Durante décadas, las industrias han confiado en servomotores para lograr un control preciso del movimiento en entornos automatizados. Ya sea en fábricas de automoción o plantas de envasado, estos motores se encargan de tareas que requieren exactitud milimétrica, tiempos de respuesta muy rápidos y coordinación constante con otros sistemas. Sin embargo, a medida que los procesos se vuelven más complejos y los márgenes de error se reducen, la simple fiabilidad mecánica ya no basta, y ahí es donde entra en juego una combinación que cada vez suena con más fuerza: el Internet de las Cosas aplicado al mantenimiento de maquinaria industrial.
Lo que cambia cuando los servomotores “hablan”.
La premisa del mantenimiento inteligente es simple de entender, aunque complicada de implementar: detectar los síntomas antes de que haya una avería real. Si un servomotor empieza a calentarse más de lo habitual, vibra de forma irregular, pierde precisión o responde más lento de lo normal, el objetivo es que lo sepas en tiempo real, sin tener que esperar a que falle en plena producción. Para lograrlo, hay que dotarlo de cierta “capacidad de comunicación”.
Aquí es donde entra el IoT industrial. Cuando un servomotor está equipado con sensores específicos (temperatura, vibración, humedad, corriente, posición, entre otros) y estos sensores se conectan a una red que permite acceder a los datos en todo momento, se abre un mundo nuevo de posibilidades: se puede saber si una pieza empieza a deteriorarse, si un rodamiento tiene juego excesivo o si hay una anomalía eléctrica que antes pasaba desapercibida.
Esto no significa que el servomotor en sí tenga WiFi o una antena 5G, pero sí implica que está vinculado a un sistema que recoge, analiza y transmite datos continuamente. Y esos datos, bien interpretados, permiten planificar tareas de mantenimiento con mucha antelación, evitar paradas de producción y ahorrar en recambios prematuros.
Qué sensores se están utilizando y por qué.
Una de las grandes ventajas de trabajar con servomotores es que son muy sensibles por diseño. Esto significa que cualquier variación en su comportamiento puede interpretarse como una señal de advertencia. Por tanto, los sensores que se integran en estos sistemas deben ser igual de precisos y, sobre todo, resistentes a las condiciones de una línea de producción.
Los sensores de vibración, por ejemplo, detectan frecuencias anómalas que podrían indicar desequilibrios mecánicos, desalineaciones o piezas sueltas. Si la vibración aumenta progresivamente, es una señal clara de que algo está yendo mal, incluso aunque el motor siga funcionando.
También se utilizan sensores térmicos capaces de medir tanto la temperatura interna del motor como la del entorno. Un aumento repentino de calor puede deberse a una obstrucción en la ventilación, a una carga mecánica excesiva o a una falla en la lubricación. Si esto se detecta a tiempo, se puede intervenir antes de que el aislamiento del bobinado sufra daños irreparables.
Otro sensor que ha ganado bastante presencia es el de corriente. Analizar el consumo eléctrico de un servomotor permite entender si está trabajando forzado o si hay picos que podrían dañar sus componentes. Si un motor necesita más energía de la habitual para una tarea concreta, puede deberse a un aumento de fricción, a un problema con el reductor o incluso a una sobrecarga estructural.
Además, están apareciendo sensores más especializados como los de posición absoluta, que verifican constantemente si el servomotor está cumpliendo con su movimiento previsto. Si hay desfases, puede que el encoder esté dañado o que haya interferencias electromagnéticas que afecten a la precisión del sistema.
La necesidad del análisis de datos en tiempo real.
Detectar una vibración fuera de rango o un aumento de temperatura puntual no sirve de mucho si no hay un sistema que reciba y procese esos datos con criterio. Por eso, cada vez es más habitual que estos sensores estén conectados a plataformas de análisis en tiempo real, ya sea a través de redes industriales como EtherCAT o Profinet, o mediante sistemas inalámbricos diseñados para entornos industriales hostiles.
La gracia del análisis en tiempo real no está solo en ver los datos, sino en que el sistema tenga una “memoria” que le permita comparar el estado actual con el comportamiento anterior. Esto permite establecer patrones, detectar tendencias y generar alertas automáticas que se envían directamente al responsable de mantenimiento o incluso a un panel de control central.
Hay incluso plataformas que se integran con sistemas de gestión del mantenimiento (CMMS), de forma que una alerta por alta vibración puede automáticamente crear una orden de trabajo, asignar técnicos, reservar repuestos y programar una intervención sin necesidad de intervención manual.
Este tipo de automatización dentro del mantenimiento es lo que se considera el verdadero salto hacia el mantenimiento inteligente. No es solo cuestión de tener sensores, sino de hacer que esos datos provoquen decisiones útiles sin que haya que interpretarlos manualmente.
Dónde se está aplicando ya y con qué resultados.
La industria alimentaria, por ejemplo, donde las líneas de producción no pueden parar bajo ningún concepto, ha sido una de las primeras en adoptar este tipo de soluciones. En sectores como el embotellado, el envasado o la preparación de alimentos ultracongelados, los servomotores controlan decenas de ejes simultáneamente, y cualquier fallo puntual puede echar a perder toneladas de producto.
En estos entornos, los sensores no solo ayudan a prevenir fallos mecánicos, se utilizan para verificar que se cumplen los parámetros de calidad. Por ejemplo, si un motor tiene una aceleración ligeramente distinta, puede afectar a la tensión de una lámina de film plástico que se utiliza para sellar envases, generando problemas de hermeticidad.
También en la industria farmacéutica se están usando servomotores con sensores avanzados, especialmente en procesos como el llenado de viales o el envasado de blísteres. En este caso, la precisión es vital y cualquier desviación puede generar rechazo automático del lote.
Y en el caso de la automoción, hay líneas de ensamblaje donde se trabaja con tolerancias tan ajustadas que un fallo en la respuesta de un motor puede significar que un robot coloque mal una pieza. Si esto ocurre, los costes en tiempo y en piezas defectuosas son enormes, por lo que se justifica plenamente el uso de estos sistemas de mantenimiento inteligente.
Cómo se gestiona la instalación y el mantenimiento de estos sensores.
Aunque a veces se asocia el IoT industrial con soluciones complejas, muchas de estas instalaciones pueden hacerse sobre servomotores ya existentes, siempre que tengan capacidad para aceptar entradas analógicas o digitales adicionales. Algunos sensores son adhesivos, otros se montan directamente sobre la carcasa del motor o se integran en el cableado, lo que permite añadirlos sin tener que rediseñar el sistema desde cero.
Eso sí, para que todo funcione bien, hay que prestar especial atención a la compatibilidad eléctrica y al aislamiento de señales, sobre todo si se trata de sensores que operan en condiciones de alta frecuencia o en entornos con mucho ruido electromagnético.
Desde Tecnomotion Control, expertos en mantenimiento de servomotores, explican que una de las partes más delicadas de estos sistemas es la conexión entre los sensores y el sistema de adquisición de datos, ya que un error en el cableado o una mala interpretación de las señales puede hacer que el sistema dé lecturas erróneas o que las alarmas no se activen a tiempo. Por ello, insisten en la importancia de contar con soluciones específicas de cableado industrial preparadas para este tipo de aplicaciones.
¿Qué se espera para los próximos años?
La evolución del mantenimiento inteligente no se va a quedar en sensores pasivos. Ya se están desarrollando servomotores con capacidad de autoajuste, que pueden modificar parámetros internos como la ganancia del lazo de control o el comportamiento frente a cargas variables en función de lo que detecten sus sensores.
Además, la combinación entre IoT e inteligencia artificial está empezando a abrir nuevas vías. Se están probando algoritmos que, además de detectar anomalías, también las clasifican, predicen su evolución y proponen soluciones técnicas, todo en tiempo real. Esto significa que el sistema no solo avisa de un problema, puede sugerir qué herramienta utilizar, qué pieza cambiar o incluso cuál es el tiempo óptimo para intervenir sin alterar la producción.
También hay avances en conectividad. Algunos fabricantes están apostando por incluir conectores inteligentes que permiten que cada motor “recuerde” su historial de mantenimiento, de forma que, si se desmonta y se lleva a otra línea, los datos viajan con él y se reintegra en el nuevo entorno sin necesidad de reconfiguración manual.
Por otro lado, se está viendo un auge de las soluciones edge computing, es decir, sistemas que procesan los datos directamente en el lugar donde se generan (por ejemplo, en un pequeño PLC o en el propio variador), sin necesidad de enviarlos a un servidor central. Esto reduce la latencia y permite tomar decisiones rápidas incluso en entornos con conexión limitada.
El reto de la interoperabilidad y los estándares abiertos.
Una de las barreras que todavía queda por superar es la interoperabilidad entre diferentes marcas de servomotores, sensores y plataformas de análisis. Aunque existen iniciativas para crear protocolos abiertos y estructuras de datos compatibles, la realidad es que muchas instalaciones industriales están compuestas por equipos heterogéneos, y lograr que hablen entre sí sin conflictos sigue siendo un reto.
Además, hay que tener en cuenta la seguridad de los datos. Un sistema que recoge información sobre el funcionamiento interno de la planta es también un sistema vulnerable, y cualquier fallo en la ciberseguridad puede suponer tanto pérdidas económicas como el acceso indebido a datos técnicos sensibles. Por eso, muchas empresas están recurriendo a soluciones híbridas que combinan sensores conectados con barreras físicas de seguridad, autenticación multinivel y protocolos encriptados.
