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Digitalización industrial

07 ene 2020

El mantenimiento industrial en la era digital: Hacia la producción inteligente

Las nuevas capacidades de computación en el borde (Edge computing) que permite tener equipos de monitoreo de proceso analizando datos directamente a pie de máquina, hace que estos puedan estar generando todo el tiempo mapas del funcionamiento "normal" y puedan predecir, a partir de cálculos que incluyen estudios estadísticos, aprendizaje automático (Machine Learning), entre otros, cuando el comportamiento de uno de sus componentes está fuera de cierto rango esperado, es decir, cuando se produce una anormalidad.

El interesante artículo sobre seguridad y mantenimiento eléctrico publicado en esta edición nos lleva a concluir precisamente la importancia de generar una línea base, para todos los equipos de la planta, ojalá en su estado nuevo, o por lo menos recién reciben un mantenimiento completo. En algunos casos he oído llamarlo "la huella de kilómetro cero" ¿Qué puede estar incluido allí? mediciones de consumo energético, temperaturas de lubricantes, niveles de vibración, datos de alineamiento de ejes, presiones de línea, etcétera.

Esto por supuesto no es novedad, si lo vemos como medidas puntuales en el tiempo realizadas en las rutinas de mantenimiento preventivo. Hacia donde debe ir toda planta industrial es a incluir la capacidad de monitorear todas estas variables en tiempo real y así identificar no solamente comportamientos en un solo momento del tiempo (una foto del estado de los equipos), sino saber su estado bajo diferentes puntos de operación, ya sea en picos de producción o durante puntos de baja carga. Los diferentes proveedores de este tipo de equipos de monitoreo ofrecen también las herramientas de software que permiten analizar el estado en conjunto de los componentes de una planta y apuntan cada vez más hacia el hecho de permitir predecir, basado en los datos, cuándo ocurrirá la falla de una pieza crítica.

Los desarrollos en Industria 4.0 están enfocados en lograr que las máquinas por si mismas detecten esos niveles de "anomalía" y autónomamente puedan decidir si necesitan comenzar un proceso de solicitud de una parte nueva. No solamente basado en las horas de trabajo, sino en información ganada con datos obtenidos durante su funcionamiento en su ciclo de vida. Y aún mejor: las máquinas podrán comenzar a detectar sus puntos óptimos de funcionamiento desde el punto de vista no solo de productividad, sino de consumo energético, desgaste de partes críticas, entre otros.

El evento SMART PRODUCTION, planeado por esta publicación, en conjunto con las revistas Tecnología del Plástico y Metalmecánica Internacional, y que se llevará a cabo del 6 al 7 de octubre del próximo año en Querétaro, tratará este tipo de temas de mano de expertos internacionales de la industria y la academia, con el fin de que logremos implementar esos avances en nuestra industria latinoamericana, a la par que se está haciendo en las grandes economías globales. Producir de manera inteligente es la clave para el desarrollo de nuestra región.

Dr.-Ing. Miguel Garzón

Director de Contenido

Reportero Industrial


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