos auditable. National Grid ESO del Reino Unido ha iniciado programas plurianuales de gestión digital de activos para infraestructuras de transmisión antiguas que incorporan la monitorización predictiva del estado como componente esencial de su ejecución. En todo el mercado europeo, la convergencia de la presión normativa en favor de la descarbonización y la preocupación por el envejecimiento de los activos de carga base está configurando una estructura de demanda de doble vía que mantiene la inversión simultáneamente en carteras de generación renovable y convencional.

Mercado de Asia-Pacífico de mantenimiento predictivo en la generación eléctrica

Asia-Pacífico concentra la mayor cuota regional, del 42%, y la tasa de crecimiento más elevada, con una TCAC del 12,4%, impulsada por la escala del sector eléctrico chino y el riguroso marco de seguridad de los activos de Japón. State Grid Corporation of China, la mayor empresa eléctrica del mundo por capacidad instalada, ha impuesto la monitorización digital del estado en todas las nuevas unidades de generación térmica de más de 300 MW en el marco del XIV Plan Quinquenal para la digitalización energética, creando una base de demanda estructural y recurrente cuyo volumen equivalente no pueden replicar los mercados de otras regiones. Mitsubishi Electric y Hitachi Energy son los principales proveedores nacionales de mantenimiento predictivo en Japón, mientras que el mercado chino cuenta tanto con proveedores globales de plataformas como con desarrolladores nacionales de software de inteligencia artificial.

El sector de generación eléctrica de Japón opera bajo normas reforzadas de seguridad y fiabilidad tras el incidente de Fukushima Daiichi de 2011. Las directrices del METI para las instalaciones nucleares y térmicas especifican la monitorización continua del estado como requisito de cumplimiento, lo que sustenta una demanda sostenida de hardware y software de mantenimiento predictivo de alta especificación. NTPC, en India, y KEPCO, en Corea del Sur, están ampliando programas plurianuales de transformación digital que incluyen la monitorización del estado como elemento operativo central: el despliegue empresarial de mantenimiento predictivo de NTPC, respaldado por un contrato firmado con Yokogawa Electric en febrero de 2025 para cubrir 15 unidades de generación, ejemplifica las implementaciones a gran escala y alineadas con las políticas que están impulsando la prima de crecimiento de la región frente a los mercados occidentales maduros.

Cuota del mercado de mantenimiento predictivo en la generación eléctrica

El sector del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica presenta una concentración moderada en 2025. Los cinco principales actores —Siemens, GE Vernova, Schneider Electric, ABB y Honeywell— acumulan conjuntamente el 45 % de los ingresos mundiales. Siemens mantiene el liderazgo del mercado, con una cuota del 13,5 %, reforzada por la integración vertical de su cartera tecnológica: Omnivise T3000 DCS aborda el control de plantas; Omnivise APM, el análisis del estado; y Simcenter proporciona modelos de gemelos digitales basados en la física. Este posicionamiento combinado crea una oferta integrada de mantenimiento predictivo que reduce la complejidad de las compras para los operadores que ya están integrados en el ecosistema tecnológico de Siemens, una ventaja competitiva estructural en las grandes adquisiciones de las empresas eléctricas, donde el coste total de propiedad y el riesgo de integración tienen un peso considerable en la selección de proveedores.

GE Vernova ocupa el segundo nivel competitivo, con una diferenciación centrada en su base instalada mundial de turbinas de gas y generadores de vapor fabricados por GE. Las bibliotecas propias de modos de fallo y los modelos de rendimiento de nivel OEM para activos fabricados por GE proporcionan ventajas en cuanto a precisión diagnóstica que las plataformas de terceros no pueden reproducir únicamente a partir de datos de sensores externos. Schneider Electric, reforzada por la integración de la cartera de software industrial de AVEVA, compite en los ámbitos de la generación conectada a redes de distribución y la cogeneración industrial mediante su plataforma EcoStruxure APM. La cartera Ability Condition Monitoring de ABB abarca tanto las capas de hardware como las de análisis, lo que permite contratos integrados de instrumentación y análisis que reducen el número de proveedores en entornos de generación complejos.

La dinámica competitiva está evolucionando hacia la consolidación del segmento intermedio. Los proveedores de plataformas con una infraestructura de datos OT sólida están adquiriendo especialistas nativos de la inteligencia artificial para ampliar la profundidad analítica, un patrón que se aceleró tras operaciones emblemáticas como la adquisición de OSIsoft por parte de AVEVA y la integración más profunda de Emerson con AspenTech. En nuestro panel de expertos del tercer trimestre de 2025, compuesto por 12 ingenieros sénior de mantenimiento de operadores de centrales de carbón, gas y energía nuclear, 8 de los 12 participantes identificaron la complejidad de la integración de datos como el principal obstáculo para la adopción del mantenimiento predictivo. Este resultado favorece estructuralmente a los proveedores de plataformas integradas frente a los proveedores de soluciones puntuales en los procesos competitivos de contratación.

Se espera que la actividad de fusiones y adquisiciones (M&A) del sector se mantenga elevada hasta 2027, a medida que los proveedores consolidados de tecnología industrial traten de adquirir capacidades especializadas en sensores, análisis y gemelos digitales, especialmente en energías renovables y monitorización de las interfaces de transmisión, donde se concentra la próxima ola de expansión del mercado de mantenimiento predictivo. El acuerdo de Siemens de junio de 2026 para adquirir Camlin Group, proveedor con sede en Irlanda del Norte de tecnologías de monitorización de redes y digitalización de activos, con unos ingresos anuales superiores a 90 millones de libras esterlinas, ejemplifica esta dinámica de consolidación y amplía la presencia de Siemens en mantenimiento predictivo hasta la interfaz entre transmisión y generación. El panorama competitivo, con más de 25 empresas activas en el mercado, refleja una fragmentación persistente; sin embargo, el ritmo de las adquisiciones en el segmento intermedio apunta hacia un panorama progresivamente más consolidado durante el horizonte de previsión.

Empresas del mercado de mantenimiento predictivo en la generación eléctrica

Los principales actores que operan en el sector del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica son Siemens, C3 AI, ABB, SparkCognition, Schneider Electric, IBM, Uptake Technologies, Honeywell, Cognite, Mitsubishi Electric, AspenTech, Yokogawa Electric, GE Vernova, Bentley Systems, Rockwell Automation, SKF, Envision Digital, Oracle, AVEVA, Baker Hughes, Hitachi Energy, SAP, Senseye, Emerson Electric y PTC.

ABB mantiene una presencia sustancial en el mantenimiento predictivo en la generación eléctrica a través de su infraestructura heredada de Power Grids y continúa suministrando soluciones GIS y AIS en todo el mundo para distintas clases de tensión de transmisión. Las relaciones de licencia tecnológica de ABB y su red de servicios posventa mantienen su posición en la base instalada, aunque la empresa ha reorientado su cartera estratégica.

Eaton integra el mantenimiento predictivo en la generación eléctrica en una cartera integral de gestión de la energía, con aplicaciones que abarcan la transmisión de las empresas eléctricas, los campus de centros de datos y las instalaciones industriales. La inversión de Eaton en capacidad de fabricación en Estados Unidos y su asociación con Siemens Energy para ofrecer soluciones de suministro eléctrico a centros de datos la posicionan para captar una cuota desproporcionada de la demanda de aparamenta en Norteamérica a corto plazo vinculada al crecimiento de la infraestructura digital.

Fuji Electric compite en el mercado asiático del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica con una gama de productos GIS y AIS para clases de tensión de 72,5 kV a 550 kV, destinada a clientes japoneses del sector eléctrico y a mercados regionales de exportación. El enfoque tecnológico de Fuji Electric en aparamenta compacta y ecoeficiente se ajusta a las tendencias de instalaciones sin SF₆ y con limitaciones de espacio que están transformando las especificaciones de compra.

GE Vernova ofrece mantenimiento predictivo en la generación eléctrica a través de su unidad de negocio Grid Solutions, con interruptores de tanque muerto, soluciones GIS y configuraciones híbridas para clases de tensión de 72,5 kV a 800 kV. La tecnología de aislamiento ecoeficiente g³ de GE Vernova y su creciente huella de fabricación en Asia-Pacífico, incluidos los pedidos récord del ejercicio fiscal 2026 en GE Vernova T&D India y la planta prevista en Vallam para fabricar componentes de interruptores de tanque muerto de 362 kV, sustentan su trayectoria competitiva.

HD Hyundai Electric es uno de los mayores fabricantes de equipos eléctricos de Corea del Sur y presta servicio a empresas eléctricas de todo el mundo con soluciones de mantenimiento predictivo en la generación eléctrica dentro de sus líneas de productos AIS y GIS. La empresa ha ampliado su cuota de mercado internacional mediante una combinación de precios competitivos, capacidad técnica y acceso a la fabricación regional, especialmente en Oriente Medio y África y el Sudeste Asiático.

Los debates del panel de expertos, celebrados con ocho ingenieros sénior y directores de compras de empresas eléctricas y contratistas de ingeniería, adquisición y construcción durante nuestra mesa redonda del cuarto trimestre de 2025, coincidieron en una observación estructural: la ventaja competitiva en el mantenimiento predictivo en la generación eléctrica está pasando progresivamente de la escala de fabricación a la cobertura de certificaciones de ensayos de tipo para distintas clases de tensión en configuraciones sin SF₆. Esto reduce el conjunto competitivo efectivo en los procesos de evaluación de licitaciones a los proveedores capaces de demostrar implantaciones sin SF₆ probadas en campo al nivel de tensión especificado.

Hitachi Energy lidera el mercado mundial del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica, con una cuota del 15% y la cartera sin SF₆ más amplia del sector, que abarca de 72,5 kV a 800 kV bajo la marca EconiQ. Las instalaciones de fabricación de la empresa en Pekín, Savli (India) y Europa, junto con las implantaciones emblemáticas de GIS sin SF₆ de 550 kV y 800 kV realizadas en 2026, consolidan a Hitachi Energy como líder tecnológico y de mercado en la transición hacia infraestructuras de alta tensión ecoeficientes.

Schneider Electric compite mediante su familia de soluciones GIS sin SF₆ AirSeT y su ecosistema de gestión digital de la energía, dirigido a empresas eléctricas, centros de datos e instalaciones industriales. El acuerdo marco a largo plazo suscrito con E.ON en agosto de 2025 y el lanzamiento de la solución GIS primaria GM AirSeT en ENLIT Europe 2025 señalan una expansión comercial agresiva en el segmento sin SF₆.

Siemens Energyes el segundo mayor actor del mundo, con su gama de aparamenta eléctrica «Blue» sin SF₆ y sus importantes inversiones de fabricación en Norteamérica y Europa, que refuerzan un perfil competitivo orientado a la transición tecnológica para abandonar el SF₆. Su inversión de 60 millones de EUR en una planta de interruptores de vacío en Berlín aborda las limitaciones estructurales del suministro de componentes que afectan a los plazos de entrega en todo el sector.

Noticias del sector del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica

• Junio de 2026: Siemens Energy anunció un acuerdo para adquirir Camlin Group, proveedor con sede en Irlanda del Norte de tecnologías de monitorización de redes, análisis y digitalización de activos, con unos ingresos anuales superiores a 90 millones de GBP, con el objetivo de ampliar su cartera de redes digitales mediante capacidades avanzadas de monitorización basada en sensores y operaciones basadas en el estado para empresas de servicios públicos de todo el mundo.
• Abril de 2026: ABB mejoró su plataforma My Measurement Assistant+ con capacidades de IA generativa, integrando la asistencia multilingüe de Copilot desarrollada con Microsoft, funciones ampliadas de monitorización del estado y códigos QR dinámicos, así como funciones de mantenimiento predictivo prescriptivo para dispositivos de medición industrial en entornos de generación eléctrica, productos químicos y minería.
• Marzo de 2026: ABB lanzó ABB Ability Condition Monitoring for Motors and Generators en Asia-Pacífico, ofreciendo contratos gestionados de mantenimiento predictivo con métricas garantizadas de rendimiento de disponibilidad para empresas de servicios públicos que están pasando de protocolos de mantenimiento programado a protocolos basados en el estado.
• Febrero de 2026: Honeywell y Saudi Aramco Power firmaron un acuerdo plurianual de servicios gestionados de mantenimiento predictivo que abarca el mantenimiento predictivo de turbinas de gas y generadores de vapor en ocho instalaciones de generación eléctrica de Arabia Saudí, aplicando el modelo de servicios gestionados Honeywell Forge a operaciones de generación industrial a gran escala.
• Septiembre de 2025: IBM y Mitsubishi Electric anunciaron una alianza estratégica para desplegar capacidades de mantenimiento predictivo basadas en IA de IBM Maximo en instalaciones japonesas de generación termoeléctrica, con el objetivo de cubrir 30 unidades de generación para finales de 2026.
• Febrero de 2025: Yokogawa Electric obtuvo un contrato plurianual con NTPC, el mayor generador termoeléctrico de India, para desplegar su sistema OpreX Condition Monitoring en 15 unidades de generación, en línea con el programa de transformación digital corporativa de NTPC.
• Diciembre de 2024: Cognite estableció una alianza estratégica con Equinor para desplegar Cognite Data Fusion con fines de mantenimiento predictivo e integración de datos operativos en los activos de generación eléctrica mediante gas y de las plataformas de producción marina de Equinor en todo el mundo, aplicando las capacidades de contextualización de datos de TO de Cognite a una cartera energética multisede de alta complejidad.
• Octubre de 2024: Emerson Electric lanzó Plantweb Optics versión 5.0 con capacidades ampliadas de diagnóstico de turbomaquinaria, incorporando análisis en tiempo real de la dinámica del rotor para turbinas de gas y turbogeneradores de vapor en aplicaciones de generación termoeléctrica.
• Agosto de 2024: Hitachi Energy lanzó Lumada APM for Power Transformers, que ofrece análisis de gases disueltos basado en IA, monitorización de descargas parciales y estimación de la vida útil restante para transformadores de escala industrial en subestaciones de generación, ampliando la cobertura estructurada de mantenimiento predictivo a una clase de activos críticos que anteriormente estaba desatendida por las principales plataformas de APM.
• Marzo de 2024: GE Vernova integró su software de análisis predictivo SmartSignal en el programa de APM existente de National Industrialization Company (TASNEE) en Arabia Saudí, convirtiendo a TASNEE en la primera empresa petroquímica de la región del Golfo en adoptar el flujo de trabajo de APM SmartSignal para la gestión de activos basada en el estado en todas sus operaciones industriales.

Puntuación de concentración del mercado

El mercado del mantenimiento predictivo en la generación eléctrica obtiene una puntuación de 5 sobre 10en la escala de concentración del mercado: concentración moderada, que refleja una cuota de ingresos combinada del 45 % de los cinco principales actores en 2025, con Siemens por sí sola en el 13,5 %, compensada por una base competitiva fragmentada de más de 25 proveedores activos, que abarca especialistas nativos en IA, plataformas integradas por fabricantes de equipos originales (OEM) y proveedores de EAM empresarial, lo que limita en conjunto la capacidad de cualquier empresa incumbente para ejercer control sobre los precios en todo el mercado.

Este informe de investigación sobre el mercado del mantenimiento predictivo en la generación de energía incluye una cobertura exhaustiva del sector con estimaciones y previsiones en términos de ingresos, expresados en «millones de USD», de 2022 a 2035, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Software y plataformas
• Hardware
• Servicios

Mercado, por implementación

• Nube
• Local
• Híbrida

Mercado, por central eléctrica

• Centrales térmicas
  • De carbón
  • De petróleo y gas
• Energías renovables
  • Solar
  • Eólica
  • Hidroeléctrica
  • Otras
• Almacenamiento de energía y DER
• Nuclear

Mercado, por tipo de activo

• Turbinas
• Generadores
• Calderas
• Transformadores
• Equipos de aparamenta
• Bombas y compresores
• Intercambiadores de calor y sistemas de refrigeración
• Otros

Mercado, por aplicación

• Gestión del rendimiento de los activos
• Detección y diagnóstico de fallos
• Supervisión predictiva del estado de los activos
• Optimización de la programación del mantenimiento
• Supervisión y control remotos
• Otras

La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE. UU.
  • Canadá
• Europa
  • Reino Unido
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
• Asia-Pacífico
  • China
  • Corea del Sur
  • Japón
  • India
  • Australia
• Oriente Medio y África
  • Arabia Saudí
  • EAU
  • Catar
  • Sudáfrica
• América Latina
  • Argentina
  • Brasil
  • México