En un entorno productivo cada vez más competitivo y globalizado, la búsqueda de la eficiencia y la rentabilidad se ha convertido en una prioridad ineludible para los gerentes de operaciones.
La industria moderna se enfrenta a la obsolescencia de las estrategias de mantenimiento preventivo basadas en calendario. Este artículo explora la implementación técnica del Mantenimiento Basado en Condición (CBM) utilizando la infraestructura de bajo costo y largo alcance del protocolo de comunicación inalámbrica LoRaWAN.
Analizaremos cómo esta capa de sensorización inalámbrica no es el objetivo final, sino el paso fundacional obligatorio para alimentar modelos de Machine Learning (ML), integrando variables operativas (SCADA) y registros de fallo (CMMS) para lograr un verdadero mantenimiento predictivo.
1. El Desafío del «Brownfield»: Por qué LoRaWAN
La gran mayoría de las plantas industriales operan con activos legacy (equipos antiguos) que no fueron diseñados con conectividad nativa. Cablear estos activos para extraer datos de vibración o temperatura es a menudo prohibitivo en términos de CAPEX.
Aquí es donde el protocolo LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) cambia las reglas del juego. A diferencia de Wi-Fi o Bluetooth, LoRaWAN permite la transmisión de pequeños paquetes de datos a kilómetros de distancia con un consumo energético mínimo y alta penetración en entornos metálicos densos.
Ventajas Técnicas de LoRaWAN para CBM:
- Despliegue No Intrusivo: Sensores tipo «Peel & Stick» que no requieren detener la producción ni modificar el PLC de la máquina.
- Espectro: Uso de bandas sub-GHz (868 MHz / 915 MHz) que evitan la saturación de las redes Wi-Fi de planta.
- Coste: Reducción de hasta un 70% en costes de instalación comparado con sistemas cableados tradicionales.
2. Del Mantenimiento Preventivo al Basado en Condición (CBM)
El primer nivel de madurez tras la instalación de sensores LoRaWAN es el CBM. En esta etapa, monitoreamos la salud del activo en tiempo real con vibrómetros inalámbricos que adquieren datos de muchas variables.
Los sensores típicos LoRaWAN para equipos rotativos capturan:
- Aceleración RMS y Velocidad (ISO 10816): Para detectar desalineaciones y desbalanceos.
- Kurtosis y Factor de Cresta: Para la detección temprana de fallos en rodamientos.
- Temperatura superficial: Indicador de fricción o problemas de refrigeración.
Bajo un esquema CBM, establecemos umbrales estáticos. Por ejemplo: «Si la vibración del Motor-04 supera los 4 mm/s, enviar alerta al técnico». Esto es valioso, pero insuficiente, ya que no considera el contexto operativo (carga, velocidad) y sigue siendo reactivo ante la superación del umbral.
3. La Fusión de Datos: El Salto al Machine Learning
Para pasar de «detectar un problema actual» (CBM) a «predecir un problema futuro» (Predictivo/PdM), necesitamos contexto. Un modelo de Machine Learning no puede aprender solo con datos de vibración; necesita saber qué estaba haciendo la máquina y cuándo falló en el pasado.
Aquí convergen tres fuentes de datos críticas en un Data Lake unificado:
A. La Variable de Condición (IoT LoRaWAN)
Proporciona la «firma física» del deterioro. Es la variable independiente que fluctúa con la salud del activo.
B. El Contexto Operativo (SCADA / Historian)
El sistema SCADA nos dice el régimen de trabajo.
- Ejemplo: Una bomba puede vibrar más a 90% de carga que a 50%. Un sistema CBM simple daría una falsa alarma a plena carga. Un modelo de ML entiende que esa vibración es normal para esa carga específica gracias a los datos del SCADA (Amperaje, Flujo, RPM).
C. La Etiqueta de Entrenamiento (CMMS / GMAO)
El CMMS (Sistema de Gestión de Mantenimiento Asistido por Ordenador) contiene la «verdad fundamental» (Ground Truth).
- Los registros de órdenes de trabajo, códigos de fallo y paradas no planificadas sirven para etiquetar los datos históricos. Le enseñamos al algoritmo: «Estos patrones de vibración y temperatura que ocurrieron el mes pasado precedieron a la rotura del rodamiento registrada en la Orden de Trabajo #5042».
4. Arquitectura del Modelo Predictivo
Una vez integradas estas fuentes, utilizamos algoritmos de aprendizaje supervisado (como Random Forest o Redes Neuronales Recurrentes – LSTM) para calcular la Vida Útil Remanente (RUL) o clasificar patrones operativos como posibles fallas.
El flujo de valor es el siguiente:
- Ingesta: LoRaWAN Gateway envía datos vía HTTP o MQTT al servidor en la nube.
- Enriquecimiento: Se cruza el timestamp del sensor con el timestamp del SCADA.
- Entrenamiento: Se correlacionan las anomalías con los históricos del CMMS.
- Inferencia: El modelo predice la probabilidad de fallo en los próximos X días.
Nota: Sin datos de calidad en el CMMS (códigos de cierre precisos), el Machine Learning es imposible. La tecnología empieza con sensores, pero el éxito depende de la disciplina en el reporte de mantenimiento.
5. Visualización y Toma de Decisiones
El resultado final no es una gráfica compleja para un científico de datos, sino un dashboard simplificado para el Gerente de Mantenimiento.
El sistema deja de alertar por «vibración alta» y empieza a alertar por riesgo financiero y disponibilidad:
- Alerta: «Probabilidad de fallo en rodamiento lado acople > 85% en los próximos 14 días».
- Acción Prescriptiva: «Programar cambio de rodamiento en la próxima ventana de parada. Repuesto SKU-123 disponible en almacén».
6. Conclusión
La implementación de sensores LoRaWAN es el habilitador más eficiente para digitalizar activos industriales, pero por sí solo, se limita al monitoreo de condición.
El verdadero retorno de inversión (ROI) se desbloquea al utilizar esos datos como insumo para modelos de Machine Learning, contextualizados necesariamente por el SCADA (operación) y el CMMS (historial de fallos). Esta tríada de datos es lo que transforma el mantenimiento de un centro de costes a una ventaja competitiva estratégica.
