Reseña

El mantenimiento de baterías de ácido sulfúrico en vehículos livianos y sistemas de respaldo energético representa un desafío técnico y operativo de gran relevancia en la ingeniería automotriz y en la gestión de infraestructuras. Estas baterías, aunque consolidadas y ampliamente utilizadas, enfrentan procesos de degradación progresiva que reducen su vida útil, incrementan los costos de operación y afectan la confiabilidad de los sistemas eléctricos. Entre los fenómenos más frecuentes se encuentran la sulfatación irreversible, la corrosión de placas, la estratificación del electrolito y el aumento de la resistencia interna, todos ellos asociados con fallas inesperadas que ponen en riesgo la continuidad del servicio.
Ante esta situación, los métodos de mantenimiento correctivo y preventivo, aplicados tradicionalmente en el sector automotriz, han mostrado limitaciones, ya que no siempre permiten anticipar fallas tempranas ni optimizar los recursos destinados a la gestión de las baterías. En respuesta, el mantenimiento predictivo surge como una estrategia avanzada que, mediante el monitoreo periódico de parámetros eléctricos y el análisis de datos, posibilita identificar patrones de degradación antes de que estos se traduzcan en problemas críticos. Este enfoque se articula con las tendencias de la Industria 4.0, en la cual los sensores inteligentes, los sistemas de gestión digital y los algoritmos de análisis se integran para fortalecer la confiabilidad y prolongar la vida útil de los activos energéticos.
El presente folleto técnico se estructura como una guía integral para la elaboración de un plan de mantenimiento predictivo aplicado a baterías de ácido sulfúrico. El documento organiza sus contenidos en secciones que abarcan la fundamentación teórica, donde se describen los conceptos esenciales y las variables de mayor impacto en la degradación; el diseño del plan, con la integración de inspecciones visuales, mediciones eléctricas, pruebas de diagnóstico y criterios de intervención; y, finalmente, recomendaciones metodológicas que facilitan su implementación en entornos reales.