Mantenimiento en el mundo digital

Richard Chamberlain de Bosch Rexroth

Para los fabricantes que operan en el mercado global altamente competitivo de hoy, el tiempo de inactividad imprevisto presenta un desafío importante, que a menudo conduce a costos más altos, plazos de pedidos incumplidos e incluso problemas de reputación. Como Richard Chamberlain de Bosch Rexroth analiza, adoptar un enfoque predictivo del mantenimiento es clave para maximizar el tiempo de actividad, y con la Industria 4.0 transformando el panorama de la fabricación, ahora es el momento de que los ingenieros de diseño busquen soluciones digitales para reducir el tiempo de inactividad de las máquinas y garantizar niveles consistentes de eficiencia.

Dado que el tiempo de inactividad relacionado con el mantenimiento ha presentado desafíos para los fabricantes durante mucho tiempo, el proceso de mantenimiento predictivo se está convirtiendo en una herramienta útil para reducir el riesgo de un costoso tiempo de inactividad de las instalaciones. Sobre la base de la monitorización de la condición, los componentes esenciales están equipados con sensores, cada uno programado con valores límite superior e inferior para las señales y alarmas del sensor según las instrucciones de funcionamiento y la experiencia de valores pasados. En la práctica, esto brinda información sobre el estado de la máquina y permite a los fabricantes tomar decisiones mejor informadas sobre cuándo reemplazar los componentes de la maquinaria vital y evitar la falla total de la máquina.

Con la llegada de la Industria 4.0, las últimas tecnologías están trasladando esta función de mantenimiento de equipos a un enfoque verdaderamente anticipatorio. Al utilizar los datos recopilados a través de sensores ubicados estratégicamente, las nuevas soluciones digitales, que se pueden incorporar fácilmente en la fábrica, generan predicciones y recomendaciones mucho más confiables basadas en el estado y el conocimiento de la máquina. Al interpretar los datos en tiempo real, las soluciones digitales facilitan la implementación de medidas de gestión anticipadas y, en última instancia, reducen el tiempo de inactividad.

Teniendo esto en cuenta, no basta con instalar los medios a través de los cuales se pueden recopilar big data; Los ingenieros de diseño deben combinar el poder de las soluciones digitales con el de la inteligencia humana.

Situar los datos en el centro

Al igual que cuando se analizan las amplias posibilidades de la Industria 4.0 en su conjunto, un movimiento digital no puede lograr resultados por sí solo. Esencialmente, debe combinarse con inteligencia:inteligencia humana. En la práctica, para que los datos aprovechados a través de una red de sensores sean útiles, se deben visualizar, evaluar y actuar sobre ellos.

Una forma de hacerlo es a través de ActiveCockpit, una herramienta desarrollada por Bosch Rexroth que simplifica la recopilación, el procesamiento y la visualización de los datos relevantes de una instalación de fabricación. Al traducir datos complejos recopilados de maquinaria vital a través de sensores colocados estratégicamente y presentarlos en imágenes fáciles de usar en tiempo real, la toma de decisiones más rápida y precisa puede ocurrir en el taller. Una vez instalado, esto significa que los sistemas y procesos se pueden ajustar en línea con los hallazgos para lograr resultados tangibles, de inmediato.

Para que eso suceda, los algoritmos y modelos matemáticos están constantemente en juego detrás de escena. Estos no solo están escritos para hacer el mejor uso de big data, sino que se combinan con una gran potencia informática para permitir que el software use los datos por sí mismo, conectando patrones, rutas y predicciones que se visualizarán para el uso de las personas en la fábrica. Una vez que se actúa sobre ellos, los cambios se pueden evaluar para facilitar la mejora continua a través del aprendizaje automático.

Mantenimiento predictivo en la era de la Industria 4.0

Entonces, a medida que la tecnología evoluciona para capitalizar la presencia de big data y apoyar a los fabricantes en sus esfuerzos por mantener la máxima competitividad, los principales impulsores para que los fabricantes implementen estos desarrollos de la Industria 4.0 siguen siendo los mismos:reducir costos, elevar los niveles de calidad y aumentar la producción.

En el piso de la fábrica, donde los componentes están completamente interconectados y conectados para brindar un mayor control y visibilidad de su desempeño, eso puede traducirse en un programa de índice de salud para el mantenimiento predictivo. En esencia, eso permite que los componentes se reemplacen en el momento más óptimo, teniendo en cuenta factores como la salud de los activos, así como el impacto en la fábrica conectada en general, por lo que siempre se mantiene un flujo de operaciones fluido y eficiente.

Una ventaja clave de este enfoque es la precisión de la capacidad de detección y predicción de fallas. Estadísticamente, en un caso dado, detectar una falla por casualidad conlleva una probabilidad de solo el 13%, una cifra que se incrementa al 43% con un monitoreo humano experto. Sin embargo, si combina eso con el aprendizaje automático, la detección de fallas se acelera al 95%.

El sistema ODiN de Rexroth, que incorpora algoritmos de autoaprendizaje y software de mantenimiento predictivo, es una solución práctica que puede ofrecer un índice de salud de la maquinaria conectada. Al proporcionar una indicación del estado de la máquina, los fabricantes están equipados con los conocimientos que necesitan para mantener niveles constantes de productividad y reducir la ocurrencia de tiempos de inactividad inesperados.

Adopción de un enfoque de panorama general

Para maximizar el impacto de estas soluciones digitales, es fundamental que los ingenieros de diseño planifiquen con precisión cómo se incorporará la Industria 4.0 en sus instalaciones. Aquí, ya sea que una instalación opte por adoptar un enfoque incremental u opte por una revisión digital completa, es importante recordar que las tecnologías digitales son altamente escalables y pueden adaptarse incluso a los entornos de producción más complejos.

Incluso la maquinaria heredada, que quizás sea más propensa a un alto desgaste de los componentes o averías inesperadas, puede alinearse con el futuro digital adaptando el equipo para que se adapte a sensores, controles y variadores inteligentes para formar la base de un análisis predictivo completo. Una vez conectado a un sistema de extremo a extremo, el proceso de mantenimiento predictivo a través del aprendizaje automático está perfectamente asistido.

Trabajar con un proveedor como Bosch Rexroth facilita estas transiciones, respaldando cada fase de la transformación digital, desde la planificación hasta la implementación. Entonces, a medida que el aprovechamiento y la visualización de datos impulsa al software a volverse más inteligente y a las fábricas más inteligentes, también facilita un enfoque verdaderamente proactivo para el mantenimiento, lo que ayuda a que las operaciones se ejecuten de manera más eficiente para brindar niveles más consistentes de calidad y producción, maximizando en última instancia la rentabilidad y la competitividad en la actualidad. -cambiando el mercado global.

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El autor de este blog es Richard Chamberlain de Bosch Rexroth