Mantenimiento Predictivo en UMAs: La marcha hacia una operación eficiente e inteligente

Por: Ray Cosme – Project Director en AIRLAN Perú

La gestión de las Unidades Manejadoras de Aire (UMA) está experimentando una transformación impulsada por la digitalización, la eficiencia energética y la necesidad de garantizar la continuidad operativa. Frente a los esquemas tradicionales de mantenimiento preventivo basados en calendarios fijos, el mantenimiento predictivo permite conocer el estado real de los componentes y anticipar intervenciones antes de que ocurran fallas, a continuación se describen los mantenimientos frecuentemente realizados en estos sistemas.

Muchas UMAs actuales incorporan múltiples elementos críticos cuya condición impacta directamente en el consumo energético y la calidad del aire interior. Ventiladores, filtros, recuperadores de energía, serpentines, sensores y sistemas de control forman parte de un ecosistema tecnológico que genera información valiosa para la toma de decisiones. El mantenimiento predictivo se basa en la monitorización continua de variables operativas como presión diferencial, caudal de aire, consumo eléctrico, vibraciones, temperatura y rendimiento térmico. A través de sensores y sistemas de control conectados a plataformas BMS o IoT, es posible identificar desviaciones respecto a las condiciones normales de funcionamiento y actuar antes de que se produzca una falla.

Uno de los componentes más relevantes dentro de una UMA es el sistema de filtración. A medida que los filtros retienen partículas, aumenta la pérdida de carga y los ventiladores deben trabajar con mayor esfuerzo para mantener el caudal requerido. 

La digitalización permite registrar la evolución de la pérdida de carga y construir modelos predictivos que estiman el nivel de colmatación y la vida útil remanente de los filtros. Gracias a ello, las intervenciones pueden programarse en el momento óptimo, evitando reemplazos prematuros o excesivos periodos de operación con filtros saturados lo que conllevaría a sobrecostos energéticos.

Los ventiladores EC Plug Fan representan otra oportunidad para maximizar los beneficios del mantenimiento predictivo. Su capacidad de modulación permite adaptarse dinámicamente a los cambios de presión/caudal dentro del sistema, manteniendo la eficiencia energética y garantizando el punto de operación de diseño. Además, el monitoreo de velocidad, consumo y vibraciones en los tres ejes facilita la detección temprana de anomalías mecánicas y/o suciedad en el sistema.

Asimismo, el análisis del rendimiento de recuperadores de calor, sensores de calidad de aire y sistemas de control permite identificar pérdidas de eficiencia que normalmente pasarían desapercibidas. Esta información contribuye a reducir costos operativos, mejorar el confort de los ocupantes y prolongar la vida útil de los equipos.

En edificios corporativos, hospitales, centros comerciales e instalaciones industriales, donde la continuidad de operación es fundamental, el mantenimiento predictivo se convierte en una herramienta estratégica. La combinación de equipos de alta eficiencia, sensorización avanzada y analítica de datos permite evolucionar desde un modelo reactivo hacia una gestión inteligente basada en información real, además de permitir tomar mejores decisiones estratégicas prospectando el comportamiento de los equipos a posterior.

El futuro de las UMAs, como del resto de equipos con capacidad de control, está estrechamente ligado a la conectividad y al análisis continuo del desempeño. Las organizaciones que adopten estas tecnologías podrán optimizar sus recursos, reducir su huella energética y garantizar niveles superiores de confiabilidad y calidad ambiental interior.

Conclusiones:

• Los sistemas HVAC consumen en promedio entre un 40-50% de la energía total en una edificación, además que son instalaciones críticas cuando se encuentran dentro de un edificio de Salud, Industria o son pieza clave para el desarrollo de alguna actividad productiva, dentro de las conclusiones se plantean ejemplos prácticos de cómo evitar llegar a los mantenimientos correctivos y como los mantenimientos predictivos nos brindan oportunidad de optimizar el consumo energético de la instalación y dar mayor fiabilidad al equipamiento.
• Normalmente asumimos que solo en la etapa de diseño y ejecución de un proyecto HVAC se pueden proponer soluciones innovadoras y personalizadas a la necesidad de cada proyecto en particular. Sin embargo, se puede concluir del artículo realizado que durante la etapa de mantenimiento, sobre todo predictivo, se obtiene un registro de datos e información que nos permiten tomar las mejores decisiones estratégicas respecto a retrofits previstos.
• La información basada en la lectura de datos: temperatura, humedad, presión, entre otros,  nos permite realizar acciones concretas como acción predictiva. Por ejemplos, filtros: sustitución de planificada/anticipada por saturación máxima o por exceso de caída de presión perjudicial frente al consumo eléctrico; configuración de operación en el sistema multifan: por horario, aforo, etc.; warning predictivos en ventiladores: factores de seguridad, control de nivel de vibraciones; toma de aire exterior (TAE): controlar el exceso o déficit de AE, operatividad de compuertas y actuadores; recuperador: verificar el deterioro de la eficiencia y así pautar los mantenimientos de limpieza.
• El IOT en los sistemas de HVAC permite desarrollar una oportunidad como la verificación de la carga térmica real de un edificio frente a la instalación existente. De esta forma, se pueden optimizar los sistemas de retrofit futuros, validando y adecuando la carga real (no la de diseño) a la nueva solución escogida. Del mismo modo, en los sistemas de expansión directa se puede realizar el control del approach para diagnosticar situaciones de bajo rendimiento por suciedad.
• El mantenimiento predictivo permite transformar las UMAs en activos inteligentes, incrementando la eficiencia energética, la confiabilidad y la sostenibilidad de las instalaciones HVAC modernas.