Mantenimiento predictivo en minería: cómo anticiparse a fallas millonarias
En la minería moderna, casi todas las decisiones operativas dependen de un principio que en terreno se vuelve evidente: cada minuto improductivo cuesta. Una detención eléctrica en un molino SAG, una falla en una sala eléctrica o un transformador operando fuera de su vida útil no solo interrumpe la operación, también presiona costos, contratos y compromisos logísticos aguas abajo. Por eso el mantenimiento predictivo dejó de ser un concepto asociado a “tecnología futura” y se convirtió en un estándar estratégico para faenas de cobre, litio y hierro.
Hoy, la pregunta relevante en cualquier operación minera es simple: ¿qué tan preparado está el sistema eléctrico para anticiparse a la próxima falla?
El problema de fondo: equipos críticos que fallan sin aviso
En faenas de gran escala abundan ejemplos donde la causa original de la detención estuvo lejos del equipo que finalmente falló. Un filtro de armónicos saturado altera la calidad de energía; esa distorsión viaja hacia variadores de frecuencia que terminan deteniéndose por protección; el impacto llega a una correa principal y detiene todo un frente de producción. El resultado es conocido: pérdidas en cientos de miles de dólares por hora, junto con el efecto en la cadena completa de procesamiento.
Los equipos más sensibles suelen repetirse entre operaciones:
Centros de control de motores (MCC) envejecidos.
Transformadores operando sobre su VNR (Valor Nuevo de Reemplazo), con riesgo creciente de falla.
UPS y sistemas de respaldo sin pruebas de carga periódicas.
Variadores que trabajan con distorsión armónica por sobre lo permitido.
Tableros con protecciones desconfiguradas o disparos intempestivos.
Estos puntos vulnerables son conocidos, pero lo que diferencia a una operación robusta de una frágil es la capacidad de detectarlos antes de que lleguen al límite.
Por qué la minería cambió la forma de hacer mantenimiento
La presión es múltiple. Las exigencias de continuidad, la disponibilidad de energía, los costos crecientes y la complejidad técnica obligaron a que las áreas eléctricas adoptaran modelos predictivos basados en datos.
Las razones operativas son claras:
1. Costos de detención: una planta concentradora con feed continuo no puede detenerse por un fusible quemado o un transformador “sobrecalentado”. La ventana de falla es estrecha.
2. Aumento de la demanda eléctrica: más camiones eléctricos, más equipos autónomos, más estaciones de carga. Las faenas crecen en potencia instaladas.
3. Equipos con vida útil incierta: muchos transformadores, reguladores, UPS y tableros están llegando al fin de su ciclo.
4. Normativa SEC más estricta: auditorías, normalización y reportabilidad técnica permanente.
5. Mayor electrificación de los procesos: cada etapa depende más del suministro estable y de una infraestructura confiable.
El mantenimiento predictivo permite leer esa complejidad con anticipación: tendencia térmica, comportamiento armónico, amperaje irregular, vibraciones, ciclos de carga y la relación entre ellos.
De los datos al diagnóstico: cómo funciona realmente un sistema predictivo
Las faenas con mejores resultados combinan tres capas:
1. Sensores e IoT industrial instalados en puntos críticos
Monitoreo en tiempo real de:
Temperaturas de barras y cables en tableros de MT/BT.
Carga eléctrica por fases.
Distorsión armónica (THD).
Vibración y condición mecánica de motores.
Curvas de consumo de equipos de alto impacto.
Estado de UPS y autonomía real.
Conectar estas variables permite detectar patrones imposibles de observar con inspecciones manuales.
2. Analítica especializada
Las plataformas tipo energía, activos y operación comparan patrones, aprenden y generan alertas basadas en desviaciones reales.
Según tu arquitectura actual (eClariti u otro software industrial), este proceso transforma telemetría dispersa en un mapa claro: qué equipo está saliendo de su rango, por qué, y qué ocurrirá si mantiene esa tendencia.
3. Ingeniería eléctrica experta analizando los hallazgos
Aquí está la diferencia entre un proveedor genérico y una ingeniería especializada:
Se determina el origen real del problema, no solo la alarma.
Se valida si el comportamiento responde a carga, a diseño o a degradación del equipo.
Se cruza información con VNR para decidir reemplazo o refuerzo.
Se construye un plan de acción que prioriza seguridad, continuidad y ROI.
Un sistema predictivo sin ingeniería detrás solo acumula datos; con ingeniería, se convierte en decisiones que evitan pérdidas millonarias.
El “costo invisible” que la minería está empezando a medir
Uno de los mayores aportes del mantenimiento predictivo es revelar costos que antes se asumían como inevitables:
Pérdidas por baja calidad de energía.
Sobreconsumo eléctrico por motores mal ajustados.
Fallas repetitivas por protecciones mal calibradas.
Transformadores trabajando fuera del rango térmico.
UPS que no sostienen la carga cuando deben estar disponibles.
La evidencia interna de SmartClarity —proyectos en minería, agroindustria y manufactura— muestra que más del 56% de las fallas provienen de problemas internos de las líneas productivas y máquinas, no de la red externa .
Y esa estadística se replica en faenas donde la operación depende de cientos de activos eléctricos en simultáneo.
ROI real: cuánto puede ahorrar una faena con mantenimiento predictivo
En minería, el ROI del mantenimiento predictivo ocurre en tres horizontes (H):
H1: Evitar detenciones críticas (impacto inmediato)
Una falla en un transformador, variador principal o tablero MCC puede costar entre US$ 50.000 y US$ 500.000 por hora dependiendo del proceso.
Anticipar una falla mayor con un aviso térmico o armónico vale más que cualquier reemplazo programado.
H2: Extender la vida útil de activos eléctricos
Equipos con riesgo de caducidad pueden sumar 3 a 5 años adicionales si se gestiona temperatura, carga y armónicos desde el origen.
H3: Reducción del consumo energético
La corrección de parámetros eléctricos suele generar ahorros sostenidos entre 5% y 12%, especialmente en plantas donde motores y variadores dominan el consumo.
Cómo implementar mantenimiento predictivo en una faena minera
El proceso más efectivo se despliega en cuatro etapas:
1. Diagnóstico eléctrico profundo
Normalización, revisión de tableros, MCC, protecciones, calidad de energía y VNR de activos.
2. Instalación de sensores IoT en puntos críticos
Energía, temperatura, vibración, armónicos, continuidad y respaldo.
3. Plataforma unificada de monitoreo
Integrada con SCADA, ERP o sistemas existentes, con dashboards específicos para operaciones.
4. Plan predictivo operativo
Priorización por criticidad, ventanas de mantenimiento, repuestos estratégicos, alertas inteligentes y reportes para dirección y operación.
Por qué SmartClarity está resolviendo este problema en minería
El valor integrado surge de tres elementos validados en terreno:
+300 proyectos implementados con activos eléctricos reales y faenas de alta exigencia.
+1000 equipos monitoreados, cruzando datos eléctricos con analítica operacional.
Ingeniería eléctrica industrial que integra sensores, SCADA, diagnóstico, normalización SEC y mantenimiento predictivo en un mismo servicio.
La minería necesita continuidad, confiabilidad y decisiones basadas en evidencia. El mantenimiento predictivo bien diseñado protege la operación y libera capacidad productiva sin añadir complejidad.
En minería, anticiparse dejó de ser una aspiración y se transformó en un imperativo técnico. Las faenas que ya integran mantenimiento predictivo están logrando un equilibrio clave: más continuidad, menos fallas, costos controlados y activos que duran más.
El siguiente paso es simple: diagnosticar, monitorear y actuar antes del problema. Ese es el corazón del mantenimiento predictivo, y hoy marca la diferencia entre una faena reactiva y una operación que se adelanta a las fallas millonarias.
