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Calculadora de pronóstico de vida útil restante (RUL)
Ingrese los puntos de datos de tendencia, elija un modelo de regresión, establezca un umbral de falla y estime la vida útil restante con el nivel de confianza según la norma ISO 13381.
Resultados
Pronóstico según la norma ISO 13381-1
La norma ISO 13381-1 define un marco para el monitoreo de condición y el pronóstico de máquinas. La idea central es rastrear un indicador de salud a lo largo del tiempo, ajustar un modelo de degradación y extrapolarlo hasta un umbral de falla predefinido.
Modelos de regresión
Se admiten tres modelos para ajustar los datos de tendencia:
- Lineal: y(t) = a + b·t — adecuado para una degradación constante y a tasa fija
- Exponencial: y(t) = a·eb·t — adecuado para una degradación acelerada (p. ej., desgaste del rodamiento)
- Polinomial (2.º orden): y(t) = a + b·t + c·t² — adecuado para tendencias no lineales con inflexión
Bondad de ajuste — R²
El coeficiente de determinación R² mide qué tan bien se ajusta el modelo a los datos:
- R² > 0.95 — Ajuste excelente, alta confianza en la estimación de la RUL
- R² = 0.80–0.95 — Buen ajuste, confianza moderada
- R² < 0.80 — Ajuste deficiente, considere un modelo diferente o más datos
Ejemplo práctico
Datos: Las lecturas de vibración en los días 0, 30, 60, 90, 120 y 150 son: 1.2, 1.8, 2.5, 3.4, 4.1 y 5.0 mm/s. Umbral de alarma = 7.1 mm/s.
Ajuste lineal: y = 1.14 + 0.0253·t → umbral en t ≈ 236 días → RUL ≈ 86 días desde la última medición.
El ajuste exponencial puede arrojar una VUR más corta si la degradación se está acelerando.
⚠️ Nota: Las estimaciones de pronóstico dependen en gran medida de la calidad de los datos y del supuesto de que el mecanismo de degradación permanece sin cambios. Combínelos siempre con el criterio de ingeniería y datos adicionales de monitoreo de condición.
La vida útil remanente (RUL — Remaining Useful Life) es el tiempo estimado que queda antes de que un activo alcance un umbral predefinido de fallo o alarma. Es un concepto fundamental en el pronóstico y el mantenimiento predictivo definido por la norma ISO 13381-1.
La estimación de la RUL permite planificar el mantenimiento de forma proactiva, evitando paradas imprevistas y maximizando la utilización de los activos.
La elección depende del patrón de degradación:
- Lineal — degradación a velocidad constante (p. ej., desgaste gradual, acumulación constante de contaminación)
- Exponencial — degradación acelerada (p. ej., descascarillado de rodamientos, crecimiento de grietas por fatiga)
- Polinómico — tendencias no lineales donde la velocidad cambia (p. ej., rodaje inicial seguido de degradación estable y luego fallo rápido)
Compare los valores de R² para encontrar el mejor ajuste para sus datos.
Se requiere un mínimo de 3 puntos de datos para cualquier regresión. Para una mayor confianza:
- Modelo lineal: se recomiendan 4–5 puntos
- Exponencial: se recomiendan 5–6 puntos
- Polinómico: se recomiendan 6+ puntos
Un mayor número de puntos de datos, especialmente cerca del tiempo de funcionamiento actual, mejora la predicción.
La confianza se deriva del coeficiente de determinación R² del modelo ajustado:
- Alta (R² ≥ 0.95) — El modelo se ajusta muy bien a los datos; la estimación de la RUL es fiable
- Moderada (R² 0.80–0.95) — Ajuste razonable; utilícese con precaución
- Baja (R² < 0.80) — Ajuste deficiente; considere un modelo diferente o más puntos de datos
Esta calculadora admite múltiples tipos de parámetros (vibración, temperatura, partículas de desgaste, etc.), múltiples modelos de regresión, evaluación cuantitativa de la bondad del ajuste y extrapolación a un umbral definido por el usuario, proporcionando un análisis de pronóstico completo en lugar de una simple tendencia visual.
Los procedimientos descritos en esta página fueron desarrollados y probados en campo por el equipo de Vibromera utilizando el Balanset-1A, un balanceador portátil de doble canal y analizador de vibraciones para el balanceo de rotores en sitio.
Instrumentos profesionales de monitoreo de condición y análisis de vibración. Prediga fallas antes de que ocurran. Utilizados en más de 50 países.
Nikolai Shelkovenko
Nikolai Shelkovenko es ingeniero en análisis de vibraciones y fundador y director general de Vibromera. Desde hace más de 15 años balancea equipos rotativos en campo y no en un banco de pruebas: desbrozadoras, ventiladores industriales, trituradoras, centrífugas, ejes y husillos. De ese trabajo nacieron los instrumentos Balanset — se concibieron como una herramienta que el especialista puede llevar hasta la máquina y usar solo, en sitio, y no como equipo de laboratorio. Vibromera se fundó en 2017 y desde 2023 tiene su sede en Oporto, Portugal. Aquí se realizan el desarrollo, el ensamblaje y el soporte de la línea Balanset. El instrumento insignia es el Balanset-1A, un analizador portátil para el balanceo en uno y dos planos y para el diagnóstico de vibraciones. Nikolai participa personalmente en la atención al cliente, en la resolución de casos difíciles de balanceo y en el desarrollo del software. Trabaja con clientes de todo el mundo, en cualquier idioma.
