Fallo de filtración del aceite del motor detectado por DataMind AI en Komatsu 930E

Los fallos del sistema de filtración del aceite del motor en los camiones de transporte minero pueden acelerar el desgaste interno del motor por la circulación de aceite contaminado, lo que puede provocar daños catastróficos en los cojinetes o los pistones. Detectar la diferencia entre una auténtica restricción de la filtración y una anomalía del sensor requiere correlacionar múltiples señales de presión y el contexto de mantenimiento. DataMind AI supervisa continuamente las tendencias de la presión diferencial del aceite, la presión principal del aceite, los resultados de los análisis del aceite y los registros de mantenimiento en los sistemas de lubricación críticos, lo que permite la detección precoz de la degradación de la filtración antes de que comprometa la integridad del motor.

En este caso, DataMind AI identificó una tendencia anormal al alza en la presión diferencial del aceite del motor de un camión de transporte Komatsu 930E, que aumentó de niveles normales a 125 kPa entre el 30 de noviembre y el 9 de diciembre, y luego permaneció fija en ese valor. La presión del aceite principal se mantuvo estable en aproximadamente 450 kPa, mientras que los resultados de los análisis de aceite parecían normales. En particular, el sistema OEM no registró ningún fallo del eliminador ni ningún caso de obstrucción del filtro. Una comparación entre camiones reveló que esta unidad mostraba valores de presión diferencial significativamente más altos que otros camiones de la flota, lo que confirmó aún más la anomalía.

Al analizar la divergencia entre el aumento de la presión diferencial y la presión estable del aceite principal, combinada con el seguimiento de la señal de rango extendido por encima de 200 kPa, DataMind AI identificó un problema compuesto: el camión había estado funcionando sin un eliminador (filtro centrífugo) que funcionara correctamente, y el motor del eliminador existente se encontró dañado. La lectura de presión diferencial fija también sugería un posible sensor o componente eléctrico que contribuía al comportamiento anómalo de la señal.

Basándose en la alerta temprana de DataMind AI, el equipo de la obra realizó un cambio de aceite y filtro del motor el 24 de diciembre, tras lo cual la presión diferencial bajó a 98 kPa. Se instaló un nuevo eliminador, se sustituyó el motor dañado del eliminador y se ajustó la frecuencia de mantenimiento a 500 horas para las carretillas sin eliminador. Estas acciones específicas evitaron posibles daños en los cojinetes del motor por una filtración inadecuada del aceite, evitando unos 2 días de paradas imprevistas y ahorrando aproximadamente 100.000 dólares.