Prevenir el fallo del motor de la bomba de lodos mediante la detección precoz con DataMind AI™
25 de agosto de 2025
Visión general
Razor Labs DataMind AI™estaba supervisando equipos giratorios críticos en una mina de vanadio, incluida una de las principales bombas de lodos de la mina. Esta bomba es un componente crítico de una de las dos líneas de procesamiento paralelas de la mina. Un fallo habría obligado a parar toda la línea, con la consiguiente pérdida del 50% de la capacidad de producción de la planta.
Desde el momento del despliegue, DataMind AI™marcó el motor de la bomba como ״Alarma״, debido a unos indicadores de fricción anormalmente altos y constantes. A pesar de que en ese momento no había síntomas de funcionamiento, como aumento de temperatura o caída de presión, el sistema identificó patrones irregulares de vibración y fricción no típicos de esta bomba.
El equipo del emplazamiento comprobó que el sistema de lubricación funcionaba correctamente y, al no observar ninguna mejora, redujo la carga de la bomba al 60% en un intento de estabilizar su estado y prolongar su vida útil. Sin embargo, DataMind AI™siguió informando de una fricción anormal. Estas percepciones impulsadas por la IA llevaron al equipo a pedir piezas de repuesto con antelación. A finales de mes, cuando llegaron las piezas, el equipo realizó una parada planificada y sustituyó el motor. Al desmontarlo, se descubrió una grieta visible en el eje del motor, lo que validó la alerta temprana y confirmó que el fallo había sido inminente.
DataMind AI Dashboard – Tendencia de las alarmas
Detección y diagnóstico
DataMind AI™monitorizó y clasificó el motor de la bomba como de alto riesgo basándose en:
- Persistencia de lasvibración de alta frecuencia en todas las cargas, indicativa de fricción
- La corriente y la velocidad indican que el motor no funcionaba con una carga elevada
Tendencia de la envoltura antes y después de sustituir el motor
Acción y respuesta
- Alarma activada: DataMind AI™detectó un deterioro mecánico persistente en el motor.
- Lubricación verificada: El emplazamiento confirmó que el sistema de lubricación de la bomba funcionaba correctamente y suministraba la cantidad y frecuencia de lubricación correctas
- Se intentó reducir la carga: La bomba funcionó al 60% para reducir la demanda, pero la degradación continuó.
- Sustitución proactiva: El motor se sustituyó durante el mantenimiento programado basándose en los diagnósticos de DataMind AI™.
- Recuperación confirmada: Los niveles de vibración tras la sustitución descendieron bruscamente. AI confirmó el restablecimiento de la estabilidad mecánica.
Antes vs. Después de la sustitución - Fricción resuelta
Antes de la sustitución: Niveles de vibración elevados y persistentes relacionados con la fricción, incluso con carga reducida
Después de la sustitución: Los niveles de vibración volvieron a los rangos nominales esperados para este tipo de bomba
Conclusión
Este caso demuestra cómo DataMind AI™permite a los equipos adelantarse a los fallos traduciendo el sutil comportamiento de las máquinas en ideas claras y procesables.
En lugar de reaccionar ante una avería inesperada del motor (que habría detenido una de las dos líneas de procesamiento), el centro pudo planificar con antelación. El equipo consiguió piezas de repuesto, programó una parada controlada y ejecutó la sustitución sin interrumpir la producción, evitando pérdidas de producción de unos 120.000 $.
Panel DataMind AI™– el motor vuelve a funcionar con normalidad
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