Caso práctico: DataMind AI™ detecta la fricción oculta en la bomba de lubricación y evita el fallo de la centrifugadora
31 de julio de 2025
En la minería del carbón, las centrifugadoras de alta velocidad desempeñan un papel fundamental en la reducción del contenido de humedad del carbón fino durante el proceso de deshidratación. Pero estas máquinas dependen de algo aparentemente sencillo: una bomba de lubricación específica que mantiene sus cojinetes funcionando sin problemas.
En un centro, se utilizó DataMind AI™ para supervisar el sistema de lubricación de una centrifugadora crítica. El sistema detectó vibraciones anómalas de alta frecuencia en la caja de engranajes de la bomba de lubricación: los primeros signos de fricción interna de los engranajes. Aunque la monitorización de estado tradicional no dio la alarma, DataMind AI ™ elevó el evento a “Crítico”, lo que provocó una investigación inmediata.
¿Cuál es la causa? Fricción en la caja de engranajes de la bomba de lubricación, indetectable por métodos tradicionales. Si no se hubiera resuelto, podría haber provocado un fallo de lubricación, daños en los cojinetes y una parada imprevista de la centrifugadora.
El equipo de mantenimiento sustituyó proactivamente todo el conjunto de la bomba, incluida la caja de engranajes, durante una parada programada. DataMind AI™ validó la reparación: los datos posteriores a la sustitución mostraron una reducción significativa de las vibraciones, lo que confirmó que se había resuelto la fricción.
Resumen de resultados
- ~240.000$ ahorrados
- 7 Horas de inactividad imprevista evitadas
- Fallo evitado: Avería de la bomba de lubricación y parada de la centrifugadora
- Mayor fiabilidad: La fricción se resuelve pronto, sin interrupción de la producción
Medidas adoptadas
- DataMind AI™ detectó una elevada fricción de engranajes en la bomba de lubricación
- El sistema pasó a “Crítico”, lo que provocó la inspección de
- El equipo de mantenimiento sustituyó el conjunto de la bomba
- Los datos posteriores a la sustitución confirmaron que los niveles de vibración
volvieron a la normalidad
Conclusión
Este caso pone de relieve cómo la fusión de sensores impulsada por la IA permite la detección precoz de fallos que los sistemas heredados pasan por alto, permitiendo un mantenimiento más inteligente, minimizando los fallos y salvaguardando el tiempo de actividad en las operaciones de misión crítica.
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