12 noviembre 2026

Entre el 1 y el 11 de septiembre de 2024, un proyecto de la Universidad Uniajc midió las vibraciones de bombas de vacío en la planta 1 de Propal, en Carvajal Pulpa y Papel SA, y registró 6.8 mm/s de vibración general en el motor frente a 1.06 mm/s en la bomba. Son cifras de un prototipo, pero muestran cómo un sensor de bajo costo, un microcontrolador y un aviso por celular empiezan a ocupar un lugar en el mantenimiento de plantas colombianas. La idea de fondo es vieja: un motor que se deteriora vibra distinto antes de fallar. Lo nuevo es que hoy esa señal se puede captar, procesar y enviar al técnico sin que nadie recorra la planta con un instrumento portátil.

IoT y mantenimiento predictivo en motores y bombas industriales

El mantenimiento predictivo parte de una premisa sencilla: intervenir una máquina cuando los datos indican que lo necesita, y no cuando ya se averió ni cuando lo dicta un calendario. En motores y bombas, la vibración es una de las variables más reveladoras. Desalineaciones, desbalanceos, rodamientos desgastados o holguras mecánicas alteran el patrón con el que vibra el equipo mucho antes de que haya un paro.

Un trabajo publicado por la Universidad Distrital Francisco José de Caldas el 23 de julio de 2024, titulado «Sistema de monitoreo de vibraciones por medio de modelos de mantenimiento predictivo 4.0 PHM y sistemas inerciales con el propósito de diagnosticar el estado y salud de activos», plantea justamente ese enfoque. Según el repositorio de la Universidad Distrital, el estudio combina tecnologías de Industria 4.0 como IoT, Big Data e inteligencia artificial para optimizar el mantenimiento mediante análisis de datos en tiempo real. El monitoreo del estado de las máquinas se apoya en sensores como los acelerómetros, que se usan para el análisis vibracional en motores.

Otro trabajo, desarrollado en las Unidades Tecnológicas de Santander bajo el título «Sistema IoT para monitoreo de vibraciones en motores eléctricos industriales aplicado al mantenimiento», llega a una conclusión práctica. Un prototipo IoT puede captar, procesar y visualizar en tiempo real variables de un motor eléctrico y emitir alertas cuando la vibración se sale de lo esperado. Es decir, el sistema no se limita a registrar datos para revisarlos después: cierra el circuito hasta el aviso.

Siemens, por su parte, describe en un documento técnico sobre diagnóstico de motores que el análisis de vibraciones permite detectar fallas y evitar tanto altos consumos de energía como daños severos o catastróficos. La mención al consumo de energía no es menor, porque un motor con problemas mecánicos suele trabajar con más esfuerzo del necesario. Para una planta, la vibración deja de ser un asunto exclusivo de confiabilidad y entra también en la cuenta de eficiencia energética.

Casos aplicados en plantas de manufactura colombianas

La evidencia más concreta en el país viene del proyecto de la Universidad Uniajc sobre bombas de vacío en Propal planta 1, una operación de Carvajal Pulpa y Papel SA. Según la ficha del repositorio de la Uniajc, el monitoreo se hizo entre el 1 y el 11 de septiembre de 2024. Las bombas de vacío son equipos críticos en la fabricación de papel, y un motor que arrastra una bomba es justo el tipo de activo donde un aviso temprano evita una parada larga.

El valor del caso está en que se probó en una planta real y no solo en banco de pruebas. Una ventana de once días es corta para sacar conclusiones sobre el comportamiento de un equipo a largo plazo, y conviene leerla así: demuestra que el prototipo funciona en condiciones de planta, no que ya sustituya a un programa formal de análisis de vibraciones. Aun así, para un jefe de mantenimiento que dude de la tecnología, ver un sistema recogiendo datos de equipos en operación pesa más que cualquier folleto.

Hay además un asunto de infraestructura que suele pasarse por alto. Estos sensores viven en la red de la planta y envían datos y mensajes a servicios externos, de modo que el área de TI debe segmentar bien el tráfico entre la operación, la oficina y los espacios de uso general. En instalaciones alejadas, donde existen redes para el tiempo de descanso del personal, un supervisor de TI puede revisar portales como Apuesta Ideal, guía de casinos y apuestas para comprobar qué servicios de entretenimiento digital se alcanzan desde las zonas de bienestar, y así mantener esas redes separadas de los equipos de monitoreo. Esa separación evita que un tablero de alertas comparta segmento con el celular de cualquier visitante. Es un trabajo conjunto entre mantenimiento y sistemas que rara vez aparece en los proyectos académicos, pero que determina si un prototipo puede pasar a producción.

Arquitectura del sistema y resultados de medición

El proyecto de la Uniajc documenta con bastante claridad qué hizo el sistema y dónde estuvieron sus límites. Los datos que conviene tener a mano para comparar con otros desarrollos son estos:

  • Variables: vibración general del motor y de la bomba de vacío, medida con sensores inerciales.
  • Resultado en el motor: 6.8 mm/s de vibración general.
  • Resultado en la bomba de vacío: 1.06 mm/s de vibración general.
  • Alertas: mensajes en la interfaz gráfica y también por WhatsApp mediante CallMeBot.
  • Frecuencia de muestreo: máxima de 4.2 kHz en el prototipo.

La diferencia entre las dos lecturas es amplia: el motor registró una vibración general bastante mayor que la bomba. Con esos datos no se puede decir si 6.8 mm/s es un valor preocupante, porque eso depende del tamaño, la potencia y la velocidad de la máquina, y del criterio de severidad que use cada planta. Lo útil es que el sistema permite fijar umbrales propios y ver cuándo se cruzan, en lugar de depender de la intuición de quien pasa junto al equipo.

La tasa de muestreo de 4.2 kHz marca el alcance técnico del prototipo. Como regla general, un sistema solo puede observar frecuencias hasta aproximadamente la mitad de la tasa de muestreo, lo que deja fuera las señales de muy alta frecuencia que a veces delatan defectos incipientes en rodamientos. Para vigilar el nivel general de vibración y detectar tendencias es suficiente. Para un diagnóstico fino de fallas específicas, un analista tendría que valorar si el rango disponible alcanza.

Las alertas por WhatsApp mediante CallMeBot son quizá el detalle más práctico. Un aviso en el teléfono del técnico de turno llega más rápido que una pantalla en la sala de control que nadie mira, y no requiere software especial. El riesgo es el opuesto: si los umbrales están mal ajustados, el técnico recibe mensajes constantes y termina ignorándolos. Calibrar las alarmas con la planta funcionando en condiciones normales es parte del montaje, no un ajuste posterior.

Beneficios operativos para la planta y el mantenimiento

El trabajo de las UTS explica el propósito del sistema con una frase directa: está diseñado para disminuir fallas inesperadas, paradas no programadas y costos asociados al mantenimiento correctivo. Cada uno de esos tres conceptos pesa distinto en el presupuesto. La falla inesperada rompe la programación de producción, la parada no programada deja capacidad instalada sin usar y el correctivo suele costar más que una intervención planeada, porque obliga a conseguir repuestos y mano de obra con urgencia.

Siemens añade el componente de severidad: detectar la falla a tiempo evita los daños severos o catastróficos. En un motor, la diferencia entre cambiar un rodamiento a tiempo y rebobinar o reemplazar el equipo completo puede ser considerable. En una bomba de vacío que alimenta una línea continua, la diferencia es también la de parar o no una línea entera.

Para el área de mantenimiento, el beneficio se nota en la forma de trabajar. Las rutas manuales de medición siguen siendo útiles, pero entre una ronda y la siguiente el equipo queda sin vigilancia; un sensor conectado cubre ese intervalo. Los datos acumulados, además, sirven para comparar equipos similares, justificar una compra de repuestos o decidir en qué parada programada intervenir cada máquina. El gerente de planta gana algo parecido a la previsibilidad: menos sorpresas y una conversación con producción basada en datos.

Conviene no esperar milagros de un prototipo. Un sistema así necesita sensores bien fijados, una red estable y alguien que revise los umbrales y atienda las alertas. Sin ese responsable, el sistema genera datos que nadie usa, y el costo evitado nunca se materializa.

Ecosistema colombiano de servicios y validación técnica

Entre el prototipo universitario y la operación diaria hay un camino que muchas plantas recorren con apoyo externo. En Colombia existen empresas que ofrecen monitoreo de vibraciones industriales, y una de ellas, Ambienciq Ingenieros S.A.S., informa en su sitio que presta el servicio para maquinaria industrial con respaldo de laboratorios acreditados bajo la norma ISO/IEC 17025 y registrados ante el IDEAM. Es una afirmación de la propia empresa, por lo que a quien contrate le corresponde pedir los certificados vigentes y verificar su alcance.

Esa acreditación importa porque define qué tan confiables son las mediciones que sustentan una decisión de mantenimiento. Un prototipo como el de la Uniajc o el de las UTS demuestra que la tecnología es viable; un laboratorio acreditado aporta trazabilidad cuando el dato debe resistir una auditoría, una reclamación de garantía o una discusión con el proveedor del equipo. Ambos caminos no compiten: la planta puede vigilar de forma continua con sensores propios y recurrir a mediciones externas para validar los equipos más críticos.

Para un responsable de mantenimiento en Colombia, el punto de partida razonable es escoger uno o dos activos críticos, como un motor que arrastre una bomba de proceso, y medirlos durante algunas semanas antes de ampliar el sistema. Con ese historial se definen umbrales propios, se decide quién recibe las alertas y se ve si el muestreo disponible alcanza para las fallas que más preocupan. Solo entonces tiene sentido comparar la compra de un sistema con un contrato de servicio.