El mantenimiento predictivo de los sistemas de construcción está pasando de ser un concepto de vanguardia a una necesidad en el campo de la gestión de instalaciones. Se realiza analizando circuitos integrados de sensores, datos y métodos de aprendizaje automático. El objetivo es predecir de antemano los problemas de fallo del equipo, a fin de lograr una transformación fundamental de "reparar cuando algo está roto" a "prevenir los problemas antes de que ocurran". No se trata sólo de ahorro de costes, sino también de un movimiento estratégico clave para mejorar la fiabilidad, la seguridad y la sostenibilidad de los edificios. Las siguientes secciones proporcionan una mirada en profundidad a varios aspectos clave de su implementación.
Cómo el mantenimiento predictivo puede reducir los costos operativos de los edificios
Desde una perspectiva financiera, lo primero que se refleja es el valor central del mantenimiento predictivo. El mantenimiento planificado tradicional o las reparaciones posteriores a fallas a menudo resultan en el reemplazo de piezas innecesarias o en altos costos de reparación de emergencia. Sin embargo, el mantenimiento predictivo puede reducir significativamente el tiempo de inactividad no planificado y evitar pérdidas indirectas causadas por interrupciones de producción o degradación de la experiencia de los inquilinos debido a una evaluación precisa del estado de salud.
Específicamente, al monitorear continuamente la vibración, la temperatura y la corriente de equipos clave como enfriadores, bombas de agua y ventiladores, el sistema puede emitir alertas tempranas cuando la eficiencia cae ligeramente. Por ejemplo, una ligera incrustación en el condensador de una máquina de refrigeración provocará una disminución de la eficiencia energética. El sistema de predicción puede identificar esta tendencia con varios meses de antelación y luego organizar la limpieza durante las temporadas de menor actividad, evitando enormes facturas de electricidad debido a la baja eficiencia energética durante cargas elevadas en verano y previniendo posibles apagones.
¿Qué sistemas constructivos son los más adecuados para el mantenimiento predictivo?
No todos los sistemas requieren la misma inversión predictiva. Se da prioridad a los sistemas que tienen graves consecuencias de fallas, son costosos de reparar o son críticos para las funciones principales del edificio. El sistema HVAC es el primero a considerar. Su consumo de energía representa una proporción muy grande del consumo total de energía del edificio, y la tecnología de predicción de fallas para componentes como compresores y rodamientos ya está muy madura.
De nuevo, los sistemas de ascensores y escaleras mecánicas. Entre ellos, sus requisitos de confiabilidad y desempeño de seguridad son extremadamente altos. Supervise la corriente del motor, la vibración del riel guía o los datos generados cuando la máquina de la puerta está en funcionamiento. De esta forma, podemos predecir el desgaste de la maquinaria y los fallos que se producen durante el funcionamiento eléctrico. Además, infraestructura eléctrica crítica. Como transformadores, sistemas de alimentación ininterrumpida, incluidos generadores, etc. También entran en la categoría de objetos de monitorización ideales. Una vez que fallan repentinamente, es probable que paralicen el funcionamiento de todo el edificio.
¿Qué tecnologías y sensores clave se necesitan para implementar el mantenimiento predictivo?
La piedra angular del mantenimiento predictivo es la arquitectura técnica. A nivel físico, existen varios sensores IoT, incluidos sensores de vibración que detectan desequilibrios o desalineaciones del dispositivo de giro. También hay sensores de temperatura para detectar un calentamiento excesivo de los rodamientos o conexiones eléctricas flojas, y pinzas amperimétricas para analizar el estado del motor.
Las plataformas en la nube o los servidores locales dependen de redes confiables para transmitir datos desde la capa de datos. , hasta que pueda aprender el modo de funcionamiento normal del equipo e identificar modelos complejos de aprendizaje automático que indiquen desviaciones anormales que predicen fallas. La capa de análisis se basa en modelos algorítmicos, comenzando con alarmas de umbral simples. Finalmente, el equipo de operación y mantenimiento recibirá las órdenes de trabajo enviadas después de su visualización en la plataforma de gestión.
Cómo integrar el mantenimiento predictivo con los sistemas de gestión de edificios existentes
El mantenimiento predictivo exitoso no funciona de forma aislada, sino que debe integrarse perfectamente en el sistema de gestión del edificio existente. Esto comienza con lograr un flujo fluido a nivel de datos. Con la ayuda de API o protocolo estándar. Sincronice automáticamente las alarmas de la plataforma de análisis predictivo y las órdenes de trabajo sugeridas con el módulo de operación y mantenimiento BMS o el sistema de gestión de mantenimiento computarizado.
Una vez completada la integración, el equipo de operación y mantenimiento puede ver el estado en tiempo real del equipo dentro de la misma interfaz, así como registros históricos de mantenimiento, órdenes de trabajo predictivas y otro contenido. Por ejemplo, cuando el sistema de predicción sugiere que es necesario inspeccionar la correa de una determinada unidad de tratamiento de aire, la orden de trabajo se puede vincular automáticamente a la página de la unidad en el BMS. La página mostrará la curva de cambio de sus parámetros operativos recientes, proporcionando así al personal de mantenimiento información contextual completa para mejorar la eficiencia en la toma de decisiones.
¿Qué papel juega el mantenimiento predictivo en la mejora de la eficiencia energética de los edificios?
El mantenimiento predictivo es altamente consistente con los objetivos de gestión de eficiencia energética. Hay consistencia y el rendimiento del equipo se degrada. Esta degradación suele ser progresiva. Por ejemplo, los intercambiadores de calor están sucios, lo que a su vez reduce la eficiencia de la transferencia de calor y los filtros se obstruyen, lo que resulta en un mayor consumo de energía de los ventiladores. Lo que puede capturar estas sutiles desviaciones de rendimiento es un sistema predictivo relacionado. En función del rendimiento de este sistema, se activará el mantenimiento antes de que las pérdidas de eficiencia energética sean enormes.
Esto no solo mantiene la eficiencia del diseño del equipo, sino que también permite optimizar la estrategia de operación del sistema mediante el análisis de datos. Por ejemplo, al comparar las tendencias de rendimiento de múltiples enfriadores, el sistema puede dar sugerencias, es decir, priorizar el uso de unidades más eficientes en condiciones de carga parcial, o ajustar el valor establecido de temperatura del agua enfriada para garantizar que se satisfaga la demanda y al mismo tiempo lograr un ahorro activo de energía, transformando el mantenimiento de un centro de costos a un punto impulsor para mejorar la eficiencia energética.
Principales desafíos y contramedidas para el mantenimiento predictivo
Aunque las perspectivas son muy amplias, el camino de implementación es desafiante. Inicialmente, la inversión fue el principal obstáculo, cubriendo el costo de los sensores, la instalación y las plataformas de software. La estrategia es comenzar a realizar pruebas piloto con equipos de alto valor y presupuestos seguros con un claro retorno de la inversión, y la inversión generalmente se recupera mediante ahorros en costos de mantenimiento y energía en un plazo de 1 a 3 años.
Otro desafío importante es la calidad de los datos y la escasez de talento. Los datos inexactos de los sensores o la interrupción de la transmisión darán lugar a un error de cálculo del modelo, lo que requiere el establecimiento de un estricto proceso de gobernanza de datos. Al mismo tiempo, el personal tradicional de operación y mantenimiento tiene que transformarse en el rol de analistas de datos. La estrategia de respuesta es seleccionar plataformas fáciles de usar y brindar capacitación continua para que las herramientas sirvan a las personas en lugar de reemplazarlas.
¿Qué estrategia de mantenimiento principal (reparación de averías, mantenimiento preventivo programado o ya se está probando el mantenimiento predictivo, etc.) se utiliza actualmente en su edificio o instalación? Al pensar en transformarse en mantenimiento predictivo, ¿cuál cree que es la mayor preocupación o dificultad? Me complace compartir sus ideas en el área de comentarios. Si este artículo te inspira, dale me gusta y compártelo con tus compañeros.
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