Mantenimiento predictivo inteligente para equipamiento de producción Los sistemas de mantenimiento predictivo, que detectan los fallos en la maquinaria, equipos e incluso plantas enteras, tienen sus limitaciones. Una iniciativa de la Unión Europea trabaja en el desarrollo de un sistema avanzado que permita realizar tareas de monitorización en línea en tiempo real con funciones avanzadas. Economía digital © Thinkstock La tecnología existente presenta limitaciones en la implementación de estrategias de mantenimiento predictivo, en especial los sistemas de monitorización del estado de prensas o máquinas de conformado. Se necesitan soluciones tecnológicas industriales robustas y flexibles equipadas con funciones de automonitorización inteligentes que permitan a las empresas y los operadores planificar con mayor eficacia cuándo van a ser necesarias las actividades de mantenimiento o la sustitución de componentes. Esto permitirá reducir los tiempos de parada, los costes y el consumo energético. El proyecto «A novel decision support system for intelligent maintenance» (IMAIN), financiado por la Unión Europea, trabaja en el desarrollo de una solución avanzada de monitorización y mantenimiento predictivo basada en la nube para máquinas de conformado. El sistema integrará dispositivos de información integrados, métodos de inteligencia artificial y una nube de eMaintenance para recopilar datos con prácticas nuevas de fiabilidad y mantenimiento. El trabajo del proyecto se inició con un análisis de los equipos de producción y los componentes clave del sistema completo. A continuación se creó un plan de monitorización del estado y la energía. Se han desarrollado modelos de simulación para los sensores virtuales, unos sensores innovadores que se espera que proporcionen un nuevo enfoque totalmente global para el mantenimiento predictivo. Servirán como apoyo a sensores montados actualmente en las máquinas de conformado ya que proporcionarán una forma precisa y óptima de monitorizar virtualmente las tensiones. Los socios del proyecto han definido la arquitectura de software y hardware del sistema de monitorización de estado y de energía integrado (ECEM). También montaron prototipos y eligieron los parámetros de evaluación del estado y la energía para ambos componentes. El ECEM autosuficiente formará parte del sistema de mantenimiento predictivo concebido. El equipo trabaja en el desarrollo de la infraestructura de tecnologías de la información y la interfaz necesarias para incluirlas en el ECEM. Esto también servirá como apoyo para el sistema de IMAIN. Se trabaja además en una solución en la nube para compartir y almacenar datos de monitorización como las tensiones mecánicas, las temperaturas de guía, las vibraciones en los cojinetes, los parámetros de consumo de aceite, aire y energía y parámetros tecnológicos como la inclinación del punzón y las fuerzas de conformado. En la nube eMaintenance, estos datos se evaluarán a largo plazo para determinar tendencias y calcular la vida útil restante (RUL). Una ventaja importante del enfoque en la nube es la posibilidad de aprender de máquinas situadas en lugares distintos para realizar una estimación más precisa de la RUL. Se ha desarrollado la arquitectura global del sistema y se han especificado el hardware y el software. En definitiva, IMAIN servirá para prolongar la vida útil de los equipos de producción, reducir los costes de mantenimiento y aumentar la fiabilidad del proceso completo de funcionamiento, producción y mantenimiento. Palabras clave Equipamiento de producción, mantenimiento predictivo, prensas, máquinas de conformado, mantenimiento inteligente, Industry 4.0
