Un motor detenido es más que una máquina en pausa. Es producción perdida, costos acumulados y presión en aumento.
En un entorno industrial donde cada minuto cuenta, esperar a que una falla ocurra ya no es una opción. Hoy, la inteligencia artificial permite anticiparse al fallo antes de que suceda. El mantenimiento predictivo no solo evita paradas: transforma los costos operativos, protege activos críticos y da tiempo a lo que más importa: producir.
Cambio de paradigma: del “arreglar cuando falla” al “predecir antes que ocurra”
Durante décadas, el mantenimiento fue una función reactiva. Solo se actuaba cuando algo fallaba. Con el tiempo, las industrias adoptaron rutinas planificadas, realizando inspecciones en intervalos regulares. Luego vino el mantenimiento proactivo, ajustando intervenciones basadas en experiencia y condiciones observadas.
Hoy, el siguiente paso es inevitable: el mantenimiento predictivo (PdM). PdM utiliza sensores, inteligencia artificial y algoritmos avanzados para anticipar fallas antes de que ocurran, optimizando el uso de recursos, reduciendo los tiempos de parada y extendiendo la vida útil de los activos.
Resumen de la evolución:
- Reactivo: Se actúa cuando el equipo ya falló.
- Planificado: Intervenciones periódicas sin considerar el estado real del equipo.
- Proactivo: Basado en condiciones conocidas, se actúa antes del fallo.
- Predictivo: Se predice la falla con algoritmos entrenados en datos históricos y en tiempo real.
Ecosistema del mantenimiento predictivo basado en IA
Implementar mantenimiento predictivo no es cuestión de instalar un algoritmo y esperar resultados. Requiere una arquitectura integrada donde cada componente cumple un rol específico para transformar datos operacionales en decisiones de alto valor. A continuación, los pilares clave:
1. Sensores industriales
Ubicados estratégicamente sobre equipos críticos, capturan en tiempo real variables como temperatura, vibración, presión, RPM, consumo eléctrico, entre otras. Sin sensores, no hay mantenimiento predictivo.
2. Conectividad operacional
Se requiere conectar sensores, PLCs, SCADAs, etc. Kepware actúa como traductor universal entre el mundo físico y digital, recolectando señales y convirtiéndolas en datos estandarizados (OPC UA, Modbus, etc.) en tiempo real y sin fricciones.
3. Historian industrial
Una vez conectados, los datos deben almacenarse de forma segura y consultable. El Historiador Industrial (ej. Canary Historian) cumple este rol, permitiendo análisis históricos con alta resolución temporal.
4. Recolección y persistencia
Los datos capturados se almacenan en sistemas de historización como Canary Historian, listos para ser procesados, limpiados y analizados.
5. Modelado del proceso: donde el mantenimiento se vuelve inteligente
Desde la plataforma Seeq, los datos se transforman en conocimiento a través de:
- Preprocesamiento: Limpieza, alineamiento de señales y creación de condiciones operativas relevantes.
- Modelado con IA: Implementación de modelos de aprendizaje automático (supervisado y no supervisado) para predecir fallas, anomalías y vida útil restante (RUL).
- Reportabilidad y monitoreo en tiempo real: Seeq genera dashboards y reportes automatizados con alertas, diagnósticos y recomendaciones.
Caso de éxito: 2000 horas que demostraron el impacto real
En una planta que operaba con generadores CAT diésel de alta potencia, el mantenimiento era periódico y correctivo. Las fallas seguían ocurriendo, generando pérdidas y consumo subóptimo.
Se implementó un sistema con sensores conectados vía Kepware, análisis y modelado en Seeq, y algoritmos entrenados con ML.Net. Se monitorearon variables como temperatura, RPM, presión y consumo específico de combustible, modelando su comportamiento durante 2000 horas.
Resultados clave:
- 12% de reducción en el consumo de combustible.
- Mayor estabilidad térmica y de RPM.
- Detección temprana de anomalías.
- Visualización de zonas de operación ineficientes.
Este caso evidenció el valor del PdM y permitió escalar la solución a otros activos industriales.