La fusión de sensores identifica la degradación mecánica del ventilador de sinterización antes de que falle

Los fallos inesperados de los ventiladores de sinterización en la producción de aleaciones pueden causar importantes paradas operativas y pérdidas económicas. Para evitar estos riesgos, una empresa líder implantó DataMind AI™para supervisar los equipos críticos en tiempo real y detectar los primeros signos de deterioro mecánico.

A principios de marzo de 2025, DataMind AI™detectó vibraciones axiales elevadas en uno de los ventiladores de sinterización de alta capacidad de la planta. Las inspecciones tradicionales habían pasado por alto factores contribuyentes: una cubierta de succión abierta que quedó sin sellar tras un incidente anterior, lo que interrumpió el flujo de aire y aumentó gradualmente la carga sobre el impulsor.

Además, un golpe anterior con un objeto extraño había causado probablemente daños internos no detectados, lo que afectaba aún más al equilibrio del sistema.
Como los niveles de vibración seguían aumentando, DataMind AI™elevó el estado de salud del ventilador a Crítico, lo que provocó una inspección inmediata. El equipo del centro identificó una degradación mecánica en dos componentes clave: un acoplamiento desalineado y un impulsor desequilibrado, confirmada por la necesidad de una corrección sustancial del peso durante el reequilibrado.

Gracias al diagnóstico precoz basado en la IA y la fusión multisensor, el equipo de mantenimiento intervino antes de que se produjera el fallo, evitando daños en los equipos, previniendo el tiempo de inactividad y protegiendo los activos aguas abajo.

Este caso demuestra cómo DataMind AI™permite un mantenimiento predictivo que impulsa decisiones más rápidas e inteligentes con un esfuerzo manual mínimo.