Internet industrial de las cosas y el auge de la neumática inteligente

Todos hemos escuchado la publicidad sobre Internet de Things (IoT) y su impacto revolucionario en la fabricación. Pero, desafortunadamente, la adopción de la tecnología industrial de Internet de las cosas no está ocurriendo tan rápido como predijeron los partidarios del concepto.

¿Qué nos impide ver una adopción más amplia del Internet de las cosas industrial, especialmente en neumática?

Para los usuarios finales responsables de mantener las máquinas y mantenerlas en funcionamiento, el camino está despejado. Puede hacer que un sistema de IoT proporcione datos de la máquina y asegurarse de que los sistemas o los componentes de esa máquina funcionen dentro de su rango normal. En ese sentido, los usuarios finales son los que impulsan la implementación industrial del Internet de las cosas.

La desconexión es a menudo con los fabricantes de máquinas. Pueden tener varios clientes presionándolos por soluciones de IoT, por lo que los fabricantes de equipos originales se preguntan:“¿Cómo se implementa eso? ¿Quién tiene el producto para hacer eso? ¿Y qué deberíamos estar monitoreando? ”

La neumática ha tenido diferentes características de diagnóstico durante algún tiempo. Por ejemplo, podemos sentir hoy si la potencia es demasiado baja o demasiado alta, o si hay un cortocircuito en un sistema de E / S que causó algún tipo de falla. Y ahora vamos un paso más allá con los sensores y la capacidad de usar sistemas de E / S para observar las cosas que controlan los actuadores. El aspecto con el que la gente está luchando es:“Tengo todos estos datos, pero ¿qué significa? ¿Cómo convertimos esos datos en información útil? " Ese es el gran obstáculo de hoy.

Ahora, la atención se centra en lo que puede hacer con esos datos para convertirlos en información útil y reaccionar o incluso predecir fallas. Por ejemplo, el sensor programable Emerson Aventics ST4-2P ha estado en nuestra línea de productos durante años. Mide la distancia de recorrido y la velocidad de los cilindros neumáticos. Podemos sentir la velocidad del pistón en el cilindro. Pero también podemos usar esos datos que provienen de los sensores para monitorear los cojines y amortiguadores dentro del cilindro para asegurar que estén funcionando dentro de una determinada ventana de especificación. Si interpola esos datos, puede encontrar una manera de asegurarse de que el cilindro funcione como se espera y determinar rápidamente cuándo no.

Puede ver los datos hoy en el PLC y, con una puerta de enlace como el monitor neumático inteligente Aventics, puede analizar los datos para crear información utilizable para averiguar qué está sucediendo con la máquina.

OEM en funcionamiento con componentes neumáticos como el Emerson Aventics que se muestra aquí puede desarrollar una arquitectura de IoT para garantizar que los sensores adecuados estén en su lugar y estén detectando las cosas correctas para ayudar a mantener una máquina en funcionamiento a tiempo completo.

Veamos el consumo de energía, por ejemplo. Puede medir la presión de aire que ingresa al sistema. Puede medir el flujo y correlacionarlo con un evento y concluir que cuando enciende una válvula determinada, obtiene un cierto flujo, lo que significa que si ese flujo se desvía la próxima vez que se enciende la válvula, debe haber algún problema con el sistema. Quizás se haya salido el tubo o quizás se estén desgastando las juntas del cilindro. Sabes que algo está mal, pero qué haces con esa información y cómo lo usa es el diferenciador, ya que los fabricantes de máquinas buscan implementar formas de aprovechar las capacidades de IoT.

Tanto el OEM como el fabricante de componentes tienen la responsabilidad de abordar los problemas que se descubren a partir de los datos. Nuestro enfoque de IoT no es "IoT en una caja". Tiene cierto carácter consultivo. Los fabricantes de equipos originales y los usuarios finales normalmente desearían tener una supervisión adicional para asegurarse de que los procesos de sus máquinas se controlen correctamente. Podemos trabajar con el OEM para crear una arquitectura de IoT para asegurarnos de que los sensores apropiados estén en su lugar y estén detectando las cosas correctas para ayudar a mantener esa máquina funcionando a tiempo completo.

Lo importante es que los fabricantes de componentes que equipan la máquina deben hablar entre ellos y comprender cómo entra en juego la neumática, para que pueda haber una verdadera asociación al hablar con los clientes sobre IoT. Cuando baje al nivel de campo, tendrá neumática, variadores, controladores y sistemas de E / S. La clave es saber cómo pasan los datos entre esos elementos y asegurarse de que los datos lleguen a donde sea necesario, ya sea localmente en un servidor web o en un sistema en la nube.

Volviendo al ejemplo del consumo de energía:la mejor manera de lograr ahorros de energía es apagar el compresor. Suena sencillo. Aunque es posible que no fabriquemos compresores y no fabriquemos sistemas de control para compresores, con la neumática inteligente podemos dígale al sistema de control del compresor cuál es la demanda de aire durante las próximas 12 horas. Y a partir de ahí, los controles pueden apagar el compresor en consecuencia, porque es posible que no necesite todo ese aire. Ese es solo un ejemplo de componentes y sistemas que "se comunican" entre sí para afectar el ahorro de energía.

Los clientes están comenzando a familiarizarse lentamente con el concepto de un mayor nivel de análisis e intercambio de datos. Más importante aún, depende de con quién esté hablando en el proceso de diseño de la máquina. En el pasado, cuando trabajábamos con diseñadores de máquinas, discutíamos cosas como la energía y la conexión de aire. Ahora, la discusión debe involucrar factores como las conexiones de red, la seguridad y las conexiones VPN.

Es más importante que nunca incluir al departamento de TI en la arquitectura de diseño y discutir cómo se ven esas conexiones y cómo se mueven los datos. Los problemas de seguridad también son importantes, especialmente para los usuarios finales, por lo que debe involucrar a expertos en TI al principio del diseño para comprender qué son los datos, cuántos datos, dónde van los datos y cómo se van a conectar. No era necesario hacer eso en el pasado.

¿Cómo funcionarán todas estas cosas juntas para mejorar la situación de un fabricante? Una visión es permitir un proceso de mantenimiento altamente autónomo. Para nosotros, eso significa que el circuito neumático, o en última instancia la máquina, tiene un tiempo de actividad del 100 por ciento y nunca falla. Evidentemente, los componentes se desgastan; las válvulas y los cilindros pasan por sus ciclos de vida especificados y necesitan ser reemplazados. Pero, los datos están ahí para predecir fallas antes de que sucedan, de modo que ahí es donde entra en juego el mantenimiento predictivo.

Por ejemplo, una aplicación predice la degradación del rendimiento de elementos como válvulas neumáticas. Según un índice de referencia del ciclo de vida y los créditos del ciclo de vida B10, podemos usar los datos para rastrear cuándo una válvula determinada alcanzará los 75 millones de ciclos y debe ser reemplazada. El operador puede recibir un mensaje sobre falla predictiva y reemplazar la válvula antes de que se interrumpa la producción.

Utilizando los datos de los sensores, también podemos predecir cuándo se está deteriorando un amortiguador en el extremo del actuador al detectar un aumento en la velocidad del ciclo, incluso en unos pocos milisegundos. Esto desencadenaría una alarma o incluso enviaría un correo electrónico automático al proveedor del componente indicando que el mantenimiento debe completarse o que el componente está listo para ser reemplazado. El sistema incluso podría generar un pedido y un nuevo componente se enviaría automáticamente al cliente, por lo que la instalación podría programarse para minimizar el tiempo de inactividad de la producción.

El objetivo final es utilizar datos para proporcionar información que garantice que las máquinas nunca fallan; que se autodiagnostican; y que los usuarios finales sepan lo que está ocurriendo y la máquina siga funcionando.

Mark Densley es director de desarrollo comercial en la división de automatización de fábricas de Emerson Automation Solutions.