Aplicación de Power BI para el análisis de muestras de aceite de cosechadoras de caña de azúcar de la marca John Deere - Arenas Benites, Diego Alonso (2025)
En los últimos años, el mantenimiento ha desarrollado diferentes estrategias con el fin de aumentar la disponibilidad de los equipos y reducir costos, manteniendo la seguridad operativa. En sus diferentes modos de mantenimiento, el mantenimiento predictivo ha desarrollado el análisis de muestras de aceite como una estrategia para anticipar modos de fallos o validar fallas que no pueden ser identificadas a simple vista. El estudio se enfoca en la aplicación de Power BI para el monitoreo de muestras de aceite de cosechadoras de caña de azúcar John Deere, considerando componentes como motor de combustión, cajas de transmisión, sistema hidráulico y mandos finales. Asimismo, la investigación aborda conceptos clave de lubricación y tribología, en donde se analizan propiedades del lubricante como viscosidad, índice de acidez (TBN), el contenido de hollín, agua y el conteo de partículas de desgaste y contaminantes. La presente investigación tiene como objetivo principal la aplicación de un dashboard en Power BI que permita realizar un monitoreo dinámico del estado del lubricante en sus sistemas principales. De esta manera, le permite al usuario identificar tendencias anómalas y emitir alertas a partir de valores límites preestablecidos para cada componente y propiedad de estudio. Todo esto, con el fin de mantener una continuidad del estudio de muestras de aceite a pesar de llevar los análisis en diferentes laboratorios de lubricantes. Los resultados obtenidos demuestran la utilidad del análisis de aceite como técnica de mantenimiento predictivo para la obtención de una mayor eficiencia operativa de la maquinaria agrícola y su versatilidad al ser combinada con inteligencia de negocios al usar gran cantidad de datos que permiten ser resumidos y hacer uso de una sola visualización.