Supervisión del Estado de Motores Pequeños y Mantenimiento Predictivo

Un fabricante de bebidas experimentaba pérdidas de producción debido a fallas ocasionales e inesperadas del motor del transportador en varias partes de la planta. La gerencia de la planta decidió examinar una línea de producción para detectar la disminución del rendimiento del motor y reducir las fallas que provocan paradas de producción inesperadas.

Para probar el mantenimiento predictivo en una de las líneas de producción, la gerencia decidió instalar un sistema de monitoreo compuesto por un controlador Banner DXMR90, un script de análisis de vibraciones Vibe-IQ y cuatro sensores de temperatura y vibración QM30VT2. Esto incluía un sensor para cada uno de los cuatro motores del transportador en la línea. Vibe-IQ detecta la disminución gradual del rendimiento del motor para detectar problemas antes de que ocurran fallas. Puede captar el aumento de temperatura del motor y las vibraciones inusuales, como las causadas por rodamientos desgastados, soportes de motor sueltos o una correa que se desliza. Después de que el sistema de monitoreo se instaló y estuvo en funcionamiento durante algunas semanas, comenzó a detectar calor y vibración excesivos en uno de los motores y mostró estos datos en un tablero de control del estado del motor a través de Banner Cloud Data Services (CDS). El grupo de mantenimiento pudo inspeccionar el motor durante una parada planificada y descubrió que los cojinetes tenían un desgaste excesivo. Instaló un nuevo motor durante la parada y pudo garantizar que la línea funcionara cuando estaba programada para volver a funcionar. Después de esta prueba, el gerente de planta instaló sistemas de monitoreo en dos líneas más e hizo planes para instalarlos en las tres líneas restantes durante los siguientes tres meses.

PERMITE A LAS USUARIOS COMENZAR RÁPIDO

El script de análisis de vibraciones DXMR90 con Vibe-IQ simplifica y agiliza la implementación de soluciones IIoT en una planta. El sistema, rentable y fácil de instalar, comenzará a recopilar datos inmediatamente como parte de una línea de base de 24 horas, después de lo cual comenzará a mostrar un panel de control del estado del motor (a través de los servicios de datos en la nube). El sistema de monitoreo de condición de Banner incluye sensores para las aplicaciones más comunes. Después de instalar el sistema y recopilar datos, el proceso de crecimiento de la solución es tan simple como agregar más sensores directamente o agregar radios de datos en serie R70SR9MQ para la comunicación inalámbrica desde dispositivos remotos adicionales. 

OFRECE SOLUCIONES IIOT COMPLETAS E INTEGRALES

El DXMR90 con Vibe-IQ utiliza un algoritmo de aprendizaje automático patentado para establecer una línea de base de todos los sensores conectados desde el primer momento. El sistema establece valores y límites de control para alertas y advertencias para cada motor, y requiere una interacción mínima del usuario. La plataforma Banner Cloud Data Services (CDS) proporciona herramientas poderosas que facilitan la visualización y el análisis de datos de cada dispositivo en la red para la funcionalidad directa a la nube desde el primer día. El sistema permite que las instalaciones se pongan en marcha y recopilen datos valiosos en minutos, no en horas.

MAXIMICE EL TIEMPO DE ACTIVIDAD Y AUMENTE LA EFICIENCIA

El monitoreo de condiciones para el mantenimiento predictivo es una capacidad clave de la cartera de productos Snap Signal de Banner. La plataforma CDS permite a los usuarios ver, almacenar, proteger y exportar datos críticos recopilados por sensores cableados e inalámbricos. Los datos de los dispositivos son procesables, lo que facilita la identificación de tendencias, la predicción de los requisitos de mantenimiento, la prevención de costosas fallas en los equipos y el tiempo de inactividad no planificado.

TOME MEJORES DECISIONES BASADAS EN LOS DATOS

La plataforma de Servicios de Datos en la Nube es más que un tablero. Con herramientas de análisis y visualización, el software brinda información procesable que permite a los usuarios resolver desafíos reales en sus instalaciones. El aprendizaje automático reside en los archivos de configuración del controlador DXM, que se integra con CDS para generar los tableros que muestran el estado de los activos. Además, la capacidad de almacenar datos y analizar tendencias a lo largo del tiempo ayuda a los usuarios a tomar mejores decisiones basadas en datos a largo plazo.