El papel clave de la predicción inteligente en el mantenimiento de la tecnología de redes

En la era de la digitalización, las infraestructuras de red de las empresas soportan una carga de datos cada vez mayor. A pesar de su importancia, su fiabilidad se ve comprometida con cierta frecuencia produciéndose frecuentes interrupciones que cuestan dinero. Ante este reto, el mantenimiento predictivo emerge como una solución eficaz para prevenir fallos y garantizar la continuidad del negocio.

DE ACUERDO con un estudio de Kaspersky, alrededor de un tercio de las compañías industriales experimentan interrupciones en su red hasta tres veces al mes e, incluso, un 7% de ellos llega a sufrirlas semanalmente. Además de las molestias operativas que conllevan, estas incidencias suponen un elevado coste económico para las compañías.

Riesgos ocultos en la infraestructura de red

Las redes empresariales son el núcleo de la comunicación digital, pero también uno de los puntos más vulnerables de cualquier organización. Interruptores defectuosos, sobrecalentamiento de dispositivos, cables dañados, errores de configuración, firmware obsoleto o incidencias externas como los cortes de electricidad o las condiciones climáticas son solo algunas de las causas de posibles fallos.

A esto se suma la creciente amenaza de ciberataques, como los DDoS, el ransomware o los dirigidos a dispositivos de red, que pueden comprometer tanto el rendimiento como la seguridad de los datos sensibles.

Por si fuera poco, el uso de tecnologías como la computación en la nube o las redes definidas por software (SDN) ha incrementado la complejidad de estas infraestructuras, dificultando su monitorización y mantenimiento manual, así como la identificación de fuentes de error.

En este escenario, los enfoques tradicionales de mantenimiento reactivo muestran claras limitaciones. La detección temprana y la prevención selectiva de fallos se vuelven cada vez más necesarias, y es precisamente aquí donde el mantenimiento predictivo adquiere un papel clave.

El mantenimiento predictivo, la clave para la estabilidad de la red

Frente a los métodos reactivos, el mantenimiento predictivo propone un enfoque proactivo basado en datos que se recopilan y analizan, como por ejemplo la temperatura, las tasas de error o el uso del ancho de banda. Gracias a la inteligencia artificial, el machine learning y el análisis estadístico, es posible establecer un sistema sólido de alerta temprana que identifique patrones anómalos en el comportamiento de la red antes de que se produzcan errores críticos que produzcan interrupciones.

Este tipo de mantenimiento ya está consolidado en sectores como la ingeniería mecánica. Sin embargo, su uso en redes se diferencia principalmente por los tipos de datos y los enfoques de modelado. Mientras que en las máquinas físicas se monitorizan vibraciones o tiempos de funcionamiento, en las redes se emplean sobre todo datos basados en protocolos y en el comportamiento del usuario.

Los datos basados en protocolos se extraen directamente de los protocolos de red y se analizan, como los mensajes Syslog (mensajes del sistema de routers o switches) o NetFlow (que recopila y supervisa el tráfico de red). Los datos basados en el comportamiento, por su parte, se obtienen del análisis del uso real de la red, como patrones de acceso irregulares o comportamientos atípicos de los dispositivos.

También varían los modelos utilizados, ya que en el mantenimiento predictivo de redes se emplean modelos como RNN (Redes Neuronales Recurrentes) y LSTM (Memoria a Largo Corto Plazo), especialmente adecuados para supervisar secuencias o datos temporales, debido a que pueden detectar, por ejemplo, un aumento progresivo de la latencia. Esto permite identificar problemas incipientes antes de que se manifiesten.

Un claro ejemplo de aplicación es la monitorización térmica de routers. Si se detectan aumentos anormales de temperatura, se puede prever un posible fallo de hardware y actuar antes de que afecte al sistema. Lo mismo ocurre con el análisis de rendimiento: la supervisión constante de la latencia permite identificar problemas de congestión incluso antes de que sean percibidos por los usuarios.

Grandes beneficios a menor coste

La implementación de estas tecnologías no solo mejora la estabilidad de las redes, sino que también permite una gestión más eficiente de los recursos técnicos y humanos. A través de la detección automática de puntos críticos, es posible priorizar tareas de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y optimizar la planificación de repuestos o servicios externos.

A diferencia del enfoque reactivo tradicional, el mantenimiento predictivo permite anticiparse a los fallos antes de que ocurran, lo que evita intervenciones urgentes a precios altos. Esta capacidad de actuar de forma selectiva y preventiva se traduce en una reducción significativa y sostenible de los costes operativos.

Con el crecimiento constante del tráfico de datos y la adopción de tecnologías cada vez más avanzadas, como la IA o la robótica, las exigencias sobre la infraestructura de red aumentan día a día. Estas tecnologías requieren una conectividad fiable, de baja latencia y gran rendimiento para funcionar correctamente.

En este contexto, el mantenimiento predictivo se está consolidando como una herramienta indispensable que permite identificar puntos débiles con antelación, aplicar medidas correctivas específicas y dotar a la infraestructura de red de una mayor resiliencia y capacidad de adaptación futura.

Por Thomas Kruse, jefe de producto de Reichelt Elektronik

«A diferencia del enfoque reactivo, el mantenimiento predictivo permite anticiparse a los fallos antes de que ocurran, lo que evita intervenciones urgentes a precios altos, y se traduce en una reducción significativa y sostenible de los costes operativos» (Thomas Kruse, Reichelt)