Mantenimiento

Mantenimiento predictivo en climatización: qué se detecta de verdad con los datos del BMS

«Mantenimiento predictivo» se ha convertido en una etiqueta comercial que rara vez se concreta. Merece la pena separar lo que se detecta de verdad con los datos que un BMS ya produce, de lo que necesitaría sensores que el edificio no tiene.

Tres niveles, no uno

Nivel	Qué responde	Qué necesita
Correctivo	La máquina ha fallado	La alarma del propio equipo
Detectivo	La máquina funciona, pero mal	Reglas sobre los puntos del BMS
Predictivo	La máquina rinde peor que antes y va a peor	Histórico largo y un modelo de referencia

El salto de valor está en el segundo nivel, no en el tercero. La mayoría de los edificios pierde dinero por equipos que funcionan sin fallar, y eso no lo cuenta ninguna alarma.

Qué se detecta con lo que ya hay

Con los puntos habituales de una instalación de expansión directa o de agua (temperatura de sala, consigna, marcha, modo, temperaturas de tubería, estado del compresor, alarmas) se identifica:

Válvula que no cierra. La unidad está parada y sus tuberías siguen intercambiando temperatura con la sala. Consume climatización que nadie pidió.
Pide frío y no lo da. El termostato lleva horas demandando y el salto térmico entre la tubería de gas y la de líquido es despreciable. Puede ser falta de carga, una válvula bloqueada o un filtro saturado.
No llega a consigna. La sala nunca alcanza la temperatura pedida en las horas de ocupación. A veces es la máquina; a veces es la sala, que ha cambiado de uso y ahora tiene más carga.
Sonda congelada. Un valor que lleva días idéntico al decimal. Parece un dato bueno y es un sensor muerto, y arrastra todas las conclusiones que dependen de él.
Ciclos cortos. Arranques y paros continuos del compresor, que es la forma más rápida de acortar la vida de un equipo.
Desescarches excesivos. En bomba de calor, más desescarches de los que corresponden a las condiciones exteriores de esos días.

Todo esto es determinista: son reglas con un umbral físico, se explican en una frase y se pueden discutir con el técnico que va a subir al equipo. Eso es exactamente lo que hace falta para que un aviso se atienda en vez de ignorarse.

Dónde empieza lo predictivo de verdad

Un modelo aprende cómo se comportaba cada sala y cada sistema cuando estaba bien, y luego compara. La clave está en contra qué se compara:

Nunca contra el catálogo del fabricante. El rendimiento nominal se mide en condiciones de ensayo que el edificio no reproduce. Comparar con él solo genera falsos positivos.
Nunca contra otras unidades sin corregir la sala. Dos máquinas idénticas en salas distintas trabajan distinto. Comparadas a pelo, la sala mal aislada parece una máquina averiada.
Sí contra su propio pasado. Cada unidad se juzga frente a lo que ella misma conseguía hace semanas, en condiciones equivalentes de temperatura exterior y ocupación.

Con eso se detecta la degradación lenta: la unidad que necesita un 15 % más de tiempo de compresor para el mismo resultado, el sistema cuyo consumo sube frente a la misma demanda de sus interiores.

Qué hace falta para llegar ahí

Histórico. Con dos días de datos no hay referencia. Para hablar de degradación hacen falta semanas, y para separar verano de invierno, idealmente un ciclo completo.
Inventario. Saber qué punto es de qué máquina, en qué sala está y qué unidad exterior la alimenta. Sin eso, un aviso no se puede dirigir a nadie.
Clima. Sin temperatura exterior no se puede comparar una semana con otra.
Horario real de ocupación. Distingue un arranque anticipado legítimo, para que la sala esté a consigna cuando llega la gente, de uno que sobra.

El límite honesto

Con los datos de un BMS no se predice la rotura de un compresor con fecha. Eso exigiría vibración, corriente por fase y presiones, sensores que casi ningún edificio terciario tiene instalados.

Lo que sí se consigue, y ya es mucho, es dejar de descubrir los problemas por la llamada del usuario: detectar el funcionamiento anómalo en días en vez de en meses, priorizar la visita por el coste que está generando cada equipo y llegar con una hipótesis en la mano.

Bemsia combina reglas deterministas y modelos por sala y por equipo. Cada aviso dice qué se vio, con qué datos, cuánto cuesta y qué hacer. Ver un ejemplo con tu instalación

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