Núcleo Predictivo de Bombas Industriales

Modelado ODE + Kalman + Predicción de fallos · demo técnico

API: checking
Escena 1

Estado del equipo

Cargando vista 3D…
Bomba centrífuga · vista 3D · cojinete coloreado según riesgo
Arrastra para rotar · scroll para zoom
Escena 2

Predicción a 72 horas

· mueve las perillas y el futuro se redibuja
Perillas de operación · ¿qué pasa si…?

Prueba decisiones sin arriesgar el equipo — la predicción, el cruce a zona D y el costo se recalculan con el modelo.

RPM del motor
2900rpm

u₁ · setpoint de velocidad · rango físico 1500-3600 rpm

Presión de descarga (base)
6.00bar

u₃ · demanda aguas abajo · el perfil del escenario se escala con esta base (nominal 6.0 bar)

Ahora+72 h
t = 0h
Escena 3

Decisión y costo de no actuar

Semáforo, acción, costo y gráfica — el documento para la junta del lunes, con los ajustes que probaste.
¿Cómo calcula esto? (no es caja negra)

El estado de la bomba es un vector de 4 variables físicas medibles. Cada una evoluciona con una ecuación diferencial ordinaria (ODE) de primer orden hacia su equilibrio físico, definido por los parámetros del equipo k y las entradas de operación u:

dx/dt = (x*(k, u) − x) / τ
x₁Vibración global RMS[mm/s]· ISO 10816 · banda 10-1000 Hz · desbalance + desgaste + cavitación
x₂Temperatura de cojinete[°C]· Termopar tipo K en housing · crece con fricción y carga
x₃Caudal relativo Q/Q_nom[%]· Línea de descarga · flujómetro magnético o ultrasónico
x₄Potencia consumida[kW]· Motor eléctrico · crece con carga e ineficiencia

Entradas de operación u: setpoint de RPM (u₁, 1500-3600 rpm), temperatura ambiente (u₂, 15-45 °C) y presión de descarga (u₃, 2-14 bar). Las dos perillas de arriba mueven u₁ y u₃ — por eso el futuro se redibuja al tocarlas.

El veredicto usa ISO 10816-3 (máquinas clase II): vibración — zona A < 2.8 · B 2.8-4.5 · C 4.5-7.1 · D > 7.1 mm/s; cojinete — A < 70 · B 70-80 · C 80-90 · D > 90 °C. La probabilidad de falla y el RUL se derivan de dónde y cuándo la trayectoria predicha cruza esos umbrales. Cada recomendación sale del modelo, no de una opinión.

Modelo simplificado de orden reducido, calibrado para este demo — no pretende ser CFD ni FEA. En la versión productiva los parámetros k se calibran contra los datos históricos de tu equipo.

El siguiente paso

Así llega a tu planta

1Nos mandas un CSV de tu historiador

PI, Ignition, Wonderware, AVEVA — el registro que ya tienes basta para arrancar. Sin instalar nada en tu planta.

2Calibramos el modelo contra TUS datos

El mismo núcleo que acabas de manipular, ajustado al comportamiento real de tu equipo — no un template genérico.

3Tu tablero vivo conectado a tus sensores

Piloto en 4 semanas: semáforo ISO, predicción 72 h y costo de no actuar, con los números de tu operación.

¿Qué tendría que mostrar este tablero, conectado a tus datos reales, para que tu jefe apruebe el piloto?

Solicitar un diagnóstico — sin costo