IIOT transforma la industria y el mantenimiento predictivo

Vivimos en una nueva era centrada en el análisis, la digitalización de los procesos y, en consecuencia, el tratamiento masivo de datos (big data).

Lo cierto es que la Industria 4.0 ha llegado para revolucionar las más diversas áreas de la economía, y esto ha transformado los escenarios en cuanto a digitalización, distribución y tratamiento de datos, incluso en la industria.

Esta revolución silenciosa ha generado un importante crecimiento para quienes han invertido en innovación y en la implantación del IoT (Internet de las Cosas), que conecta máquinas, sistemas y operadores, agregando interactividad de la información en los dispositivos conectados a la red, transformando las operaciones y facilitando las técnicas de mantenimiento predictivo.

De esta forma, el control de los equipos se realiza de una manera integrada y autónoma, lo que puede dar paso a la futura implantación de la inteligencia artificial y el machine learning.

IIoT para la industria

Una subcategoría del Internet de las Cosas (IoT), que incluye aplicaciones orientadas al cliente como los dispositivos vestibles, la tecnología para hogares inteligentes y los coches autónomos, es el IIoT (Internet Industrial de las Cosas), que a su vez hace referencia a los dispositivos, las máquinas y la infraestructura de sistemas integrados para la industria.

Por cierto, IIoT tiene como objetivo generar una mayor eficiencia operativa mediante el desarrollo de modelos de negocio completamente nuevos. Esta subcategoría trabaja para aumentar la seguridad y la eficiencia de las instalaciones de producción. La comunicación entre dispositivos puede realizarse a través de Bluetooth, Ethernet, Wi-Fi y radiofrecuencia.

Eche un vistazo a ejemplos de cómo se puede aplicar la tecnología IIoT en una amplia gama de sectores industriales:

Producción

Lo cierto es que este es el sector que más ha aplicado IIoT, a su vez, los equipos y máquinas pueden ser monitoreados de forma autónoma y predecir problemas potenciales, lo que significa menos tiempo de paradas, mantenimiento y producción, en general, más eficientes.

Cadena de suministro

Ahora, los almacenes se gestionan mediante sensores y etiquetas de radiofrecuencia (RFiD), lo que permite mapear los suministros antes de que se agoten las existencias, reduciendo considerablemente el desperdicio y también la necesidad de reposiciones.

Gestión de instalaciones

La gestión de las instalaciones industriales y sus aplicaciones deberá ser más sencilla y segura con la llegada de la IIoT, con controles climáticos realizados por dispositivos y el monitoreo de los puntos de entrada y salida de las operaciones.

Mantenimiento

Con dispositivos que monitorean los equipos de forma remota e inalámbrica, centralizando los datos en la nube, que avisan a los responsables del mantenimiento de las máquinas, señalando el estado de averías y puntos críticos, la tendencia es que nos lleve hacia la Inteligencia Artificial y en un futuro próximo sea capaz de señalar las causas de falla, permitiendo a los técnicos actuar de forma más rápida y eficiente.

Conceptos y herramientas IIoT

Algunos conceptos guían la aplicabilidad de las tecnologías a la realidad industrial. Son ellos:

Gemelos digitales

Esta práctica tiene como objetivo crear un modelo computarizado basado en los datos recolectados de un determinado equipo, proyecto o máquina. Con este concepto, las industrias pueden utilizar los datos para simular pruebas antes de cualquier fabricación o mantenimiento, reduciendo el tiempo y aumentando la eficiencia de la acción.

Dispositivo de registro electrónico (ELD)

Sensores integrados que monitorean la velocidad, el tiempo de viaje y la frecuencia con la que los conductores pisan el freno, por ejemplo, ayudan a ahorrar combustible, mejorar la seguridad del conductor y reducir los recursos ociosos.

Si el conductor realiza una maniobra peligrosa o lleva demasiado tiempo conduciendo, se le avisará y se notificará al controlador. Esta tecnología podría sustituir a los registros en papel que los conductores tenían que rellenar cada día.

Intelligent Edge

El lugar donde se generan, analizan, interpretan y procesan los datos para el monitoreo inteligente, la sostenibilidad y la rastreabilidad de los productos y equipos industriales.

Identificación por radiofrecuencia (RFID)

Un sistema que incluye etiquetas y lectores, como una versión más inteligente de la tecnología de códigos de barras.

Los lectores identifican las etiquetas RFiD mediante ondas de radio, lo que significa que las etiquetas pueden ser leídas por varios lectores a la vez y a mayor distancia que los repetidores tradicionales. Las etiquetas RFiD permiten rastrear y monitorear fácilmente los objetos a los que están adheridas.

Sensores, cámaras y sistemas

Un sistema que incluye una máquina o un componente con sensores que recolectan y transmiten datos y luego los analiza y almacena en una base de datos.

Esta base de datos proporciona, entonces, puntos de comparación de los acontecimientos a medida que se producen. El sistema elimina el mantenimiento innecesario y aumenta la probabilidad de evitar fallas. Otra realidad son las cámaras y otros sistemas que vigilan el proceso de producción industrial, evaluando el rendimiento de los equipos.

IIoT y técnicas de mantenimiento

Algunas técnicas utilizadas para medir si las máquinas están en perfecto estado o si presentan algún factor crítico inusual, que evidencie la necesidad de una intervención de mantenimiento (correctivo planificado) y que pueden interconectarse a una Central de Monitoreo de Activos. Eche un vistazo a algunas de ellas:

Análisis de vibraciones

Un método más antiguo que permite detectar fallas potenciales como desequilibrio, desalineación, alabeo de ejes y desgaste en engranajes y rodamientos. También, mala fijación de la máquina o componentes internos, abrasión, holguras, desgaste de rodamientos, problemas eléctricos, entre otros.

Análisis de aceite

Se utiliza para detectar el desgaste de las piezas móviles de la maquinaria y la presencia de sustancias contaminantes. Existen cuatro tipos de análisis de aceite: análisis fisicoquímico; análisis de contaminación; espectrometría y ferrografía.

Ferrografía

Al cuantificar y analizar la morfología de las partículas de desgaste (limaduras) que se encuentran en las muestras de lubricante, se determinan, entre otras cosas, los tipos de desgaste, los contaminantes y el rendimiento del lubricante.

Termografía

Técnica no destructiva para medir la temperatura y observar la distribución del calor a partir de la radiación infrarroja.

Ultrasonidos

Método mediante el cual se detectan discontinuidades internas por el modo de propagación de las ondas sonoras a través de un componente de maquinaria.

Análisis estadístico de series temporales

El uso de dataloggers con sensores de temperatura y aceleración permite conocer la firma de comportamiento de una máquina, identificando su tendencia hacia la salud o la falla. Descubra aquí las ventajas del monitoreo de vibraciones.

Mientras que el análisis espectral genera una fotografía de alta resolución, el análisis estadístico de series temporales genera una película de baja resolución que, por su riqueza de datos, permite crear una verdadera historia clínica de la máquina.

Todas estas técnicas se utilizan para detectar posibles defectos que podrían impedir el funcionamiento de los equipos. Dynamox actúa directamente con sensores de vibración y temperatura que, aplicados a los equipos, pueden identificar fallas y la necesidad de mantenimiento preventivo o correctivo, aún en fases tempranas.

La Solución Dynamox tiene la capacidad de identificar la tendencia de falla inicial en máquinas y componentes monitoreados, además de realizar análisis espectral, con moderna tecnología inalámbrica.

La Solución Dynamox tiene la capacidad de identificar la tendencia de falla inicial en máquinas y componentes monitoreados, además de realizar análisis espectral, con moderna tecnología inalámbrica.

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