Caso de uso

Mantenimiento predictivo con datos en vivo

Los sensores de vibración, los gateways de PLC y los variadores publican datos de condición en ConnectMQ. Tus modelos de monitorización de condición se suscriben, evalúan la salud de cada activo y tu GMAO recibe una orden de trabajo cuando todavía hay tiempo para planificar la reparación.

Sin tarjeta

Mensaje de ejemplo

PUBLISH plant/zaragoza/line-1/press-04/vibration

{"ts":"2026-10-22T08:14:05Z","rms_mm_s":7.4,"peak_g":2.9,"bearing_temp_c":71.2,"rpm":1480}

QoS 1 · TLS 8883 · PUBACK

El problema

Averías que descubre el turno de noche, no los datos

La mayoría de las plantas sigue con preventivos por calendario y rutas mensuales de vibración. Rodamientos, reductoras y bombas se desgastan entre ronda y ronda, los datos que lo habrían mostrado no salen del PLC o se quedan en un historiador que nadie mira, y la primera señal es una parada no planificada. Conectar cada fabricante de sensores con cada herramienta de analítica crea integraciones punto a punto que se rompen con cada línea nueva.

Cómo funciona

  1. 1

    Instrumenta el activo

    Sensores inalámbricos de vibración y temperatura, transformadores de corriente o el propio variador miden la máquina. Un gateway edge como Node-RED, Kepware o Ignition los lee junto a los tags del PLC por Modbus u OPC UA.

  2. 2

    Publica los datos de condición

    El gateway publica velocidad RMS, aceleración pico, temperatura de rodamiento y corriente del motor en el topic del activo sobre TLS, cada pocos segundos o al cambiar.

  3. 3

    Evalúa la salud del activo

    Tu servicio de monitorización de condición o tu modelo de ML se suscribe con un comodín, compara las lecturas con la línea base de cada activo y publica un índice de salud como estado retenido.

  4. 4

    Actúa antes del fallo

    Una regla de umbral de ConnectMQ avisa al equipo de mantenimiento, y tu integración convierte el aviso en una orden de trabajo en el GMAO —SAP PM, Maximo, Fiix u otro— con las lecturas adjuntas.

ConnectMQ

Qué necesita del broker

Telemetría sin polling

Los gateways envían los datos en cuanto se miden y ConnectMQ los entrega a la vez al modelo, al historiador y al panel, sin un poller distinto para cada herramienta.

Un espacio de nombres para todos los activos

El espacio de trabajo ISA-95 organiza topics de sitio, área, línea y máquina, así un modelo suscrito a plant/+/+/+/vibration incorpora solo las máquinas nuevas.

Alertas sobre la señal bruta

Las reglas de umbral sobre vibración o temperatura generan una alerta incluso antes de que tu modelo evalúe la lectura: una red de seguridad sencilla junto a la analítica.

Saber cuándo se cortan los datos

Last Will y el estado retenido muestran cuándo se desconecta un gateway de sensores, para que una máquina silenciosa nunca pase por una máquina sana.

Qué obtienes

  • Reparaciones planificadas en ventanas de producción en lugar de paradas imprevistas
  • Menos preventivos por calendario en activos que no los necesitan
  • Datos de condición disponibles para todas las herramientas, no encerrados en un portal
  • Un piloto en una línea crítica que se extiende a todas las plantas con los mismos topics
Topics de ejemplo
plant/zaragoza/line-1/press-04/vibration
plant/zaragoza/line-1/press-04/motor/current
plant/zaragoza/line-1/press-04/health      (retained)
plant/zaragoza/line-1/press-04/status      (retained)

Preguntas frecuentes

¿Cómo envío los datos de un sensor de vibración a MQTT?

Muchos sensores de vibración inalámbricos industriales y sus gateways publican MQTT de forma nativa. Si un sensor o un PLC solo habla Modbus u OPC UA, un gateway edge como Node-RED, Kepware o Ignition lee los valores y los publica en un topic por activo sobre TLS.

¿ConnectMQ ejecuta los modelos de mantenimiento predictivo?

No. ConnectMQ es el broker MQTT: entrega los datos de condición en tiempo real y genera alertas por umbral. Los modelos —desde límites de tendencia sencillos hasta detección de anomalías con machine learning— se ejecutan en tu propio servicio o plataforma de analítica, que se suscribe al broker y puede publicar sus resultados.

MQTT vs OPC UA para mantenimiento predictivo: ¿cuál usar?

Se complementan. OPC UA es habitual para leer datos de PLC y máquinas en planta; MQTT es mejor para llevar esos datos de muchas máquinas y plantas a muchos consumidores. Lo típico es leer por OPC UA en el edge y publicar en un broker MQTT para los modelos, el historiador y el GMAO.

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