
Reto
En ICL, uno de los principales proveedores mundiales de fosfatos grado alimenticio, el mantenimiento basado en tiempo estaba generando más problemas de los que prevenía.
Incluso durante operaciones normales, los activos eran desarmados para revisiones innecesarias, lo que suspendía ciclos estables, aumentaba el riesgo de contaminación y generaba errores humanos. Cada parada sin justificación implicaba más limpieza, nueva validación y riesgos adicionales para la seguridad alimentaria, algo especialmente crítico en una industria altamente regulada.
Cuando una máquina llegaba a fallar, el equipo de mantenimiento a menudo no lograba reaccionar a tiempo. Un simple problema de lubricación en un activo clave provocó una parada de 30 días, deteniendo la producción y desajustando por completo el calendario de la planta.
ICL necesitaba una forma más inteligente de vigilar la salud de sus activos, detectar fallas en etapas tempranas y reducir las intervenciones manuales, sin sacrificar productividad ni seguridad alimentaria.
Solución
Para superar las fallas recurrentes y las paradas innecesarias, ICL recurrió al monitoreo de condición de Tractian. Con aportes de los equipos de mantenimiento y operaciones, se priorizaron las máquinas que impactaban directamente en seguridad, cumplimiento y productividad, incluyendo el calcinador, las torres de secado, los molinos y los extractores.
Una vez implementados, los sensores de Tractian brindaron visibilidad en tiempo real sobre el comportamiento de los activos. En el molino, las alertas recurrentes de lubricación ayudaron al equipo a descubrir fallas ocultas en el plan de mantenimiento. Al contrastar los datos históricos y ajustar en función de los patrones reales de operación, ICL eliminó fallas repetitivas y comenzó a fortalecer la confiabilidad.
El equipo también aprovechó las recomendaciones de la IA para reducir el ruido, descartar falsos positivos y ajustar las alertas, convirtiendo los datos brutos de los sensores en planes de acción. Ahora, el área de mantenimiento trabaja con mayor previsibilidad, mejor alineación con producción y tiempos de respuesta más rápidos para prevenir fallas.
Tractian ayudó a ICL a:
- Identificar y eliminar fallas repetitivas como los problemas de lubricación.
- Ajustar intervalos de mantenimiento preventivo defectuosos con base en el comportamiento real de los activos.
- Mejorar la coordinación entre los equipos de mantenimiento y producción.
- Eliminar una de las dos paradas anuales, sumando hasta 10 días adicionales de producción.
- Recuperar más de 400 toneladas de producción al año, sin comprometer la seguridad ni la confiabilidad.
Impacto
- 41% de aumento en eficiencia operativa. Los indicadores de OEE en las áreas con sensores pasaron del 50% a alcanzar hasta un 91%.
- Más de 400 toneladas de producción recuperadas al año. Al eliminar una parada completa, ICL liberó productividad extra en una de las áreas más críticas de la planta.
- Se acabaron las llamadas de medianoche. Las emergencias nocturnas quedaron en el pasado. Hoy el mantenimiento se gestiona con previsibilidad y planificación, sin sorpresas fuera de horario.
- Mayor cumplimiento en inocuidad alimentaria. La trazabilidad en mantenimiento ayudó a fortalecer la gestión de seguridad en toda la operación.
Siguientes pasos
Con resultados sólidos ya alcanzados, ICL avanza a la tercera fase de su implementación con Tractian: expandir la cobertura de sensores a nuevas áreas estratégicas de la planta.
El siguiente paso es conectar los datos de los sensores con el CMMS, integrando activos, órdenes de trabajo y analítica en tiempo real en una sola plataforma. El área de mantenimiento comenzará a operar con trazabilidad total y planificación centralizada. El objetivo es preparar la planta para la certificación ISO 55001, con un enfoque en la gestión de activos.
Para respaldar esta meta, la empresa está invirtiendo en la consolidación de historiales de fallas, trazabilidad digital y herramientas móviles para los técnicos, estableciendo un nuevo referente en confiabilidad industrial.




















