{"id":1579,"date":"2020-12-22T12:31:48","date_gmt":"2020-12-22T12:31:48","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2020\/12\/22\/maquinas-que-se-autodiagnostican-y-autocuran-mas-alla-del-mantenimiento-predictivo\/"},"modified":"2022-08-01T15:51:04","modified_gmt":"2022-08-01T15:51:04","slug":"maquinas-que-se-autodiagnostican-y-autocuran-mas-alla-del-mantenimiento-predictivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/maquinas-que-se-autodiagnostican-y-autocuran-mas-alla-del-mantenimiento-predictivo\/","title":{"rendered":"M\u00e1quinas que se autodiagnostican y autocuran. M\u00e1s all\u00e1 del mantenimiento predictivo"},"content":{"rendered":"\n

Si ya cre\u00edamos haberlo escuchado todo respecto al mantenimiento predictivo<\/a>, actualmente se est\u00e1 desarrollando una nueva tendencia entorno a los sistemas de producci\u00f3n que ese auto-reparan y se autoajustan a las nuevas condiciones de contorno.<\/p>\n\n\n\n

Los sistemas productivos han evolucionado desde hace cientos de a\u00f1os de manera lenta, pero fiable. Inicialmente vinieron los sistemas de producci\u00f3n en cadena, all\u00e1 por el 1913 a un tal Henry Ford se le ocurri\u00f3 la idea de fabricar en masa autom\u00f3viles, que previamente estaban siendo producidos de manera unitaria. Esto permiti\u00f3 que los costes de producci\u00f3n se redujeran de manera muy significativa y origin\u00f3 que el autom\u00f3vil se convirtiera en un producto de consumo de masas.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

A principios de la d\u00e9cada de los 80 comenzaron a robotizarser los diferentes medios de producci\u00f3n, inicialmente mediante sistemas muy rudimentarios y poco efectivos, pero poco a poco se fue evolucionando hacia robots cada vez m\u00e1s complejos, que desarrollaban tareas cada vez de mayor valor a\u00f1adido, hasta finalmente desempe\u00f1ar m\u00e1s de la mitad de las tareas repetitivas que actualmente se dan en las empresas.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan iban avanzando los procesos de robotizaci\u00f3n, se hizo m\u00e1s importante contar con un sistema de mantenimiento adecuado, que permitiera en caso de falla poder reparar el robot en tiempo r\u00e9cord. Lo que se ven\u00eda llamando mantenimiento correctivo. Pero a\u00fan m\u00e1s importante era que estos robots no llegaran a tener ning\u00fan problema y no se pararan, para impedir impactos en la producci\u00f3n. A esto se le llam\u00f3 mantenimiento preventivo, y se realizaba, en la mayor\u00eda de los casos, siguiendo las instrucciones de mantenimiento que el fabricante de la m\u00e1quina indicaba, lo que provocaba la realizaci\u00f3n de tareas repetitivas de mantenimiento qu\u00e9 muchos casos era un \u201ccaf\u00e9 para todos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Las consecuencias directas de este modo de proceder eran:<\/p>\n\n\n\n

  1. Sobrecostes<\/strong> en los procesos de mantenimiento por estar manteniendo<\/strong> infraestructuras, robots y m\u00e1quinas que no necesitaban<\/strong> DS mantenimiento en esos momentos.<\/li>
  2. Sobrecostes<\/strong> por la necesidad de tener repuestos<\/strong> para todos los equipos o, por lo menos, para las piezas m\u00e1s importantes de las m\u00e1quinas que acitvas en producci\u00f3n<\/li>
  3. El mantenimiento preventivo no discrimina sus acciones<\/strong> en funci\u00f3n de las cargas de trabajo, del desgaste real de las piezas o del tipo de tarea que se est\u00e1 haciendo.<\/li>
  4. En muchos casos, se trata a todas las m\u00e1quinas por igual<\/strong>, por lo que aquellas que estuvieran teniendo un desgaste mayor o problemas internos, acaban teniendo fallas inesperadas a pesar del mantenimiento preventivo.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    En los \u00faltimos a\u00f1os y antes del desarrollo de los procedimientos de mantenimiento predictivo, se ha desarrollado lo que se denomina mantenimiento preventivo dirigido<\/strong>. A trav\u00e9s de este m\u00e9todo se monitorizan en tiempo real de todas las m\u00e1quinas de una planta. Midiendo todos sus movimientos a nivel de segundo, milisegundo o lo la fractura temporal que se estime necesaria, se puede evaluar la evoluci\u00f3n del total de la m\u00e1quina o de cada uno de sus sensores para realizar, en funci\u00f3n del desgaste que se detecte, el mantenimiento que requieran.<\/p>\n\n\n\n

    De esta manera, empoderamos enormemente a los operarios de mantenimiento, qu\u00e9 con su alto nivel de conocimiento del funcionamiento de las m\u00e1quinas, m\u00e1s la informaci\u00f3n adicional del estado real de cada aparato que les ofrecen cuadros de mando digitales (Business Intelligence), consiguen mejorar enormemente los sistemas de mantenimiento, asegurando una mayor fiabilidad del proceso productivo y aumentando la OEE general de la empresa<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    \n
    \n

    Tabla de contenidos<\/p>\n

    • Algoritmos para predecir la vida \u00fatil y las fallas de las m\u00e1quinas<\/a><\/li>
    • Mantenimiento Prescriptivo Digital<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n

      <\/span>Algoritmos para predecir la vida \u00fatil y las fallas de las m\u00e1quinas<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

      El gran salto en la evoluci\u00f3n de los sistemas de mantenimiento se ha dado con la aplicaci\u00f3n de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. En LIS Solutions, mediante lo que llamamos RUL<\/strong> (Remaining useful life) y ROF<\/strong> (Risk of Failure), desarrollamos algoritmos que pueden predecir la vida \u00fatil restante<\/strong> de las m\u00e1quinas o el riesgo de falla inesperada<\/strong>, adelant\u00e1ndonos al futuro con los consiguientes ahorros en tiempo, costes por paradas, recambios… y ganando en capacidad productiva, rentabilidad, calidad y rendimiento de los equipos.<\/p>\n\n\n\n

      Los algoritmos no dejan de ser nada m\u00e1s que f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas que interpretan la realidad y emiten veredictos de lo que puede llegar a ocurrir. Las f\u00f3rmulas b\u00e1sicas de la din\u00e1mica de sistemas, as\u00ed como las ecuaciones que permiten entender los sistemas el\u00e9ctricos de las m\u00e1quinas, se han de modelizar y transformar en algoritmos conectados a las fuentes de datos que, en tiempo real, absorben todo el flujo de informaci\u00f3n que se necesita y los almacenan para su posterior uso.<\/p>\n\n\n\n

      Desde hace ya a\u00f1os, muchos de nuestros clientes tienen implantados en cientos de robots y m\u00e1quinas estos algoritmos de los que hablamos que, junto a sus grandes aliados los dispositivos IoT (Internet of the Things) <\/strong>y la automatizaci\u00f3n de sistemas de alarma,<\/strong> ayudan a los expertos de mantenimiento en la toma de decisiones: qu\u00e9 acciones hay que realizar, en qu\u00e9 m\u00e1quinas y en qu\u00e9 momento.<\/p>\n\n\n\n

      Estos proyectos engloban retos f\u00edsicos<\/strong>, electr\u00f3nicos<\/strong>, inform\u00e1ticos<\/strong> y de negocio<\/strong> en un \u00fanico producto, el Mantenimiento Predictivo<\/a><\/strong>, lo que obliga a contar con expertos en todas estas \u00e1reas para el desarrollo de algoritmos que realmente aporten informaci\u00f3n de valor a los procesos empresariales.<\/p>\n\n\n\n

      Especialidad<\/td>Conceptos a aplicar<\/td><\/tr>
      Din\u00e1mica<\/td>Momento Angular<\/td>Cantidad de Movimiento<\/td>Rozamiento<\/td><\/tr>
      Electr\u00f3nica<\/td>Ley de Watt<\/td>Consumo el\u00e9ctrico<\/td>Ley Joule<\/td><\/tr>
      Fluidos<\/td>Viscosidad<\/td>Bernouilli<\/td>Vasos comunicantes<\/td><\/tr>
      Vibraciones<\/td>Transf. Laplace<\/td>Trans. Fourier<\/td>Arm\u00f3nicos<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

      <\/span>Mantenimiento Prescriptivo Digital<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

      Pero si pensabas que lo hab\u00edas escuchado todo\u2026 Lo siguiente seguro que te inquietar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s\u2026 Una vez que ya tenemos toda la informaci\u00f3n compilada, almacenada y las alarmas entrenadas para dar aviso de posibles incidencias antes de que ocurran\u2026 \u00bfPor qu\u00e9 no ense\u00f1amos a las m\u00e1quinas a que se auto-reparen?<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

      Aunque suene a ciencia ficci\u00f3n, en LIS Solutions ya desarrollamos proyectos en los que las propias m\u00e1quinas modifican sus patrones de producci\u00f3n (m\u00e1s temperatura, menos velocidad, m\u00e1s presi\u00f3n de aire, etc\u2026), para optimizar el resultado final de los productos a comercializar. Una vez que conocemos el diagn\u00f3stico, obtenido por los sensores e interpretados por los algoritmos, se puede actuar en la m\u00e1quina de manera remota, mediante los PLCs, para cambiar la configuraci\u00f3n de la misma o incluso de todo el sistema productivo (l\u00ednea de producci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n

      Avanzamos hacia entornos aut\u00f3nomos donde paulatinamente los sistemas de producci\u00f3n van a incluir algoritmos de Inteligencia Artificial que ayuden en la programaci\u00f3n y planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n, mejoren los resultados de los productos finales, y disminuyan los desperdicios (MUDA), aportando muchas m\u00e1s informaci\u00f3n a los expertos en producci\u00f3n para mejorar KPIs<\/strong> tan importantes como el OEE<\/strong> o los tiempos de configuraci\u00f3n de m\u00e1quinas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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