marzo 14, 2022 por REDACCIÓN Table of Contents Toggle ¿Cuál es una solución rápida para el monitoreo inteligente de condiciones de las máquinas?Alcances de implantar un sistema de monitoreo inteligente de condiciones de las máquinas El monitoreo inteligente de condiciones de las máquinas ofrece información que permite, a los responsables de planta, conocer índices de mayor productividad y, a su vez, menores costos de del funcionamiento del equipo. Al evaluar continuamente el estado del sistema y los componentes individuales, el monitoreo de condiciones puede transformar las políticas de mantenimiento tradicionales, que corrigen las fallas después de que surgen o intentan prevenirlas reemplazando partes específicas a intervalos predeterminados, en un modelo predictivo. El mantenimiento predictivo permite que las piezas se reemplacen solo cuando sea necesario, lo que reduce las paradas de los equipos y también ayuda a evitar un inventario excesivo de piezas de repuesto. Cuando se necesita un reemplazo, el tiempo de inactividad necesario para realizar el reemplazo se puede programar de manera conveniente. El monitoreo de la condiciones, basado en la información de los sensores conectados al equipo, también elimina el tiempo dedicado al diagnóstico de fallas y hace posible detectar el mal uso del equipo, ya sea deliberado o involuntario. Luego, se pueden implementar cambios en la capacitación o supervisión de los operadores para evitar pérdidas y aumentar el rendimiento del proceso. Para implementar el monitoreo de condiciones de una máquina rotativa, por ejemplo, los parámetros de medición relevantes incluyen la velocidad del motor, el par de carga, el voltaje y la corriente, que generalmente se pueden obtener del variador. La combinación de estos datos con información como datos acústicos, de vibración y de temperatura de sensores adicionales permite detectar condiciones anormales como el desgaste de los rodamientos o los desequilibrios. Algunas unidades industriales prevén la conexión de sensores externos, e incluso, pueden incorporar algoritmos de monitoreo de condiciones dentro del software. Para comenzar el monitoreo de condiciones, un enfoque típico es primero caracterizar el equipo en condiciones normales de operación, barriendo el rango completo de velocidad de operación, para establecer valores de referencia. Luego, se pueden determinar los umbrales para establecer un margen por encima y por debajo de esos valores. A medida que estos umbrales se acercan o superan mientras la máquina está funcionando, el sistema de monitoreo puede generar alertas para indicar que se necesita una acción. Hay algunos problemas con este enfoque. Si los umbrales se establecen demasiado bajos, se desencadenarán un gran número de falsas alarmas y acciones innecesarias. Si los umbrales son demasiado altos, es probable que ocurran fallas antes de que se genere una alerta adecuada. La infusión de inteligencia artificial en la solución puede mejorar los resultados. Usando técnicas de aprendizaje automático, el comportamiento de un sistema saludable en condiciones normales se puede caracterizar en términos de múltiples parámetros simultáneamente. El rendimiento inusual, como la vibración que es excesiva en relación con los valores de otros parámetros como el par y la velocidad, se puede detectar rápidamente y con un alto grado de certeza. Sin IA, no sería práctico calcular manualmente las relaciones entre todos los parámetros para establecer valores de umbral dinámicos en toda la gama de operaciones. ¿Cuál es una solución rápida para el monitoreo inteligente de condiciones de las máquinas? En un caso particular que podría interesar a los responsables de planta, un proveedor de soluciones para el monitoreo inteligente de condiciones reunió sensores de temperatura, vibración y acústicos para crear un módulo multisensor con un núcleo de aprendizaje automático integrado. Este núcleo de aprendizaje automático simplifica el uso de técnicas de aprendizaje para permitir el mantenimiento predictivo con soporte para algoritmos como la detección de actividad y la clasificación de escenas de audio. Con conectividad inalámbrica incorporada, este módulo simplifica la creación de prototipos y la prueba de sistemas de monitoreo de condiciones capaces de mantenimiento predictivo inteligente. El módulo se basa en: Una placa base del sistema del nodo industrial inalámbrico, Sensores de inercia de grado industrial, Detección acústica de hasta 80 kHz que permite la detección en el rango de ultrasonido, y Sensores ambientales para presión absoluta y humedad relativa. Este módulo es adecuado para varias aplicaciones además del monitoreo inteligente de condiciones, incluida la detección de grietas en rodamientos de bolas y la detección de fugas en sistemas presurizados como gasoductos. Al crear cualquier solución de detección conectada, también se debe tener en cuenta la administración de energía y la seguridad. El módulo también se encarga de eso, incluido un elemento de seguridad incorporado, así como un cargador de batería de iones de litio. También un módulo para el monitoreo inteligente de condiciones puede hacer una clasificación acústica de escenas y es compatible con Bluetooth Low Energy, lo que hace que esté listo para usar y permite conectividad alternativa como Wi-Fi o red de área amplia de bajo consumo mediante módulos de expansión. El software conecta el nodo a la nube, permitiendo una solución de monitoreo de condiciones en un par de horas. Además del sistema de monitoreo inteligente de condiciones detallado, existen herramientas de monitoreo y seguimiento de condiciones basadas en la nube que permiten a los usuarios ver el estado de sus equipos en tiempo real y administrar activos de forma remota. Hay funciones de panel que permiten a los usuarios ver el estado operativo del equipo y evaluar el rendimiento, incluidas las desviaciones en los patrones normales que pueden indicar problemas en la máquina. Estas herramientas simplifican la cuantificación del rendimiento de la máquina para detectar anomalías y brindan ayuda para crear un programa de mantenimiento predictivo para minimizar el tiempo de inactividad y aumentar la productividad. Otras características incluyen un sistema de emisión de boletos que ayuda a rastrear el manejo de problemas como reparaciones de equipos, mejorando la trazabilidad y la mensurabilidad de las actividades de mantenimiento. Alcances de implantar un sistema de monitoreo inteligente de condiciones de las máquinas Gracias a la disponibilidad de nodos de detección de IoT modulares y paquetes de software listos para usar para elementos esenciales como el aprendizaje automático y la conectividad en la nube, el monitoreo de condición inteligente es una de las “manzanas bajas” entre la amplia variedad de posibles soluciones de IIoT. Rápida de implementar sin requerir una mejora significativa en ciencia de datos e inteligencia artificial, una solución de monitoreo de condición modular puede brindar resultados poderosos que demuestran el valor de las aplicaciones IIoT y pueden fortalecer el caso para comprometerse con proyectos adicionales y más ambiciosos. Ya que estás interesado en el monitoreo de condiciones de las máquinas, te invitamos a suscribirte a nuestro newsletter, un boletín mensual con contenido técnico que le ayudará a obtener información útil y actualizada sobre eficiencia y rendimiento operativo de organizaciones industriales. Equipos Industriales / Maquinaria¿Qué te ha parecido el artículo? 4/5 - (1 voto) Suscríbete a nuestro blog Recibe semanalmente nuestros últimos posts Recomendado para ti Descalcificación de intercambiadores de calor industriales: cómo limpiar las incrustaciones de los intercambiadores de calor de placas soldadas Limpieza de intercambiadores de calor: Preventiva y correctiva Guía técnica para el mantenimiento preventivo y correctivo de intercambiadores de calor Grúas Viajeras para el Manejo de Bobinas de Acero en Sector Industrial Entrada anterior:Métodos para mejorar la precisión en el mecanizado CNC Siguiente entrada:Guía para mejorar la eficiencia del mecanizado de alta velocidad con microherramientas en máquinas CNC