El monitoreo predictivo con inteligencia artificial permitió anticipar fallas críticas en conjuntos de motobombas

En entornos industriales, la confiabilidad de los activos es un factor decisivo para la productividad.
Motores, bombas y equipos híbridos como las motobombas operan de forma continua y están expuestos al desgaste natural, así como a fallas mecánicas y eléctricas.
Cuando el equipo de mantenimiento no detecta estos problemas a tiempo, pueden provocar paradas no planificadas, altos costos de mantenimiento correctivo e incluso riesgos operativos.

Sin embargo, soluciones de monitoreo predictivo con IA, como DynaDetect, permiten supervisar continuamente el estado de las máquinas mediante sensores inalámbricos y plataformas de análisis avanzado. Con esta tecnología, es posible seguir el comportamiento de los activos y recibir diagnósticos automatizados antes de que ocurra una falla crítica.

Además del monitoreo de vibración y temperatura, también podemos contar con el apoyo de inteligencias artificiales, que analizan los datos de los activos y generan informes técnicos que indican síntomas y posibles causas de fallas en los equipos.

Esta solución contribuye a la productividad de los profesionales de mantenimiento, destaca los avances de la industria 4.0 y demuestra la madurez empresarial de las compañías que invierten en una infraestructura tecnológica robusta para el mantenimiento.

Para ejemplificar estos avances, te invitamos a conocer dos casos de éxito de la solución de mantenimiento predictivo con IA: DynaDetect.

Falla eléctrica detectada en motobomba vertical (1780 rpm)

El conjunto motobomba operaba en una configuración vertical, con una velocidad de rotación de 1780 rpm.
Los técnicos aplicaron el monitoreo predictivo en distintos puntos del equipo, incluyendo los cojinetes del motor eléctrico y de la bomba.

Además, la bomba presentó señales de deficiencia en la lubricación y holgura rotativa, con espectros que mostraban frecuencias de paso de palas y ruidos característicos de rozamiento.

Evolución de una falla mecánica en motobomba (3580 rpm) 

El segundo caso involucró un conjunto motobomba también en configuración vertical, pero con una velocidad de rotación más alta: 3580 rpm.

El análisis predictivo se aplicó en los cojinetes del motor y de la bomba, con foco en la evolución de temperatura y vibración a lo largo de 30, 7 y 3 días. A diferencia del primer caso, el motor no presentó señales de fallas relevantes, solo frecuencias aleatorias compatibles con una leve deficiencia de lubricación, por debajo de los niveles de alerta.

La bomba, sin embargo, mostró una evolución significativa en los niveles de vibración y temperatura, con espectros que indicaban defectos en los rodamientos, como la frecuencia de 2x BSF (falla en las esferas del rodamiento) y FTF (falla en la pista interna).

También se observaron holguras rotativas, que pueden comprometer la estabilidad del eje. Estos hallazgos refuerzan la importancia del monitoreo continuo y de la correlación entre los datos espectrales y térmicos.

Tecnología que transforma el mantenimiento industrial

Estos dos casos demuestran cómo el monitoreo predictivo de Dynamox puede anticipar fallas críticas, evitar paradas inesperadas y orientar acciones de mantenimiento con precisión.

Al transformar datos en decisiones estratégicas, la solución contribuye directamente a:

• Reducción de costos;
• Mayor disponibilidad de los activos;
• Seguridad operativa;
• Optimización de la mano de obra;
• Diagnóstico de fallas 10 veces más rápido en comparación con análisis tradicionales.

En los casos analizados, la inteligencia artificial correlacionó frecuencias específicas con fallas eléctricas y mecánicas, como ranuras en el rotor, defectos en rodamientos y lubricación deficiente. Todo esto, combinando agilidad y confiabilidad en la interpretación de los datos.

Por lo tanto, esta capacidad de aprendizaje continuo y generación de insights técnicos posiciona a DynaDetect como una herramienta esencial para operaciones industriales que buscan:

• Reducir paradas no planificadas;
• Aumentar la disponibilidad de los activos;
• Evolucionar hacia una gestión predictiva más inteligente y escalable.

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