En muchas plantas, mantenimiento dispone de alarmas, históricos del PLC, datos del SCADA, consumos eléctricos y parámetros de las propias máquinas. Sin embargo, las averías siguen llegando con poco margen de reacción.
El problema suele estar menos en la falta de datos que en qué se mide, cómo se relacionan las variables y contra qué comportamiento se comparan.
Además, existe otro error frecuente: monitorizar la máquina como si funcionara aislada. Un compresor forma parte de una red de aire comprimido; una bomba, de un circuito hidráulico; una enfriadora, de un sistema que genera, distribuye y entrega frío; un ventilador, de una instalación donde conductos, filtros y compuertas condicionan su funcionamiento.
El objetivo del mantenimiento predictivo industrial es detectar que el comportamiento de un equipo o del sistema al que pertenece está cambiando mientras todavía puede prestar su función, investigar la causa y decidir una intervención antes de que esa degradación termine en fallo.
Por eso, la pregunta no debería ser simplemente “¿qué sensores instalamos?”, sino otra más útil: ¿qué variables cambian antes de los modos de fallo que queremos anticipar y qué datos necesitamos para saber si el origen está en la máquina o en el sistema?
¿Qué datos hay que monitorizar para anticipar averías?
Las variables más útiles dependen del activo, del sistema y de sus modos de fallo, pero normalmente combinan datos mecánicos, térmicos, eléctricos, hidráulicos o neumáticos, de rendimiento y de operación. Su valor predictivo aumenta cuando se analizan como tendencias y se comparan con el funcionamiento normal bajo condiciones equivalentes.
Esto último es decisivo. Una temperatura elevada puede ser completamente normal a plena carga y anómala al 40 % de carga. Un incremento del consumo eléctrico puede indicar degradación de una máquina, pero también una mayor resistencia en el sistema o un aumento legítimo de producción. Una presión diferente puede responder a una restricción aguas abajo y no a un problema en el equipo que la genera.
La monitorización de condición debe conservar siempre el contexto.
La norma ISO 17359:2018 establece directrices generales para desarrollar programas de monitorización y diagnóstico de condición aplicables a máquinas. Su planteamiento refuerza una idea básica: un programa de condición debe estructurarse alrededor del activo y del diagnóstico, no de la simple disponibilidad de sensores.
Las principales familias de datos son:
| Variable | Qué conviene observar | Qué puede ayudar a detectar |
| Vibración | nivel, tendencia, espectro, cambios según velocidad y carga | degradación mecánica, desequilibrio, desalineación, holguras o problemas de rodamientos |
| Temperatura | valor, evolución, diferencial y relación con carga/ambiente | fricción, lubricación, sobrecarga o deterioro del intercambio térmico |
| Presión y diferencial | estabilidad, caídas y comportamiento bajo demanda | restricciones, filtros saturados o alteraciones hidráulicas/neumáticas |
| Caudal | nivel, estabilidad y relación con demanda | pérdida de capacidad, obstrucciones, fugas o problemas de distribución |
| Variables eléctricas | potencia, intensidad, consumo y carga | sobreesfuerzo, modificaciones de demanda o pérdida de eficiencia |
| Rendimiento | energía consumida frente al servicio útil generado | degradación de máquina o sistema antes de un fallo funcional |
| Operación | horas, ciclos, consignas, estados y demanda | cambios de régimen que explican o agravan las desviaciones |
No todas estas variables deben instalarse en todos los equipos. La selección debe partir del modo de fallo y del funcionamiento del sistema que se quiere proteger.
Una alarma no es lo mismo que una señal de degradación
Una alarma informa normalmente de que una variable ha alcanzado un límite previamente establecido. El mantenimiento predictivo busca identificar una modificación del comportamiento antes de llegar a ese límite.
Imagine un rodamiento cuya temperatura permanece dentro de su rango permitido, pero aumenta progresivamente durante varias semanas en condiciones comparables. La alarma máxima puede no activarse. Sin embargo, la tendencia ya contiene información relevante.
El mismo principio puede observarse a escala de sistema:
- una bomba mantiene presión, pero necesita progresivamente más potencia para entregar el mismo caudal;
- un compresor continúa alcanzando la consigna, pero la instalación necesita más energía para satisfacer una demanda comparable;
- una enfriadora mantiene la temperatura de impulsión, aunque el sistema frigorífico consume cada vez más para retirar una carga térmica similar;
- un ventilador entrega el caudal solicitado, pero aumenta la pérdida de carga de la instalación y el motor trabaja más cerca de su límite.
En todos esos casos el servicio continúa disponible. La degradación aparece primero en la forma de conseguirlo.
Este es uno de los puntos donde la monitorización continua aporta más valor que una simple alarma. En los sistemas de mantenimiento industrial y monitorización proactiva de Seguas, el objetivo es utilizar la información de funcionamiento para detectar anomalías y evolucionar desde una lógica puramente correctiva hacia una intervención basada en condición.
Máquina, sistema y servicio útil: los tres niveles que conviene relacionar
Una estrategia predictiva resulta más completa cuando distingue tres niveles.
Estado de la máquina
Aquí aparecen variables directamente vinculadas al activo: vibración, temperaturas internas, intensidad del motor, lubricación, velocidad, horas, ciclos o estados de regulación.
Ayudan a detectar si el propio equipo está modificando su comportamiento.
Estado del sistema
Incluye las variables que explican qué está ocurriendo alrededor del activo: presión y caudal de la red, pérdidas de carga, temperaturas de entrada y salida, estado de filtros, válvulas, intercambiadores, conductos, tuberías o sistemas de disipación.
Estas variables evitan atribuir a una máquina un problema cuyo origen está en la instalación.
Servicio útil entregado
Es el resultado que necesita producción: aire comprimido a unas condiciones determinadas, caudal hidráulico, potencia frigorífica, ventilación o cualquier otra prestación.
Relacionar energía consumida y condiciones de funcionamiento con ese servicio permite detectar una degradación que todavía no genera un fallo funcional.
Una bomba, por ejemplo, puede estar mecánicamente sana y consumir más porque la red hidráulica se ha vuelto restrictiva. Cambiar la bomba no solucionaría el origen.
También puede ocurrir lo contrario: el sistema permanece prácticamente igual, pero el equipo necesita cada vez más potencia para proporcionar la misma prestación. En ese caso aumenta la sospecha sobre el propio activo.
Por qué un dato aislado tiene poco valor sin una línea base
Para detectar degradación hay que saber primero cómo funciona la combinación máquina-sistema cuando se encuentra en condiciones normales.
Esa referencia es la línea base o baseline: el comportamiento esperado de determinadas variables para unas condiciones concretas de funcionamiento.
No tiene por qué ser un único número.
Una instalación frigorífica, por ejemplo, puede presentar comportamientos normales diferentes según:
- carga térmica;
- temperatura exterior;
- temperatura de impulsión;
- configuración de enfriadoras;
- régimen de condensación;
- caudales hidráulicos.
Una bomba puede consumir más intensidad porque está moviendo más caudal o porque la red presenta mayor resistencia. Un ventilador puede aumentar potencia porque se ha modificado la consigna o porque los filtros están incrementando la pérdida de carga. Un compresor puede elevar su consumo porque ha aumentado la demanda de aire de la planta.
Por eso una línea base útil puede adoptar la forma de bandas de funcionamiento normal asociadas a distintos estados del sistema.
A partir de ahí interesan cuatro conceptos.
Tendencia
Indica hacia dónde evoluciona una variable. Una desviación pequeña pero continua puede resultar más significativa que un pico aislado.
Desviación
Es la diferencia respecto al comportamiento esperado para unas condiciones comparables. Cuanto mejor definido esté el funcionamiento normal, más fácil será identificar cambios relevantes.
Velocidad de deterioro
No es igual una variable que lleva meses desplazándose lentamente que otra que cambia de forma abrupta. La velocidad de cambio ayuda a priorizar la investigación.
Correlación entre variables
Una única señal rara vez explica toda la causa. Si aumenta el consumo de una bomba al mismo tiempo que cambia el diferencial de presión del circuito, la información es más útil que cualquiera de los dos datos por separado.
Aquí está una de las diferencias entre almacenar datos y utilizarlos para mantenimiento: el histórico debe permitir reconstruir qué estaban haciendo la máquina, el sistema y el proceso cuando apareció la desviación.
Qué monitorizar en sistemas de aire comprimido
En aire comprimido, vigilar únicamente los parámetros internos del compresor puede dejar fuera una parte importante del diagnóstico.
A nivel de máquina pueden resultar relevantes:
- temperaturas;
- vibración;
- potencia e intensidad;
- horas de funcionamiento;
- horas en carga y descarga;
- número de arranques;
- estados de regulación.
Pero hay que relacionarlos con variables del sistema:
- presión de cabecera y puntos críticos;
- caudal producido y demandado;
- diferenciales de presión;
- pérdidas en tratamiento;
- perfil de consumo;
- comportamiento de otros compresores;
- demanda durante periodos productivos y no productivos.
Una combinación especialmente útil es relacionar potencia, caudal y presión.
Si un compresor necesita más potencia para proporcionar una cantidad comparable de aire en condiciones similares, puede existir una degradación del equipo. Si su rendimiento permanece estable pero aumenta el caudal requerido sin incremento productivo equivalente, habrá que investigar la red, posibles fugas, presión de trabajo o nuevos consumos.
La monitorización predictiva permite así separar problemas del compresor de problemas del sistema de aire comprimido.
Seguas integra este enfoque dentro de sus sistemas de aire comprimido industrial, donde generación, tratamiento, distribución, consumo y monitorización se consideran como partes de un mismo sistema.
Qué monitorizar en sistemas de bombeo
En bombas, las señales más interesantes combinan funcionamiento mecánico, hidráulico y eléctrico.
A nivel del equipo conviene valorar, según instalación:
- vibración;
- temperatura de rodamientos y motor;
- velocidad;
- intensidad y potencia;
- horas y ciclos.
Estas variables deben interpretarse junto con:
- presión de aspiración;
- presión de descarga;
- diferencia de presión;
- caudal;
- posición de válvulas;
- velocidad del variador;
- condiciones de la red hidráulica.
Si disminuye el caudal manteniendo una velocidad y una demanda comparables, puede existir una modificación hidráulica que debe investigarse. Si además aumenta la vibración, cambia la presión de aspiración o se modifica el consumo eléctrico, el diagnóstico empieza a acotarse.
En situaciones relacionadas con cavitación tampoco basta con afirmar que “la bomba vibra”. Hay que relacionar la señal mecánica con las condiciones hidráulicas en las que está trabajando.
El objetivo es determinar si la bomba está degradándose o si el sistema la está obligando a operar en condiciones distintas de las habituales.
Qué monitorizar en sistemas de refrigeración industrial
En refrigeración industrial, una alarma de presión o temperatura puede aparecer cuando el problema está suficientemente avanzado. El seguimiento conjunto del equipo y de la instalación permite detectar desviaciones antes.
En enfriadoras y compresores frigoríficos pueden ser relevantes:
- presiones y temperaturas del ciclo;
- potencia eléctrica;
- estados de capacidad;
- arranques;
- horas de funcionamiento;
- variables mecánicas cuando proceda.
Pero el rendimiento del sistema depende también de:
- temperatura de entrada y salida del fluido;
- caudal;
- carga frigorífica;
- condiciones exteriores;
- bombas;
- condensadores o torres;
- intercambiadores;
- válvulas y regulación;
- consumidores térmicos.
Una enfriadora que mantiene la temperatura solicitada no está necesariamente funcionando igual que antes. Puede estar empleando más energía para conseguir el mismo resultado. O puede estar funcionando correctamente mientras un caudal insuficiente, un intercambiador sucio o un problema hidráulico impide entregar correctamente el frío al proceso.
Por eso es útil relacionar potencia eléctrica con capacidad frigorífica realmente entregada y observar también cómo se comporta el conjunto que transporta y disipa esa energía.
En los proyectos de refrigeración industrial de Seguas, la monitorización se plantea en relación con rendimiento, fiabilidad y continuidad de toda la instalación.
Qué monitorizar en sistemas de ventilación
En ventiladores, pueden resultar útiles a nivel de máquina:
- vibración;
- velocidad de giro;
- potencia e intensidad;
- temperatura de motor y rodamientos.
Pero su interpretación debe relacionarse con:
- presión;
- caudal;
- diferencial de presión de filtros;
- posición de compuertas;
- frecuencia del variador;
- resistencia del circuito de aire;
- demanda real de ventilación.
Un aumento de intensidad puede ser normal si el ventilador está proporcionando mayor caudal. Si trabaja bajo una demanda equivalente y simultáneamente aumenta la pérdida de carga de los filtros, el origen puede encontrarse en el sistema y no en el motor.
Si presión, caudal y condiciones de la instalación permanecen comparables pero crecen vibración y consumo, aumenta el interés por investigar el propio equipo.
De nuevo, la máquina explica solo una parte de la historia.
El rendimiento energético como indicador de condición del sistema
No todas las degradaciones aparecen primero como vibración o temperatura.
En muchos sistemas industriales, una señal temprana puede ser que hace falta más energía para proporcionar el mismo servicio útil.
Por ejemplo:
- más kW para suministrar el mismo caudal de aire a una presión comparable;
- más potencia de bombeo para entregar un caudal y una altura equivalentes;
- más electricidad para retirar una carga térmica similar;
- más consumo de ventilación para mantener el mismo caudal y presión.
Esto convierte ciertos KPI energéticos en variables de condición.
Pero el indicador debe normalizarse. Los kWh por sí solos rara vez bastan. Hay que relacionarlos con el trabajo realizado y con las condiciones del sistema.
Una desviación energética sostenida puede deberse a desgaste de una máquina, pero también a ensuciamiento, restricciones, fugas, regulación deficiente, cambios hidráulicos o modificaciones del proceso.
El consumo puede detectar que algo ha cambiado; el resto de variables ayuda a localizar dónde.
Cómo evitar falsos positivos: comparar estados equivalentes
Uno de los mayores riesgos de una estrategia mal diseñada es generar demasiadas alertas.
Si cada cambio provoca una incidencia, mantenimiento termina ignorando el sistema.
Para reducir falsos positivos hay que registrar las variables que explican el contexto de máquina y sistema:
- carga;
- velocidad;
- producción;
- consigna;
- estado operativo;
- temperatura ambiente;
- caudal;
- presión;
- equipos conectados;
- configuración del sistema;
- turno o modo de proceso.
Supongamos que aumenta la vibración de un ventilador. El dato cambia de significado si también ha aumentado su velocidad.
O que aumenta el consumo de una enfriadora. Antes de interpretar degradación debe comprobarse si han cambiado la carga frigorífica y las condiciones de condensación.
El mantenimiento basado en condición necesita comparar estados equivalentes siempre que sea técnicamente posible.
¿Hace falta inteligencia artificial para hacer mantenimiento predictivo?
No. Una estrategia de mantenimiento predictivo puede empezar con líneas base, históricos, reglas técnicas y análisis de tendencias sin utilizar modelos avanzados de inteligencia artificial.
La IA y el machine learning pueden aportar valor cuando existen:
- suficientes datos de calidad;
- múltiples variables relacionadas;
- patrones difíciles de detectar mediante reglas simples;
- históricos representativos;
- un problema concreto que justifique ese nivel de análisis.
Pero un modelo sofisticado no corrige sensores mal instalados, datos sin contexto o un enfoque que solo observa máquinas y olvida el comportamiento del sistema.
Antes conviene resolver preguntas más básicas:
- ¿qué servicio queremos proteger?
- ¿qué activos intervienen en él?
- ¿qué modos de fallo pueden reducirlo?
- ¿qué señales cambian antes de esos fallos?
- ¿el cambio aparece en la máquina, en el sistema o en ambos?
- ¿conocemos el funcionamiento normal?
- ¿sabemos qué acción debe tomar mantenimiento cuando aparece una desviación?
La digitalización aporta valor cuando convierte información en decisiones. La oferta de mantenimiento de Seguas integra telegestión, monitorización y análisis de datos dentro de una estrategia más amplia de mantenimiento proactivo.
Cómo empezar sin monitorizar toda la fábrica
Más datos no implican automáticamente mejor mantenimiento predictivo.
Una implantación útil puede seguir esta secuencia:
- Priorizar sistemas críticos. Empezar por aquellos cuya pérdida de servicio puede detener producción, afectar a calidad o comprometer procesos esenciales.
- Identificar activos y modos de fallo. Determinar qué máquinas, componentes y condiciones de sistema pueden provocar esa pérdida.
- Buscar variables precursoras. Definir qué señales pueden cambiar antes del fallo funcional.
- Separar variables de máquina y de sistema. Evitar que el diagnóstico dependa únicamente de datos internos del equipo.
- Aprovechar datos existentes. PLC, variadores, controladores, SCADA, BMS y analizadores pueden contener gran parte de la información necesaria.
- Instrumentar las lagunas relevantes. Añadir sensores únicamente cuando mejoren una decisión o permitan diferenciar hipótesis.
- Construir líneas base. Registrar cómo funcionan máquina y sistema bajo distintas cargas y condiciones.
- Definir tendencias y criterios de alerta. Incorporar desviaciones respecto al comportamiento esperado, no solo máximos absolutos.
- Relacionar cada alerta con una acción. Toda señal debería conducir a una comprobación, diagnóstico o decisión concreta.
Este planteamiento evita uno de los errores habituales de la digitalización industrial: crear grandes cantidades de datos sin mejorar la capacidad de entender qué ocurre en la instalación.
De monitorizar máquinas a conocer sistemas industriales
El salto desde mantenimiento correctivo hacia mantenimiento basado en condición no ocurre al conectar un sensor.
Ocurre cuando mantenimiento puede decir:
“el sistema está necesitando más esfuerzo para proporcionar el mismo servicio; hemos identificado qué variables se están desviando y los datos permiten acotar si la causa está en el equipo, en la distribución o en las condiciones de operación”.
Esa información permite actuar con mucho más criterio que una alarma aislada.
En instalaciones de aire comprimido, refrigeración, climatización o bombeo, la monitorización debe conectar los datos de los equipos con el rendimiento global. La lógica predictiva consiste en utilizar esa información para comprender cómo evoluciona el conjunto.
Anticipar averías no depende de monitorizar el mayor número posible de variables. Depende de identificar qué señales cambian antes de los modos de fallo relevantes y analizar conjuntamente la máquina, el sistema y el servicio útil que deben garantizar.
Preguntas frecuentes sobre monitorización y mantenimiento predictivo
¿Qué variables se utilizan en mantenimiento predictivo?
Dependen del activo y del sistema, pero suelen combinar vibración, temperatura, presión, caudal, variables eléctricas, rendimiento, horas de funcionamiento y condiciones operativas. Deben seleccionarse según los modos de fallo y el servicio que se quiera proteger.
¿Cuál es la diferencia entre monitorizar una máquina y monitorizar un sistema?
La monitorización de máquina observa principalmente el estado del activo. La monitorización de sistema añade las variables que condicionan su funcionamiento y el servicio que finalmente recibe el proceso. Utilizar ambos niveles permite diferenciar mejor una avería del equipo de una restricción o alteración externa.
¿Cuál es la diferencia entre monitorización y mantenimiento predictivo?
La monitorización obtiene y registra información. El mantenimiento predictivo utiliza esos datos, sus tendencias y el contexto operativo para identificar degradación y decidir cuándo investigar o intervenir.
¿Qué sensores sirven para anticipar averías?
No existe un sensor universal. Pueden utilizarse acelerómetros, sondas de temperatura, transductores de presión, caudalímetros, analizadores eléctricos y otros dispositivos. La elección depende del modo de fallo y de qué información sea necesaria para distinguir el origen de la desviación.
¿Hay que monitorizar continuamente todos los equipos?
No necesariamente. La frecuencia y el tipo de monitorización deben adaptarse a criticidad, velocidad de degradación, consecuencias del fallo y capacidad de detección. En muchos casos tiene más sentido monitorizar bien un sistema crítico que instrumentar superficialmente todos los activos.
¿Se puede empezar con datos que ya existen en el PLC o SCADA?
Sí. Consignas, temperaturas, presiones, estados, intensidades, caudales y tiempos de funcionamiento ya disponibles pueden construir una primera visión del comportamiento. Después puede añadirse instrumentación donde existan lagunas que impidan diferenciar causas o detectar modos de fallo relevantes