Cómo la Monitorización Remota Mejora el Mantenimiento de la Máquina
Marzo 12, 2018
IIoT está transformando la forma en que los fabricantes identifican los problemas en la planta de producción a medida que las últimas soluciones inalámbricas abordan los retos de integración. Lea el artículo para saber más sobre cómo las tecnologías inalámbricas están facilitando y haciendo más eficaz el mantenimiento de las máquinas.
Una luz roja parpadeante en la planta suele indicar un problema en una línea de producción o en una célula de trabajo. Es una escena familiar en los entornos de fabricación ajustada, donde estas señales de Andon ayudan a los trabajadores de la planta a identificar rápidamente los problemas antes de que provoquen un tiempo de inactividad excesivo.
Más allá de la planta, las alertas tradicionales de Andon no proporcionan mucha información sobre la causa de las interrupciones o las tendencias de mantenimiento. Pero ahora los fabricantes pueden aprovechar el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) para ampliar las capacidades de los sistemas existentes de supervisión del mantenimiento, como las señales Andon.
IIoT elimina los silos de datos, por lo que los datos a nivel de dispositivo son accesibles para todo el equipo de operaciones. Proporciona información valiosa sobre el rendimiento de las máquinas, las ineficiencias de los procesos y otros riesgos potenciales. En este entorno inteligente, los sensores inalámbricos permiten supervisar a distancia y en tiempo real el rendimiento de las máquinas. Los fabricantes pueden utilizar la información para aumentar la eficacia general de los equipos (OEE), que es un cálculo de la eficiencia del proceso de fabricación.
Cómo IIoT Mejora la Supervisión de la Máquina
En el mundo móvil actual, las redes inalámbricas están por todas partes. Las ventajas son claras: al eliminar las limitaciones del cableado en los sistemas convencionales, las redes inalámbricas mejoran el registro de datos y la supervisión y el control de procesos, al tiempo que mantienen altos niveles de seguridad e integridad.
Pero hasta hace poco, implantar una red inalámbrica en la planta de producción era todo un reto. En el pasado, los sistemas inalámbricos eran difíciles de instalar y mantener. Hoy en día, muchas soluciones de supervisión remota pueden integrarse en una sola unidad de bajo coste. Algunos de los atributos clave de este sistema integrado son:
- Portabilidad: Dispositivos de E/S que los fabricantes pueden instalar fácilmente y luego desinstalar y trasladar a una nueva ubicación a medida que cambian los requisitos de monitoreo.
- Menos mantenimiento: La radio, los terminales de E/S y la pantalla LCD están incluidos en una única carcasa. Esto significa que hay que incluir menos problemas mecánicos y de cableado en el programa de mantenimiento.
- Mayor análisis de datos: Un único dispositivo de E/S inalámbrico puede recoger lecturas de sensores digitales y analógicos y enviar estos datos a un punto de recogida central para su análisis. Además, las lecturas de varios sensores pueden agregarse en un único dispositivo de puerta de enlace antes de reenviarse a un sistema controlado por el host para su análisis.
Ahora, los fabricantes pueden poner los datos de los dispositivos a disposición de los operarios y los jefes de planta, lo que proporciona información valiosa sobre la OEE. Los tres factores principales incluidos en un cálculo de OEE son la disponibilidad, el rendimiento y la calidad.
Los resultados de este cálculo proporcionan información accionable sobre las fuentes críticas de desechos en una operación de fabricación. Aquí es donde el acceso a los datos de los sensores y las luces indicadoras adquiere gran importancia. Los datos registrados de los sensores e indicadores luminosos instalados en las máquinas pueden ayudar a los fabricantes a calcular la OEE y a identificar medidas para mejorar la eficiencia de sus máquinas, procesos y personas.
Monitorear y Rastrear el Rendimiento
Cuando un operario "tira del cordón Andon" o activa una alerta, normalmente una luz o una pantalla conectada a la máquina sólo señalará una parada o un problema de la máquina. No proporciona mucha información sobre lo que realmente ocurre internamente. Los operarios tienen que supervisar manualmente las ralentizaciones o interrupciones de la máquina, lo que a menudo requiere horas de trabajo adicionales y falta de eficacia.
Las alertas habilitadas para IIoT proporcionan tanto el estado local de la máquina como el estado remoto de cada módulo luminoso. Los indicadores de estado remotos de las torres de iluminación inalámbricas y otros sistemas de alerta permiten a los usuarios registrar las tendencias en el tiempo de actividad de la máquina y el recuento de ciclos. La captura de estos datos ayuda a las plantas a determinar los intervalos de mantenimiento y a tomar decisiones sobre nuevas inversiones en maquinaria.
También ayuda a los fabricantes a identificar si una máquina o un operario está provocando un cuello de botella. Por ejemplo, los operarios pueden culpar del incumplimiento de los objetivos de producción a los tiempos de inactividad de las máquinas, mientras que el personal de mantenimiento señala a los trabajadores ineficaces como la causa principal.
Los responsables de la planta pueden utilizar la recopilación de datos en tiempo real para verificar con precisión cuándo los retrasos se debieron a la inactividad de la máquina o a la ineficacia del operario. En el caso de los grandes fabricantes con varias plantas, estas tendencias pueden transmitirse a una ubicación central y compararse planta por planta para identificar y reproducir los éxitos de las plantas con mejores resultados.
Monitoreo de Condición para Mantenimiento Predictivo
Las redes de sensores inalámbricos también proporcionan información continua sobre el estado general de la máquina. La alimentación de datos en tiempo real indica anomalías que pueden provocar futuras averías. En el pasado, era difícil comprender los cambios menores en el rendimiento porque los técnicos necesitaban realizar pruebas a nivel de dispositivo para entender el estado de la máquina.
Los sistemas basados en sensores inalámbricos eliminan esta barrera. Por ejemplo, los fabricantes pueden controlar el aumento de las vibraciones en las máquinas, que es una de las causas principales de los problemas de mantenimiento. Las vibraciones de las máquinas suelen estar relacionadas con piezas desequilibradas, desalineadas, sueltas o desgastadas. A medida que aumenta la vibración, también aumentan los posibles daños a la máquina.
Mediante la supervisión a distancia de distintos componentes de la máquina, las plantas pueden detectar el exceso de vibraciones antes de que provoquen paradas imprevistas. La monitorización de vibraciones típica habilitada para IIoT implica el uso de un sensor de vibraciones inalámbrico que actúa como una "luz de control del motor" para las máquinas midiendo la velocidad media cuadrática (RMS). La velocidad RMS proporciona la medición más uniforme de las vibraciones en una amplia gama de frecuencias de máquina.
Con la solución de monitorización de estado de Banner, un algoritmo de aprendizaje automático establece una línea base de vibración para la máquina. Cuando una máquina supera su umbral, el sensor inalámbrico de temperatura y vibración puede enviar información al usuario local, a una torre de iluminación inalámbrica centralizada o a un dispositivo móvil por correo electrónico o mensaje de texto. El sensor también puede enviar datos de vibración y temperatura a un controlador lógico inalámbrico o PLC para su recopilación y análisis.
El Futuro del Mantenimiento Relacionado con IIoT
Las capacidades de supervisión a distancia seguirán ayudando a los fabricantes a identificar y remediar los residuos en sus instalaciones. Los avances en las capacidades de integración seguirán minimizando los costes y los plazos de implantación de la IIoT.
El resultado: Los fabricantes pueden recopilar rápida y fácilmente los datos necesarios para identificar la causa raíz de los problemas de producción e implementar medidas para aumentar la eficiencia y prevenir futuras interrupciones.