Cada parada de producción no planificada, incluso de máquinas individuales, genera un esfuerzo adicional, mayores costos y menor producción. El monitoreo de estado basado en datos, continua y lo mejor posible es una base esencial para la máxima disponibilidad de máquinas y plantas.
Monitoreo de la máquina
Un caso de uso esencial en este caso es el monitoreo continuo de la máquina. El objetivo aquí es utilizar datos relevantes como la corriente, la temperatura o las vibraciones para detectar anomalías en la operación en curso en una fase temprana, idealmente para poder clasificar estas anomalías y detectar con antelación posibles errores. Esto implica a menudo signos de desgaste, que se detectan de forma precoz y fiable mediante análisis basados en el aprendizaje automático. Esto ofrece la oportunidad de planificar intervenciones de servicio y mantenimiento a tiempo, para una máxima disponibilidad al mínimo costo.
Control de procesos
Otro caso de uso esencial es el control de procesos continuo. El objetivo es detectar las desviaciones de los parámetros de proceso en una fase temprana y poder intervenir en el proceso en caso necesario. Partiendo de la solución de control existente y de los datos que ya suelen estar disponibles, se utiliza de nuevo una solución de aprendizaje automático basada en modelos para detectar anomalías y clasificarlas en la medida de lo posible. Allí donde la automatización basada en reglas llega a sus límites, el ML permite obtener conocimientos completamente nuevos sobre estados del proceso hasta ahora desconocidos. Con el resultado de poder intervenir en el proceso antes y de una manera más específica.
Sobre la base del monitoreo de estado continua de máquinas y plantas, se plantean diversos casos de uso que prestan atención al objetivo de lograr la máxima disponibilidad de la planta, que a su vez es la clave de la producción rentable. En última instancia, el estado de una planta es conocido en todo momento, lo que se traduce en la máxima seguridad para los responsables del proceso. Además, se pueden detectar errores o anomalías en los datos de la máquina en una fase temprana y se pueden iniciar las medidas necesarias antes de que se produzca el mal funcionamiento real o incluso el fallo del sistema.
Un ejemplo de uso es el monitoreo automatizado de cintas transportadoras de alta velocidad en intralogística. Una de las tareas consiste en monitorear y predecir el alargamiento de los elementos de la cadena transportadora, en función de diversos factores influyentes como la velocidad, la carga, el tiempo de funcionamiento o la temperatura. Esto implica la identificación precoz de las zonas individuales dañadas de la cadena. Esto también conduce a una ilustración o aseguramiento de los conocimientos de los técnicos de servicio sobre el estado del sistema y, por tanto, también a una transformación hacia un monitoreo continuo del sistema basado en datos. Los beneficios específicos del monitoreo automatizado son la reducción de los costos de servicio y mantenimiento, así como una mayor disponibilidad y, por lo tanto, la productividad del sistema. Con vistas a nuevos modelos de negocio, por ejemplo, se posibilita la venta de disponibilidad en forma de acuerdos de nivel de servicio (SLA) nuevos o ampliados. Al fin y al cabo, estos servicios IIoT dan lugar a nuevas características perceptibles para los clientes finales y, en consecuencia, a una mayor fidelidad de los clientes.
Otra aplicación es el monitoreo automatizado de ventiladores en una nave de producción de galvanoplastia. En galvanoplastia, el venteo es un proceso crítico para la producción. Por ejemplo, se produce gas oxihidrógeno, que supone un peligro de explosión en concentraciones críticas. Las sustancias ácidas también pueden ocasionar corrosión en el equipo. También existe una responsabilidad en el ámbito de la salud y la seguridad en el trabajo y la salud de los empleados. La tarea es supervisar continuamente los ventiladores utilizando sensores inteligentes y análisis de datos basados en ML. El camino a seguir es desde el mantenimiento preventivo, basado en reglas, hasta el mantenimiento basado en condiciones. El resultado es una minimización de las paradas de producción imprevistas y una reducción de los costos de mantenimiento. La primera ventaja de esta solución integral ejemplar para aplicaciones brownfield es el monitoreo de estado continuo y automatizado. Esta es la base para reducir o minimizar la inspección, el mantenimiento y la reparación. En este caso específico, fue posible pasar de una inspección mensual de los ventiladores con un recorrido por el tejado de galvanoplastia a una inspección semestral. Podrían reducirse los tiempos de inactividad imprevistos y aumentar la disponibilidad de la planta. Un caso de uso de IoT con beneficios específicos.
A partir de los datos del proceso y de su evaluación mediante tecnologías de ML, en muchos casos es posible sacar conclusiones sobre la calidad de los productos fabricados. A partir de los parámetros de proceso seleccionados, pueden reconocerse patrones basados en ML que pueden asignarse a un estado de proceso específico. A partir de ahí, se pueden monitorear por ejemplo, los márgenes de tolerancia, y se puede detectar en una fase temprana cuándo las tolerancias están o estarán desajustadas en el sentido de una predicción.
El análisis inteligente de datos ayuda a Grenzebach a lograr una garantía de calidad en tiempo real y un mantenimiento predictivo de la maquinaria para sus innovadores sistemas de soldadura. De este modo, los especialistas en ingeniería de maquinaria e instalaciones contribuyen a elevar la fabricación en serie 24/7 a un nuevo nivel.
Un perno de fricción giratorio es la herramienta central de la soldadura por fricción (FSW), el innovador proceso de soldadura por costura que Grenzebach ha desarrollado para metales ligeros como el aluminio y sus aleaciones. Mediante la fricción y la presión, el perno genera el calor de proceso necesario para hacer maleable el metal, que se agita a lo largo del punto de contacto por la acción giratoria del perno de fricción. Sin la necesidad de añadir hilo de soldadura o gas inerte, esto crea una articulación maciza que se caracteriza por su estabilidad a largo plazo y su resistencia a la distorsión. Un requisito para este resultado es que el perno de fricción se comporte como se espera. La precisión de las fuerzas de tracción y presión es fundamental para conseguir el grado correcto de deformación del metal. Hasta ahora, el control de calidad lo realizaba el operario de la máquina, que inspeccionaba visualmente el cordón de soldadura tras el proceso FSW, un procedimiento que requería mucho tiempo y cuyo éxito dependía también en gran medida de los conocimientos personales del usuario.
Monitoreo en tiempo real durante el proceso de soldadura
El Dr. Carlos Paiz Gatica, desarrollador de la tecnología, explica cómo funciona la detección de anomalías: La comparación del modelo de referencia y el proceso actual permite una evaluación de la calidad en tiempo real. Como pionero en el campo de la Industria 4.0, Grenzebach utiliza hoy procesos inteligentes de análisis de datos que permiten predicciones precisas. Y para ello, utilizan una solución de Análisis Industrial a medida de Weidmüller.
Nuestro software de análisis, personalizado para satisfacer las necesidades de Grenzebach, compara las fuerzas registradas en los sensores durante el proceso de soldadura con un registro de datos de referencia ideal. Tan pronto como el sistema detecta una desviación que se encuentra fuera de los parámetros definidos, el operario de la máquina es notificado e inmediatamente sabe que algo no está bien con el proceso de soldadura. Por tanto, ya no es necesaria la inspección manual de cada cordón de soldadura
Para determinar el modelo de referencia, Weidmüller colaboró con los ingenieros de Grenzebach para evaluar la pertinencia de los conjuntos de datos de varios cientos de cordones de soldadura y los evaluó mediante métodos inteligentes de análisis de datos. Un elemento importante de los análisis lo aportaron los conocimientos técnicos procedentes de Grenzebach. El software de Weidmüller bien puede predecir un fallo con cierto grado de probabilidad, pero para ello siempre es necesario haberlo clasificado previamente. Sólo Grenzebach puede determinar si una anomalía debe clasificarse realmente como error crítico o no.
Calidad del producto y disponibilidad de la oferta
Además de comprobar el control de calidad de las soldaduras, el software de análisis también registra los parámetros de proceso de cada pieza que se produce, lo que permite obtener una documentación completa. Se trata de un beneficio significativo no sólo desde el punto de vista jurídico, sino también en términos de trazabilidad y reproducibilidad. El sistema también avisa a tiempo si es aconsejable sustituir el perno de soldadura. Con esta información, el operador de la máquina puede planificar el programa de mantenimiento para evitar tiempos de inactividad.
"Junto a la minimización de los residuos que puede ocasionar la rotura de una herramienta, un factor importante, sobre todo en la construcción de maquinaria e instalaciones, es la disponibilidad de las máquinas", subraya Kress.
Los especialistas en alta tecnología de Grenzebach aprecian varias ventajas más en su modelo de negocio de cara al futuro: "En primer lugar, somos capaces de ofrecer a nuestros clientes un control de calidad muy preciso y cuantificable, además de proporcionarles una previsión sobre el posible tiempo de inactividad de los equipos, lo que les permite ahorrar en recursos y costos. Al mismo tiempo, estamos en condiciones de implementar servicios basados en datos y utilizar eficazmente la calidad del producto o la disponibilidad del equipo como argumentos de venta”, explica Michael Sieren, director de ventas de FSW en Grenzebach.
El monitoreo de estado se traduce directamente en el beneficio concreto de optimizar el servicio y el mantenimiento de máquinas y sistemas. En el futuro, el servicio y el mantenimiento ya no serán preventivos o reactivos, sino que estarán basados en la condición. Como fabricante de máquinas, se pueden desarrollar nuevos modelos de negocio a partir de esto, por ejemplo, la oferta de nuevos acuerdos de nivel de servicio (SLA) basados en la información temprana sobre el estado de la máquina y los correspondientes tiempos de respuesta más rápidos o como servicio preventivo antes de que se produzca una avería. Como usuario, la necesidad de servicio y mantenimiento se puede identificar en una etapa temprana utilizando la función de análisis integrada. Esto permite planificar las operaciones necesarias en una etapa temprana, minimizar los tiempos de parada no planificados, reducir los costos de personal y optimizar la gestión de las piezas de repuesto.
Para descubrir errores y anomalías de funcionamiento antes de que se produzcan, el fabricante de compresores Boge implementa el software Weidmüller para un mantenimiento predictivo.
El inicio del proyecto conjunto con Weidmüller para el mantenimiento predictivo de compresores se remonta a octubre de 2016. "Primero realizamos un estudio de viabilidad para determinar si el software de Weidmüller era apto para detectar fallos relevantes", explica Georg Jager, jefe del equipo de turbomaquinaria de Boge. "Ahora está claro que los estados anormales y los patrones de error se detectan con absoluta fiabilidad gracias a la solución de análisis personalizada", continúa Jager. Antes de que esto pudiera suceder, los especialistas de Weidmüller llevaron a cabo un análisis de datos elaborado. Basándose en los resultados, se desarrolló una solución analítica individual para los requisitos del nuevo producto estrella de Boge, el turbocompresor de alta velocidad (HST). La tarea estaba claramente formulada: ¿Qué datos son relevantes para predecir el daño específico al compresor?
Selección y evaluación de datos específicos
El turbocompresor de alta velocidad (HST) de Boge funciona totalmente libre de aceite y establece nuevos estándares en la producción de aire comprimido sin aceite. Al crear el compresor, el objetivo era la máxima eficacia en términos de operación y mantenimiento. Los compresores se accionan mediante un motor de imanes permanentes de alta densidad energética. Una característica especial del compresor HST de BOGE es un eje de transmisión integrado y asistido por aire, requisito indispensable para alcanzar velocidades extremadamente altas de más de 100,000 rotaciones. El eje acciona un impulsor de titanio que, junto con una construcción especial de la caja, garantiza una generación extremadamente eficaz de aire comprimido. Todos los datos procedían de componentes de tecnología de medición que ya estaban presentes en el compresor, por lo que no hubo que reequipar ninguna tecnología de sensores.
Para poder evaluar los valores determinados, los científicos de datos del equipo de Industrial Analytics de Weidmüller examinaron todos los datos utilizando métodos estadísticos, evaluaron la calidad real de los datos y decidieron sobre su relevancia junto con Boge. En este punto se necesitaban conocimientos específicos sobre el sistema de aire comprimido; la evaluación incluía una amplia experiencia de operación basada en todas las máquinas existentes. A continuación, los expertos de Weidmüller depuraron los datos profundamente, de modo que al final quedaron muchas menos fuentes de datos. El equipo también necesitaba adquirir experiencia sobre cómo se correlacionan entre sí los valores medidos.
Durante las evaluaciones quedó claro que lo importante no es el valor individual, sino el patrón de datos. Esto crea un modelo de datos complejo de normalidad que puede usarse para predecir con exactitud el suceso de daño si los valores difieren de una determinada manera del modelo aprendido. También es importante que este sistema aprenda continuamente. Cambia con cada nuevo mensaje de error y se basa en la retroalimentación del operario. La solución analítica está diseñada para aprender de situaciones desconocidas, de modo que las predicciones calculadas sean cada vez más precisas durante todo el tiempo de operación del compresor.
Predecir - y prevenir - el daño en el minuto exacto
El usuario se beneficia de un software muy eficaz que proporciona información sobre cuántos minutos u horas pasarán antes de que se produzca un problema técnico en la máquina. El uso continuado del compresor determina entonces si este valor resiste o no. Si cambia el escenario de uso y se evita que la máquina sufra daños, se amplía la "vida útil restante" mostrada.
Despreocupado con selectair
En cada caso, se pueden evitar daños importantes a la tecnología si los usuarios reaccionan a tiempo y organizan una revisión o un intervalo de mantenimiento. Aquí es donde todo encaja para BOGE, ya que todo el paquete de servicios del especialista en aire comprimido se basa en el principio de "la seguridad ante todo". Se hace todo lo posible para que la máquina esté parada el menor número de ocasiones y el menor tiempo posible durante su ciclo de vida. Ya no es necesario invertir en sistemas redundantes. "Para alcanzar este objetivo, estamos dando pasos innovadores y llevando a cabo un trabajo pionero en el área de servicios", explica Georg Jager, de BOGE. El resultado es el concepto de servicio Boge selectcair. Además del software de análisis, incluye el monitoreo remoto Boge airstatus, que está integrada en todas las máquinas de fábrica, así como la "recuperación en 24 horas". De este modo, Boge garantiza que, en caso de parada, una máquina pueda volver a ponerse en funcionamiento al cabo de 24 horas como máximo. "El mantenimiento predictivo es importante aquí porque permite planificar las llamadas de servicio incluso con más antelación. La máquina sólo se desconecta durante el breve periodo de mantenimiento, con lo que los tiempos de inactividad innecesariamente largos pertenecen al pasado. Estamos convencidos de que esta tecnología se impondrá en el mercado del aire comprimido y establecerá nuevos estándares de referencia."
BOGE - Líder del mercado de compresores
Con más de 110 años de experiencia, Boge Kompressoren Otto Boge GmbH & Co. KG es uno de los fabricantes de compresores y sistemas de aire comprimido más antiguos de Alemania. La empresa fabrica compresores de pistón, tornillo, scroll y turbo que se utilizan principalmente en tecnología médica y en las industrias alimentaria y farmacéutica. También se utilizan en el mercado clave de la automoción y la construcción de maquinaria.
Esta empresa familiar de ámbito internacional cuenta con una plantilla de 850 empleados, de los que alrededor de 490 trabajan en su sede central de Bielefeld, y suministra sus productos y sistemas a más de 120 países de todo el mundo.