A 3.900 metros en el Salar de Olaroz, la confiabilidad no depende solo de sensores o técnicas predictivas, sino de entender cómo un entorno extremo altera por completo el comportamiento de los equipos. La salmuera erosiona rodamientos, el material húmedo desbalancea ventiladores en horas y una maniobra de arranque mal hecha puede disparar una falla costosa. En ese contexto, el análisis de vibraciones es mucho más que diagnóstico: es la herramienta que permite sostener la producción.
Conversamos con Martín Lémoli, Supervisor de Mantenimiento Basado en Condición en Rio Tinto Lithium y analista de vibraciones Categoría III, sobre cómo diseñar programas predictivos cuando las condiciones reales desafían cualquier manual.
En esta edición:
• Cuando la vibración expone problemas operativos, no mecánicos
• Cómo intervenir con tendencias reales, no con calendario
• Por qué en ambientes extremos no sirve copiar programas
Martín Lémoli
Supervisor de Mantenimiento Basado en la Condición – Rio Tinto Lithium
Analista de Vibraciones Categoría III | Licenciado en Física
Martín es Lic. en Física y Analista de Vibraciones Categoría III según la Norma ISO 18436-2. Cuenta con una Amplia trayectoria en el dictado de los Cursos “Introducción al Análisis de Vibraciones, Análisis de Vibraciones - Categoría 1 y 2” en Argentina, Venezuela, Chile y Brasil. Además posee experiencia en el ramo de la Docencia a nivel universitario y profesional.
Uno de los casos que más sorprendió a Martín fueron bombas de vacío que cavitaban siempre en ciertos turnos. Los primeros indicios sugerían fallas mecánicas, pero el análisis vibracional mostró un patrón claro: la cavitación aparecía con maniobras de arranque específicas.
La solución no fue reemplazar piezas, sino capacitar operadores. “Al mostrar cómo sus acciones se reflejaban en los espectros, el problema desapareció”. Para Martín, conectar datos con operación es clave: la vibración no solo revela fallas de equipo, también comportamientos que las generan.
El ventilador de secado final es crítico para la producción. Su falla detiene toda la línea. El material húmedo generaba desbalanceo progresivo y las limpiezas se realizaban por calendario. Con tendencias vibracionales, el equipo comenzó a intervenirse cuando realmente lo necesitaba. El resultado: menos paros no programados y mejor coordinación entre mantenimiento y operación. “No se trata de hacer menos mantenimiento, sino hacerlo en el momento oportuno.”
La salmuera acorta la vida útil de los rodamientos y obliga a rutas más frecuentes y orientadas por criticidad. Pero el punto central, según Martín, está en el diseño del programa: “Si no entendés el ADN vibracional del activo en su contexto, el predictivo no funciona.” Altitud, humedad, proceso y maniobras definen la estrategia más que cualquier estándar.
Nota del entrevistador: Hablando con Martín se vuelve evidente algo que vemos seguido en planta: el espectro puede ser claro, pero la decisión correcta depende del contexto operativo. La misma señal puede significar cosas distintas según la maniobra, la carga o la condición del proceso. Ese criterio de interpretación no se resuelve únicamente con algoritmos. El predictivo funciona cuando los datos se leen junto a la historia real del equipo, no de manera aislada.
Para resumir: Un programa predictivo sólido necesita interpretar cómo el entorno altera el comportamiento de los activos, planificar intervenciones según tendencias y conectar datos con la operación. En ambientes extremos, la confiabilidad se construye entendiendo el contexto, no replicando recetas.
Como dice Martín Lémoli: “Realizá un buen relevamiento técnico y diseñá un plan de seguimiento acorde al contexto real del activo.”
