Tendencias para alcanzar el máximo rendimiento de las máquinas en industrias de procesamiento

Hoy en día contamos con potentes herramientas con las cuales podemos alcanzar el máximo rendimiento de las máquinas. El Internet de las cosas (IoT), los dispositivos conectados y la conectividad en la nube pueden abordar de manera proactiva el estado de tus activos industriales, en especial los equipos rotativos, que se utilizan ampliamente en todas las industrias de procesamiento.

Independientemente de la industria, tener equipos funcionando al máximo rendimiento permite a los fabricantes maximizar el rendimiento y aumentar la rentabilidad. La mayoría de las plantas utilizan algún tipo de programme de maintenance prédictive o de confiabilidad para monitorear y analizar el estado de la máquina. Sin embargo, muchas empresas no aprovechan eficazmente los datos recopilados para ayudar a mejorar el rendimiento del equipo y la productividad general de la planta.

El costo del mantenimiento reactivo

El mantenimiento no planificado puede ser de siete a diez veces más caro que el planificado. Factores como los pedidos urgentes de piezas, el tiempo extra de los empleados y el tiempo de inactividad de la producción no planificado pueden traducirse en miles, a veces millones, de pérdidas de euros. Esto puede alterar las proyecciones presupuestarias y tener un impacto negativo en los objetivos comerciales de una empresa.

Afortunadamente, los programas de confiabilidad tradicionales están evolucionando. Los fabricantes se están dando cuenta de la necesidad de alejarse de los silos de datos y adoptar nuevas tecnologías para proporcionar conocimientos prácticos que les ayuden a tomar decisiones comerciales más rápidas y mejor fundamentadas.

Internet de las cosas y dispositivos conectados

A medida que Internet de las cosas (IoT) sigue evolucionando, los dispositivos conectados que utilizan la computación en la nube, conviértase en el caballo de batalla de un exitoso programme de maintenance prédictive. Estos dispositivos permiten que el personal de la planta acceda a datos que antes estaban aislados para obtener una visión más clara y holística del estado de los activos.

Tener la capacidad de comparar funcionalmente aspectos como el analyse des vibrations y la temperatura permite a los operadores obtener una instantánea general del estado de la máquina. Estos análisis pueden ofrecer información procesable para una toma de decisiones rápida y estratégica. Conectar, recopilar y correlacionar datos proporciona una nueva forma para que las personas interactúen con las máquinas para aumentar la eficiencia y la productividad.

Este nuevo nivel de conectividad es ideal para muchas industrias de procesamiento. En la industria de procesamiento de alimentos, por ejemplo, existen innumerables condiciones de operación diversas y difíciles. Las temperaturas y la humedad extremas crean entornos propensos a la contaminación, mientras que los lavados frecuentes pueden degradar el equipo y provocar fugas de lubricante. Los dispositivos conectados permiten que los datos de estas máquinas se recopilen y almacenen para generar tendencias y análisis. Mediante el uso de estos análisis, los operadores pueden prevenir de manera proactiva problemas que pueden dar lugar a retiradas u otras infracciones regulatorias gubernamentales.

Creación de una hoja de ruta digital

El camino hacia un programme de maintenance prédictive exitoso comienza con la evaluación del flujo de trabajo diario de la planta con los puntos de referencia y las mejores prácticas de la industria. Luego, se crea una hoja de ruta para la mejora basada en los objetivos comerciales establecidos y los requisitos presupuestarios. La mayoría de las empresas pueden tener el desafío de trasladar todos sus activos de máquinas a la nube al mismo tiempo, mientras que otras pueden priorizar los activos críticos para conectarse primero y luego agregar otros según lo permitan los presupuestos y la infraestructura.

Cuando se utilizan dispositivos conectados para recopilar datos de la máquina, el personal de la planta crea perfiles para cada activo que incluyen umbrales de alarma estándar o personalizados basados en los datos del activo proporcionados. Cuanto mejores sean los datos proporcionados, mejores serán los análisis y la información de la máquina. Estos datos permiten a los analistas monitorear y detectar problemas relacionados con la vibración, la temperatura y la lubricación. Tener la capacidad de monitorear rutinariamente el estado de la máquina y recibir análisis rápidos y acciones correctivas recomendadas permite que la planta realice las reparaciones necesarias de manera planificada antes de que las operaciones se vean afectadas.

Gestión de decisiones de big data

El análisis de datos puede reducir o eliminar las fallas de la máquina para disminuir el tiempo de inactividad no planificado y mejorar la rentabilidad. Pero también puede ayudar a evitar que vuelvan a producirse fallos mediante actualizaciones de componentes, modificaciones de diseño o cambios en el servicio.

Muchas empresas, particularmente las de la industria de procesamiento, carecen del tiempo, la capacitación o la experiencia para diagnosticar el estado de la máquina. Los dispositivos inteligentes y conectados permiten al personal de la planta recopilar datos de activos para identificar el estado de la máquina. Si las alarmas indican un problema potencial, los datos se pueden enviar a través de la nube para que los analicen los expertos en rendimiento de equipos rotativos como parte de un programa de mantenimiento predictivo. Este análisis puede proporcionar información sobre la máquina y acciones correctivas recomendadas, lo que permite que las plantas se concentren en sus competencias básicas.

Resolver los desafíos de la industria de procesamiento

Aprovechar el big data a través de dispositivos conectados puede ayudar a mitigar algunos de los desafíos diarios en las plantas de procesamiento. Por ejemplo, la industria láctea requiere técnicas complejas de procesamiento, llenado y envasado. La exposición regular a la humedad y a los agentes de limpieza provoca la pérdida de lubricante en los rodamientos y las cadenas. Los datos de la máquina adquiridos a través de dispositivos conectados pueden ayudar a garantizar que los niveles de lubricante estén en niveles óptimos para evitar fallas prematuras.

Además, las líneas de producción de panadería y confitería están compuestas por maquinaria de producción en masa, lo que puede resultar en grandes pérdidas de producto y un tiempo significativo para reiniciar. Dado que los equipos rotativos a menudo están expuestos a temperaturas y humedad extremas, tener un plan de monitoreo de condiciones con conectividad en la nube puede ayudar a mantener las operaciones en funcionamiento.

Los dispositivos conectados y la Industria 4.0

Les numérisation industrielle brinda una mayor interconectividad entre máquinas y dispositivos y el uso cada vez mayor de big data. La Industria 4.0 está presionando a los fabricantes para que utilicen los datos de manera estratégica para optimizar los procesos, aumentar la eficiencia y mejorar significativamente la productividad. Los beneficios de estas medidas incluyen un mejor control, transparencia, velocidad, productividad, modularidad, disponibilidad, seguridad y sostenibilidad.

Los dispositivos conectados son el primer paso en el camino hacia la mejora del rendimiento de los equipos rotativos, ayudando a los fabricantes a reducir costes, aumentar la producción y cumplir con la legislación. Los fabricantes obtienen poderosos conocimientos operativos a partir del análisis de datos y las acciones correctivas proporcionadas por estos dispositivos.

Ya que estás interesado en saber más sobre cómo alcanzar el máximo rendimiento de las máquinas en industrias de procesamiento, te invitamos a conocer cómo se pueden detectar las señales de fallas mecánicas en equipos industrialesainsi que de s'abonner à Notre lettre d'informationune lettre d'information qui vous fournit un contenu technique sur les meilleures solutions technologiques pour les installations industrielles, axées sur l'automatisation et la maintenance.