IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO CON MONITORIZACIÓN EN LÍNEA DE MOTORES ELÉCTRICOS, BASADO EN EL USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INFORME DE EXPERIENCIA DE LA CLASE DE INSTALACIONES ELÉCTRICAS INDUSTRIALES

Resumen

Resumen: Este trabajo aborda la implementación de un sistema de mantenimiento predictivo con monitorización en línea en motores eléctricos de alta tensión (6,6 kV). La iniciativa responde a fallos recurrentes debidos a la degradación térmica del aislamiento, causada por arranques excesivos en intervalos cortos, un problema que los métodos tradicionales, como la prueba Baker, no lograron prever. Para mitigar estos riesgos y aumentar la fiabilidad y disponibilidad de los activos, el proyecto seleccionó, a través del ecosistema INO.VC, la solución tecnológica de la startup 2Neuron, compuesta por los dispositivos Ultronline y Ultronlink. Esta tecnología utiliza inteligencia artificial para realizar una monitorización continua (24/7) de las señales eléctricas, permitiendo la detección temprana de anomalías tanto eléctricas como mecánicas, con diagnósticos automáticos que evolucionan mediante aprendizaje automático. La planificación detallada incluye un cronograma, la definición de roles entre contratista y cliente, un plan de pruebas (PIT) y objetivos para reducir el tiempo de inactividad no programado, optimizando la gestión del mantenimiento industrial bajo el paradigma de la Industria 4.0.

Palabras clave: Mantenimiento predictivo, monitorización en línea, inteligencia artificial, motores eléctricos, fiabilidad industrial.