Mantenimiento Predictivo por Medio de IoT a Motor MTU
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Vargas Sandoval, Juan Sebastián
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Universidad Santo Tomás
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En los sistemas industriales de alta criticidad, los motores de combustión interna empleados en la generación de energía desempeñan un papel fundamental como activos estratégicos, dado que su nivel de confiabilidad y disponibilidad incide de manera directa en los resultados operativos y financieros de las organizaciones. En este sentido, los motores MTU constituyen inversiones de capital intensivo que requieren la adopción de estrategias de gestión orientadas a la mitigación del riesgo y a la maximización del valor. De acuerdo con la Organización Internacional de Normalización, a través de la norma ISO 55000, la gestión de activos trasciende el mantenimiento físico del equipo y se concibe como una actividad coordinada destinada a equilibrar costos, riesgos y desempeño a lo largo del ciclo de vida del activo (ISO, 2014).
No obstante, los enfoques tradicionales de mantenimiento preventivo evidencian limitaciones significativas cuando se aplican a escenarios caracterizados por variabilidad de carga y condiciones operativas cambiantes. En este contexto, Zambrano-Castro y Pérez-Guerrero (2021) señalan que, en motores diésel industriales, la dependencia exclusiva de mantenimientos programados por horas de operación puede derivar tanto en intervenciones innecesarias como en fallas no previstas. En consecuencia, la tendencia actual se orienta hacia esquemas de diagnóstico basados en la condición real del equipo. Esta postura es coherente con lo expuesto por Amendola (2020), quien afirma que la gestión moderna de la disponibilidad exige superar los modelos cíclicos tradicionales con el fin de optimizar el ciclo de vida del activo.
Bajo esta perspectiva, el Internet de las Cosas (IoT) se consolida como el principal habilitador tecnológico de la transformación del mantenimiento (Red Hat, s. f.). En particular, Porter y Heppelmann (2015) destacan que la evolución hacia productos inteligentes y conectados permite que los datos generados por los activos dejen de ser simples registros históricos para convertirse en insumos estratégicos con potencial de ventaja competitiva. De manera complementaria, la integración de sensores y herramientas de analítica avanzada favorece una gestión proactiva del mantenimiento, en concordancia con la visión de la CEPAL (2021) sobre la digitalización como mecanismo para reducir la incertidumbre operativa en la industria de la región.
Desde la óptica financiera, resulta indispensable que la implementación de soluciones basadas en IoT sea sustentada mediante criterios de rentabilidad y generación de valor. Al respecto, García Palencia (2012) enfatiza que toda inversión en sistemas de monitoreo debe evaluarse a partir de indicadores financieros como el valor presente y la reducción del riesgo económico, proporcionando información objetiva para la toma de decisiones relacionadas con la continuidad, modernización o reemplazo del activo.
A pesar de los avances tecnológicos descritos, persiste una brecha relevante entre el monitoreo de condición en tiempo real y su integración efectiva en los procesos de toma de decisiones financieras. Por lo tanto, el presente trabajo tiene como objetivo general desarrollar y evaluar una estrategia de mantenimiento basada en IoT aplicada a un motor MTU, orientada a la anticipación de fallas y a la optimización de costos, bajo los lineamientos establecidos por la norma ISO 55000.
Abstract
In high-criticality industrial systems, internal combustion engines used in power generation play a fundamental role as strategic assets, since their level of reliability and availability directly affects the operational and financial results of organizations. In this sense, MTU engines constitute capital-intensive investments that require the adoption of management strategies aimed at risk mitigation and value maximization. According to the International Organization for Standardization, through the ISO 55000 standard, asset management goes beyond the physical maintenance of equipment and is conceived as a coordinated activity intended to balance costs, risks, and performance throughout the asset's life cycle (ISO, 2014).
However, traditional preventive maintenance approaches show significant limitations when applied to scenarios characterized by load variability and changing operating conditions. In this context, Zambrano-Castro and Pérez-Guerrero (2021) point out that, in industrial diesel engines, exclusive reliance on maintenance scheduled by hours of operation can lead both to unnecessary interventions and to unforeseen failures. Consequently, the current trend is moving toward diagnostic schemes based on the actual condition of the equipment. This position is consistent with what Amendola (2020) states, who affirms that modern availability management requires surpassing traditional cyclical models in order to optimize the asset's life cycle.
From this perspective, the Internet of Things (IoT) is consolidated as the main technological enabler of maintenance transformation (Red Hat, n.d.). In particular, Porter and Heppelmann (2015) highlight that the evolution towards smart and connected products allows the data generated by assets to cease being simple historical records and become strategic inputs with competitive advantage potential. Complementarily, the integration of sensors and advanced analytics tools promotes proactive maintenance management, in accordance with the ECLAC (2021) vision of digitalization as a mechanism to reduce operational uncertainty in the region's industry.
From a financial perspective, it is essential that the implementation of IoT-based solutions is supported by criteria of profitability and value generation. In this regard, García Palencia (2012) emphasizes that any investment in monitoring systems must be evaluated based on financial indicators such as present value and reduction of economic risk, providing objective information for decision-making related to the continuity, modernization, or replacement of the asset. Despite the technological advances described, a significant gap persists between real-time condition monitoring and its effective integration into financial decision-making processes. Therefore, the aim of the present work is to develop and evaluate an IoT-based maintenance strategy applied to an MTU engine, oriented towards fault anticipation and cost optimization, under the guidelines established by the ISO 55000 standard.
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spa
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Citación
Vargas Sandoval, J (2026) Mantenimiento Predictivo por Medio de IoT a Motor MTU [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás].Repositorio Institucional
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