El reto principal radicaba en el desalineamiento entre las GAMAS de mantenimiento estáticas y la realidad operativa de los activos. Esta falta de ajuste provocaba paradas no planificadas que impactaban directamente en la producción. Se requería evolucionar hacia un sistema capaz de priorizar intervenciones en activos con mayor riesgo operativo basándose en su condición real, optimizando así el backlog anual de mantenimiento.

GALEO diseñó un sistema end-to-end compuesto por tres bloques: primero, un motor analítico de fiabilidad basado en históricos (MTBF/Reliability) y monitorización predictiva de condición; segundo, agentes de Inteligencia Artificial (AI Agents) con bases de datos vectoriales (RAG) que evalúan alertas y proponen cambios de frecuencia o tareas en las GAMAS; y tercero, un entorno de supervisión asistida para que los expertos validen e implementen estos cambios en SAP.

Destacan el panel de control de salud de activos (Asset Health Dashboard), el sistema de alertas predictivas y de fiabilidad, el agente de evaluación de mantenimiento impulsado por IA generativa y la interfaz interactiva tipo chat para la exploración de datos y validación de protocolos.