Mantenimiento predictivo de bomba y compresor en refinería — una parada no planificada vacía toda la unidad.
Una bomba API 610 que falla en una unidad de proceso de refinería puede tirar abajo la FCC, la HDS o el reformer durante horas. iLEAN cruza vibración, temperatura de cojinete, corriente y datos del DCS para nombrar el modo de fallo semanas antes, abrir la orden de trabajo en tu CMMS y planificar la intervención en parada programada. Sin tocar el SIS.
El monitoring está, pero la alarma llega cuando ya es tarde.
En cualquier refinería seria hay sistemas de monitoring de vibración (Bently, GE, Emerson AMS) instalados desde hace décadas, recogiendo datos de las bombas críticas y los compresores axiales 24/7. Y aun así, las paradas no planificadas siguen ocurriendo. Por tres motivos que se repiten:
- El umbral genérico es ciego al contexto — la alarma salta cuando la vibración supera X mm/s RMS. Pero un cojinete entra en fatiga subiendo lentamente la envolvente espectral mucho antes de que el RMS global se mueva, y un sello mecánico avisa por la temperatura del prensaestopas, no por vibración. El umbral genérico se entera tarde, o no se entera.
- Las señales viven en sistemas que no se hablan — el monitoring en su propia consola, el DCS con las presiones de proceso por separado, el CMMS (SAP PM, Maximo) con el histórico de intervenciones en una tercera, los reportes de inspección de ruta en una Excel del supervisor. Nadie cruza las cuatro.
- La inspección de ruta depende del ojo del veterano — y el veterano inspecciona cada bomba una vez al mes. Lo que se desvía la segunda semana lo descubre el operador cuando la bomba pita en su consola — o cuando se calienta de más.
El resultado es fallos no planificados que paran una unidad de proceso entera y obligan a un arranque de varios cientos de miles de euros — todo por un cojinete de cinco kilos.
iLEAN no sustituye el monitoring — sella las grietas entre monitoring, DCS, CMMS y ruta del veterano.
El problema no es falta de sensores: es información que vive en islas y una alarma genérica que llega tarde. iLEAN actúa como la masilla que rellena los huecos entre los sistemas que ya tienes, y le da al planner del mantenimiento un agente que cruza las cuatro fuentes y nombra el modo de fallo.
Edge ve y mide en el equipo. Connect lee monitoring, DCS, CMMS y la Excel del supervisor. Brain reconoce el patrón de fallo. El agente abre la orden de trabajo — la persona planifica.
Las piezas iLEAN aplicadas a la predicción de fallo de bomba y compresor:
- Edge — terminal con CNN sobre cámara y termografía de cojinete y sello mecánico cuando hace falta complementar el monitoring existente. Lee el sello, ve el goteo, mide la temperatura puntual del cojinete sin entrar en el DCS. Funciona sin red, como diseño no negociable: en una unidad de proceso, lo crítico no puede depender del WiFi.
- Connect — captura el dato venga de donde venga: integración OPC UA con el sistema de monitoring (Bently, Emerson AMS, GE), DCS por Modbus o driver propietario, CMMS por API o por export programado, Excel del supervisor de ruta por carpeta compartida. La integración no es un botón mágico: cada isla es trabajo real. Lo que cambió es que ahora es asequible.
- Brain + Agente — sobre todo eso, Brain reconoce el patrón de cada modo de fallo (fatiga de cojinete, sello secándose, cavitación, desalineación, desbalanceo) cruzando vibración + termografía + corriente del motor + cabeza diferencial. El agente nombra el modo de fallo probable, estima ventana de intervención (semanas, no horas) y abre la orden de trabajo en SAP PM/Maximo con la evidencia adjunta — gráfica espectral, foto termográfica, comparativa con bombas hermanas, recomendación de repuesto. El planner valida y planifica.
Monitoring con umbral genérico vs. predicción multivariable con orden de trabajo
| Aspecto | Monitoring clásico + ruta del veterano | Con iLEAN Edge + Brain + Agente |
|---|---|---|
| Disparo de alarma | Umbral RMS de vibración genérico | Patrón multivariable por modo de fallo |
| Ventana de aviso | Horas — a veces minutos | Semanas — orden planificable en parada programada |
| Diagnóstico | «Vibración alta» — sin contexto | «Fatiga de cojinete radial — sustituir en próximas 4 semanas» |
| Fuentes cruzadas | Monitoring, DCS, CMMS, Excel viven en islas | Las cuatro unificadas en el segundo cero |
| Orden de trabajo | Manual, en reunión semanal | Abierta en SAP PM/Maximo con evidencia adjunta |
| Toca el SIS o el DCS | n/a | Nunca — Connect solo lee, anillo OT intacto |
Estimación de impacto para tu planta — a validar con tus números.
El siguiente bloque es una estimación a validar con los datos concretos de tu planta. Lo planteamos para que el comité tenga un orden de magnitud; lo refinamos en el diagnóstico.
- Refinería con FCC + HDS + reformer, parque de ~150-300 bombas API 610 y 4-8 compresores centrífugos críticos, monitoring Bently/Emerson AMS existente, CMMS SAP PM o IBM Maximo.
- Piloto Edge + Brain sobre la familia Pareto: las 20-30 bombas que históricamente concentran el 80% de los fallos no planificados. Primer valor esperable en pocas semanas.
- Reducción de fallos no planificados ≥ 30% en la familia piloto. El sistema empieza dando aviso útil sobre los modos de fallo más frecuentes (cojinete y sello) y aprende los menos frecuentes con el tiempo.
- Payback orientativo entre 4 y 9 meses, dominado por el coste de una sola parada no planificada de unidad evitada. En una FCC, el ahorro de una sola parada suele cubrir varios pilotos completos.
Y la duda razonable del jefe de mantenimiento
«¿Y si el agente abre órdenes de trabajo en falso y satura al planner?» — la alucinación es un problema de la generación libre, no de las tareas ancladas. Cuando la IA se limita a comparar el patrón actual con un histórico de fallos reales y nombrar el modo más probable, los mejores modelos bajaron el error por debajo del 1,5% [1]. Y aun así, el agente no toca el SIS ni el DCS: abre una propuesta de orden en tu CMMS con la evidencia, y el planner decide. Los tres anillos están ahí precisamente para esto — el anillo OT acepta solo lo validado y firmado.
[1] Paper OpenAI «Why Language Models Hallucinate», 2025 — sobre fiabilidad de la IA en tareas ancladas.
Lo que se pregunta sobre mantenimiento predictivo de bomba y compresor en refinería
¿Qué señales combina iLEAN para predecir fallo de bomba o compresor?
Como mínimo cinco familias de señal: vibración en cojinete radial y axial (FFT + envolvente), temperatura del cojinete y del sello mecánico, corriente consumida por el motor (firma eléctrica), presiones de aspiración y descarga del proceso, y la cabeza diferencial calculada. Brain cruza esas señales con el histórico de fallos de esa misma bomba o de bombas hermanas — el patrón de un cojinete entrando en fatiga es distinto del de un sello secándose, y muy distinto del de cavitación. El agente nombra el modo de fallo probable, no solo una alarma genérica.
¿Funciona con bombas legacy sin sensores nuevos?
Sí — y esa es la palanca. Connect captura en tres modos: integración nativa por OPC UA/Modbus con el sistema de monitoring (Bently, Emerson AMS, GE Bently Nevada), modo intermedio cuando la bomba solo tiene un PLC viejo con interfaz aislada, y modo manual cuando hace falta añadir un acelerómetro IIoT inalámbrico en cojinete. El propio iLEAN Edge soporta cámara con visión y termografía sobre cojinete y acople — el ojo del inspector de ruta hecho permanente, sin obra de instrumentación.
¿Y con un compresor de gas axial o reciprocante?
El compresor crítico (axial, centrífugo o reciprocante) tiene mejor instrumentación de base, pero el problema sigue siendo el mismo: las señales viven en el sistema del fabricante, los datos de proceso en el DCS, los reportes de inspección en una Excel, el historial de paradas en SAP PM. Brain unifica. Un compresor de gas suele tener firma de fallo más larga (semanas), lo que permite intervención planificada en parada programada en vez de parar la unidad de proceso entera por una emergencia. Esa diferencia es la cuenta de resultados.
¿Cómo se integra con el DCS y el CMMS sin tocar nada crítico?
iLEAN se pone encima del DCS, del sistema de monitoring y del CMMS (SAP PM, IBM Maximo). Connect lee — nunca escribe en el SIS, nunca toca el DCS, nunca acepta conexión entrante en el anillo OT. Cuando el agente concluye que una bomba debe entrar en mantenimiento en las próximas X semanas, abre la orden de trabajo en tu CMMS con la evidencia adjunta (gráfica de vibración, foto termográfica, comparativa con bombas hermanas). El planner valida y planifica. El SIS está intocado.
¿Cuántos fallos no planificados se reducen?
Estimación a validar con tu histórico: en refinerías con histórico de fallos de bombas API 610 y compresores centrífugos críticos, un piloto Edge + Brain razonablemente acotado suele dar el primer valor en pocas semanas y una reducción de fallos no planificados ≥ 30% en la familia piloto. El payback orientativo está entre 4 y 9 meses — la palanca dura es una sola parada no planificada de unidad evitada, que en una FCC o una HDS suele cubrir varios pilotos completos. Lo refinamos con tu MTBF real y tu coste de parada de unidad.
Cuéntanos tu caso y te pasamos en 48h el ROI estimado del mantenimiento predictivo para tu refinería.
Trabajamos sobre tu MTBF real y tu coste de parada de unidad, no sobre números medios de la industria. Diagnóstico sin compromiso.
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