Implementación del análisis vibracional en rodamientos FAG 6320 de camiones eléctricos mineros como técnica predictiva de fallas

Abstract

El presente informe aborda la implementación del análisis vibracional como técnica predictiva para la detección de fallas en rodamientos FAG 6320 del alternador de potencia de camiones eléctricos mineros. A través del monitoreo de vibraciones, se busca prevenir fallas catastróficas y optimizar la gestión del mantenimiento en equipos de alto impacto operacional. Se detalla la metodología usada, incluyendo la recolección de datos en mantenimientos preventivos, la instrumentación empleada y el procesamiento de señales mediante la Transformada Rápida de Fourier (FFT) para la identificación de frecuencias características de fallas. Además, se presentan casos de estudio que validan la efectividad del análisis vibracional al detectar defectos en pistas, elementos rodantes y jaulas de los rodamientos, permitiendo su reemplazo antes de una falla funcional. El impacto en la gestión del mantenimiento es significativo, el caso de estudio presenta una reducción de costos operativos en aproximadamente un 40%, al evitar reparaciones mayores y tiempos de inactividad imprevistos. Finalmente se comenta siguientes pasos o estrategias a largo plazo para optimizar aún más el análisis vibracional, y permitir la detección temprana de anomalías sin necesidad de inspecciones manuales ya que se explora el uso de modelos de Deep Learning para predecir la vida útil remanente del rodamiento con base en datos históricos, mejorando la precisión del diagnóstico en campo y facilitando la toma de decisiones.