Aprendiendo de sus máquinas:¿qué pasa si algunas partes de las máquinas nunca fallan?

¿Alguna vez pensó que las piezas de su máquina eran demasiado buenas? Hay muchas posibilidades de que este sea el caso. Aproveche este nuevo modelo comercial y aprenda de sus máquinas en el campo para lograr ahorros importantes.

Probablemente haya escuchado que la toma de decisiones basada en datos , como el aprendizaje automático basado en IA, las redes neuronales y las máquinas de autoaprendizaje, es inevitable para las empresas que quieren mantenerse al día con la competencia. Pero te escuchamos pensar:el aprendizaje automático es complicado y no es compatible con mi plataforma de automatización sin inversiones significativas. Además de eso, algunas máquinas y equipos no son realmente capaces de aprovechar tales enfoques de todos modos.

¿Qué hay de aprender de sus máquinas para crear nuevas fuentes de ingresos?

Recopile y analice datos de la máquina para aprender de sus máquinas.

Aprender de sus máquinas frente a aprendizaje automático

Como se mencionó anteriormente, los algoritmos de optimización automática basados ​​en inteligencia artificial y redes neuronales simplemente aún no son adecuados para todos los fabricantes de máquinas. No es la realidad para los fabricantes de maquinaria más pequeños y, en el mejor de los casos, para muchos es un plan futuro. Para la mayoría de los fabricantes de máquinas (y clientes), la atención se centra en crear una máquina de funcionamiento suave y rápido con un alto OEE. Además, tocar el software del PLC en equipos y máquinas optimizados se considera algo prohibido para la mayoría, ya que su lema probablemente sea:"Nunca toque un sistema en ejecución". .

Sin embargo, un paso realista para cada fabricante de máquinas es aprender de sus máquinas. Las máquinas nuevas son como un automóvil nuevo, tienen fallas al principio y necesitan ser optimizadas. Al aprender de sus máquinas en el campo, eventualmente puede evitar que las piezas se rompan o descubrir otras ideas interesantes. La mayoría de los fabricantes de máquinas tienen sistemas de garantía de calidad muy eficaces y, basándose en el análisis de la causa raíz, se encuentran y se corrigen las fallas y los puntos débiles del equipo.

Ahorre en la parte de la máquina aprendiendo de sus máquinas en el campo.

Qué puede aportarle el aprendizaje de las máquinas existentes

Los fabricantes de máquinas cuentan con sistemas para mejorar la calidad de sus máquinas a lo largo de su vida útil basándose en fallas y medidas correctivas. Estos también se transmiten a su departamento de I + D, por lo que se pueden evitar fallas similares en equipos futuros. Pero, ¿qué pasa si recopila y analiza los datos de su máquina, compara entre varias máquinas y descubre que algunas piezas nunca fallan o se están ejecutando muy por debajo de los criterios de diseño esperados?

A menudo ocurre que sus criterios de diseño y márgenes de seguridad son demasiado altos, ya que intenta evitar fallas en el campo. Sin embargo, nunca recibirá estos comentarios sin examinar los datos de su máquina, fiel al lema:"Si funciona bien, no lo arregle".

Con esta información, puede degradar las piezas de la máquina que son "demasiado" buenas y reducir los criterios de diseño o los márgenes de seguridad en su rediseño. Esto puede generar ahorros importantes sin correr ningún riesgo de pérdida de calidad. ¿Qué pasaría si no te adaptas y tu competidor lo hace? Definitivamente un modelo de negocio que vale la pena considerar para todos los fabricantes de máquinas.

Descubra si puede reducir sus criterios de diseño o márgenes de seguridad en nuevos diseños.

Caso de uso:rediseño de su cinta transportadora

Al diseñar una cinta transportadora, realizó cálculos que indicaban que necesita un paquete de transmisión capaz de entregar 4 Nm a 200 RPM para un funcionamiento correcto en función de la carga, la fricción, etc. Establece sus márgenes de seguridad en 20% y diseña componentes para dimensionarlos en 4.8 Nm a 200 RPM. Ahora que se están ejecutando, puede comenzar a recopilar datos de componentes y procesos específicos durante un período de tiempo más largo.

Eche un vistazo a todas sus máquinas en todo el mundo, supervise los PLC y realice análisis avanzados con los datos recopilados en la nube. Imagine que resulta que la carga es en realidad 3,8 Nm RMS para todas las máquinas y nunca por encima de 4 Nm. Luego, puede reducir sus requisitos al paquete de variadores en consecuencia, ahorrar costos y utilizar los conocimientos adquiridos para reconsiderar sus márgenes de seguridad para el diseño de su transportador.

¿Estás listo para descubrir si puedes ahorrar en ciertas partes?

Rediseñe su cinta transportadora reduciendo los requisitos y ahorrando costos.

Cómo crear su propia estrategia de "aprendizaje automático"

Aprenda de los datos históricos de las máquinas en el campo de una manera práctica y eficaz con una inversión muy limitada y un rápido retorno de la inversión, y cree su propia estrategia en esta nueva oportunidad comercial. La siguiente lista podría darle algo de inspiración:

1) Punto de partida:rendimiento actual del equipo:datos necesarios
La primera fase es analizar las prácticas de piezas actuales de su parque de máquinas. Determine qué piezas se reemplazan con regularidad y cuáles no. Establezca si se está capturando algún dato, con una clara relación estadística entre el valor dado y la condición de la pieza en cuestión.

Algunos datos tendrán una clara correlación entre las variables y piezas estándar del PLC, otros pueden necesitar la definición y recopilación de variables adicionales, o incluso el uso de sensores adicionales. A través de una puerta de enlace de borde, los datos del PLC se pueden transmitir de forma masiva desde las máquinas en el campo a la nube.

2) Creación de prototipos:prueba
El siguiente paso es averiguar cuáles son los valores mínimos y máximos para sus márgenes de seguridad. Analice el rendimiento de las piezas de su máquina y determine qué piezas necesitan mejorar y qué piezas se pueden degradar.

Realizar pruebas internas sobre las partes en cuestión para fortalecer o refutar la hipótesis. Utilice estos conocimientos en el diseño de su próxima máquina.

3) Implementación del modelo comercial
Defina cómo reducir sus márgenes de seguridad e impleméntelo en su próximo rediseño para lograr ahorros importantes.

Cree su propio modelo empresarial en la estrategia de aprendizaje automático.

Ahorre costes en piezas de máquinas que sean "demasiado" buenas

¿Le gustaría ahorrar costes en el diseño de su máquina? Si aprende de sus máquinas en el campo y rediseña las piezas con un margen de seguridad demasiado alto, puede obtener más beneficios y una ventaja competitiva .

Si necesita algún consejo sobre cómo empezar a aprender de sus máquinas, no dude en consultar a uno de nuestros expertos de la industria sin ninguna obligación.

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