PRODUCTOS Y CALIDAD CUANDO LAS MÁQUINAS SUSURRAN ... ... escuche a nuestros expertos Cómo LANXESS utiliza el mantenimiento basado en IA para evitar paradas de planta, ahorrar millones y digitalizar aún más sus operaciones. A veces sólo se trata de una pequeña caída de presión en el sistema de aceite lubricante, un ligero aumento de la velocidad del ventilador o un discreto aumento de la temperatura en el cojinete de una bomba. Desviaciones del compor- tamiento normal de las señales apenas perceptibles, pero que pueden significar mucho. Bastian Höfer, Jefe de Manteni- miento Predictivo, y su equipo del Grupo Función PTSE han aprendido a escuchar con precisión estos "sonidos susurrantes". Gracias a un software asistido por inteligen- cia artificial, una moderna tecnología de sensores y un profundo conocimiento de los datos de las máquinas y los procesos, detectan los problemas antes incluso de que surjan. Tras aproximadamente un año de implantación, está claro que esta es- cucha temprana está dando sus frutos. Sr. Höfer, LANXESS está desplegando actualmente una herramienta de mante- nimiento predictivo. ¿En qué punto nos encontramos actualmente? Bastian Höfer: Alrededor de un tercio de todos los componentes especialmente críticos de las instalaciones están ya conec- tados a nuestro sistema de vigilancia: unos 100 objetos en todas las unidades de nego- cio y en casi todas las regiones. Actualmen- te nos centramos en las grandes máquinas rotativas, como centrifugadoras, compreso- res y agitadores, ya que los daños pueden salir muy caros. Actualmente descubrimos una media de un problema emergente por semana, y la tendencia va en aumento. ¿Qué ha conseguido hasta ahora? Bastian Höfer: Mucho: ya hemos detecta- do a tiempo unas 40 pérdidas potenciales. Sin nuestros análisis, muchas de ellas no se habrían advertido hasta que ya hubieran tenido graves consecuencias. Desde daños en los rodamientos y fugas hasta cables 18 Xpress | 04.2025 indicaciones. La experiencia de nuestros empleados sigue siendo la medida de todas las cosas. Una vez completado el despliegue, ¿ve más posibilidades? Bastian Höfer: Por supuesto. Actualmente estamos investigando varias aplicaciones. Una de ellas es la supervisión de válvulas de control. El software diseñado para este fin no sólo reconoce los tipos de error, sino que incluso calcula la vida útil restante prevista. Esto nos permite evitar inspeccio- nes innecesarias de las válvulas y paradas imprevistas en el futuro. La supervisión de purgadores de vapor también es una apli- cación muy escalable. Si un purgador de vapor está defectuoso, el vapor puede esca- par de forma inadvertida durante semanas, lo que provoca considerables pérdidas de energía. Gracias a la supervisión continua, reconocemos estos defectos en una fase temprana. La inversión suele amortizarse en pocos meses. Al mismo tiempo, contribui- mos notablemente a la eficiencia energética y, por tanto, a una mayor sostenibilidad. ¿Son nuestros sistemas lo suficientemente digitales para ello? Bastian Höfer: En muchos casos, sí. Aho- ra tenemos acceso a los datos de unos 600.000 sensores en el archivo central, una base excelente. Para algunas aplicaci- ones especiales, sin embargo, necesitamos instalar sensores adicionales para ser aún más transparentes. Para ello, utilizamos tecnología inalámbrica moderna que pue- de integrarse fácilmente, sin grandes inter- venciones ni costes elevados. Cada sensor adicional amplía y refuerza la red al mismo tiempo: no sólo obtenemos acceso a los datos relevantes para la supervisión, sino que también damos un fuerte impulso a la digitalización en la producción y el mante- nimiento. BASTIAN HÖFER bloqueados o sensores defectuosos, todo estaba incluido. Y es precisamente esta di- versidad la que demuestra la fuerza del si- stema: no sólo reconoce patrones de fallos individuales, sino que también actúa como una red de supervisión de malla fina. En conjunto, estamos hablando de un ahorro de siete cifras, por no hablar de los fallos de entrega evitados y los clientes molestos. ¿Cómo funciona exactamente la vigilancia? Bastian Höfer: En primer lugar: nada fun- ciona sin un entorno de software sólido y una infraestructura de datos fiable. Ambos nos los proporcionan nuestros colegas de GF IT, con los que colaboramos estrecha- mente. A continuación, nuestra herramien- ta analiza la interacción de los valores de, por ejemplo, corriente, presión, temperatu- ra y vibraciones de nuestro archivo central de datos (AVEVA PI) y llega a conocer el "comportamiento normal" de una máqui- na, por así decirlo. Si los valores se desvían de esto, el sistema hace sonar la alarma y nos muestra con precisión qué señales han desencadenado la anomalía. Entonces empieza el verdadero trabajo en equipo: comprobamos los datos, los discutimos con nuestros expertos en las plantas y de- cidimos juntos si es necesario tomar medi- das y cuáles. Lo importante aquí es que la IA no toma ninguna decisión. Proporciona