El mantenimiento predictivo consiste en vigilar los datos de los equipos para detectar las señales de que algo empieza a ir mal y actuar antes de que se convierta en una avería. En un edificio, esos datos ya existen: el consumo de cada equipo, la presión de un circuito, la temperatura de una tubería, las horas que funciona una bomba. Lo difícil es mirarlos todos, todos los días, y saber cuáles importan. Para eso sirve la detección de anomalías con inteligencia artificial: hace esa revisión por ti a todas horas y solo te enseña lo que merece atención.
Los mismos datos que avisan de una avería también avisan de la energía que se está tirando. Por eso, en un edificio, el mantenimiento predictivo sirve para dos cosas a la vez: anticiparse a las averías y dejar de pagar consumos que sobran. A continuación verás qué señales dan los datos, qué cuesta no verlas y cómo tenerlas delante sin montar un gran proyecto.
Qué es el mantenimiento predictivo
En un edificio conviven tres formas de mantener los equipos. El mantenimiento correctivo arregla lo que se ha roto. El preventivo revisa los equipos cada cierto tiempo, se necesite o no: la enfriadora pasa su revisión en marzo aunque funcione perfectamente y, si empieza a fallar en mayo, nadie lo sabe hasta la siguiente visita. El predictivo mira cómo se comporta cada equipo y avisa cuando algo cambia, para intervenir antes de que el equipo se pare.
No sustituye al preventivo, que sigue siendo obligatorio: en España, el RITE exige un mantenimiento periódico de las instalaciones térmicas de los edificios. Lo completa: te dice qué equipo necesita atención antes de la próxima revisión y cuál puede esperar.
Las señales que dan los datos de un edificio
Una avería casi nunca llega de golpe. Antes suele dejar rastro en los datos, y lo mismo pasa con el consumo que sobra. Estas son las señales más habituales:
- Un equipo que funciona fuera de horario: la climatización de una sala de reuniones que sigue encendida a las once de la noche, o una bomba que no para el fin de semana.
- Un consumo que sube sin motivo: una enfriadora que gasta más que el mes pasado con la misma temperatura exterior, o más que otra igual en otra planta.
- Un equipo que no se detiene nunca: el consumo fantasma, lo que sigue gastando un equipo cuando nadie lo usa.
- Una consigna olvidada: la temperatura que se subió para un evento y se quedó así.
- Una presión que baja poco a poco: en un circuito de calefacción, suele indicar una pequeña fuga.
- Una temperatura que no llega: el agua sale de la caldera a la temperatura de siempre, pero tarda cada vez más en calentar la planta.
- Unas vibraciones que aumentan: una bomba o un ventilador que vibra más que la semana pasada suele estar desgastando un rodamiento.
Al principio, ninguna de estas señales hace saltar una alarma. Un sistema de alarmas clásico avisa cuando un valor cruza un límite, es decir, cuando el problema ya es evidente. Las derivas lentas pasan por debajo.
Lo que cuesta no verlas
Lo primero que se paga es la energía. Para hacerte una idea, una bomba de 2 kW que se queda funcionando un fin de semana entero suma 96 kWh de más. Si eso pasa cada semana sin que nadie lo vea, a final de año son unos 5.000 kWh de una sola bomba; a 0,15 € el kWh, por poner un precio de ejemplo, unos 750 € al año. Y en un edificio hay muchos equipos que pueden estar haciendo lo mismo.
Luego está la avería en el peor momento. La enfriadora que daba señales en mayo se para en julio, con el edificio lleno y el técnico con dos semanas de espera. Arreglarla con prisas sale más caro, y mientras tanto la gente trabaja con calor y llama para quejarse.
También cuentan los desplazamientos. Sin datos, cada aviso obliga a ir a ver qué pasa. Con datos, muchas veces se resuelve a distancia y, cuando hay que ir, el técnico sabe qué equipo falla y qué tiene que llevar.
Por qué nadie lo ve, aunque los datos estén ahí
Muchos edificios ya tienen un BMS que recoge datos. El problema es que nadie tiene tiempo de revisar las gráficas de cientos de equipos cada día, y comparar el comportamiento de hoy con el de hace un mes no se hace a ojo. Así que los datos se acumulan sin que nadie saque nada de ellos.
Por eso el mantenimiento predictivo se asociaba a grandes proyectos, con especialistas en datos y meses de trabajo. Hoy esa parte la puede hacer la propia plataforma del edificio.
Cómo lo hace la IA de edalsoBMS
En edalsoBMS, nuestra IA aprende cómo se comporta cada equipo conectado: cuánto consume, a qué horas funciona, qué presión o qué temperatura son normales para él. A partir de ahí, detecta lo que se sale de lo normal y te lo enseña en la plataforma.
Para cada caso, te explica qué está pasando, te recomienda qué hacer y calcula el ahorro estimado si aplicas la recomendación. Además del consumo, analiza cualquier dato que venga de un sensor o de un equipo, desde un contador hasta una sonda de presión, la temperatura de una tubería o las vibraciones de una máquina. Y lo hace equipo por equipo, sin quedarse en el contador general del edificio.
De los datos a la decisión, en la misma plataforma.
La decisión es tuya. Revisas lo que ha encontrado, decides qué hacer y, como edalsoBMS es a la vez BMS y plataforma IoT, lo corriges sin salir de la plataforma: cambias un horario, ajustas una consigna o creas una automatización. Si hace falta un técnico, abres la incidencia con toda la información. Y en gestión energética ves cómo baja el consumo después del cambio.
Qué necesitas para empezar
Necesitas que los equipos que quieres vigilar envíen sus datos a la plataforma. En muchos edificios, buena parte de esos datos ya existe: los equipos de climatización, los contadores y otras instalaciones suelen hablar protocolos abiertos. Nuestro gateway, edalsoOne, se conecta a ellos y, donde falte información, se añaden sensores inalámbricos, por ejemplo de temperatura, de presión o de consumo, en la mayoría de los casos sin obra.
No hace falta empezar por todo. Lo práctico es elegir los equipos que más gastan o los que más daño hacen cuando fallan, como la producción de frío y calor o las bombas principales, y ampliar después. Si todavía no tienes claro qué es un BMS y qué puede hacer, te lo contamos en ¿Qué es un BMS?.
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