Mensaje predictivo en una botella:un enfoque moderno para un proceso antiguo

El arte de hacer alcohol se remonta a mucho antes del año 7000 a. C., donde las frutas y los granos se fermentaban para consumo y placer personal. Sin embargo, en esta era moderna, este mismo proceso se industrializa para la producción de grandes cantidades y la distribución mundial, lo que lo hace más parecido a la fabricación química precisa que a un pasatiempo de fin de semana.

La maquinaria utilizada en la fermentación, las pruebas, el envejecimiento, el embotellado, el envasado y la distribución significan que la industria del alcohol está perfectamente posicionada para asumir la revolución del mantenimiento predictivo (PdM) en línea, asegurando que la calidad y la cantidad se mantengan a la altura de las demandas de su marca.

Las destilerías y cervecerías son grandes, complejas y consumen mucha energía. Ejecutan procesos en los que problemas aparentemente menores con el equipo pueden conducir a problemas importantes con la calidad del producto.

También operan las 24 horas del día, los 7 días de la semana y el tiempo de inactividad generalmente puede costar hasta $ 40,000 por hora en producción perdida. El mantenimiento predictivo puede superar estos desafíos. Puede reducir el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. También puede ayudar a optimizar el rendimiento de la producción, salvaguardando la calidad del producto y reduciendo las facturas de energía. El impacto potencial en la rentabilidad es enorme.

El mantenimiento predictivo puede parecer un tema de nicho cuando tiene almacenes llenos de añejamiento y esperando para madurar, sin embargo, los propietarios de destilerías no deben subestimar la gran diferencia que el mantenimiento predictivo podría hacer para sus negocios. La introducción de un programa de mantenimiento predictivo puede contribuir en gran medida a la rentabilidad, como ya están descubriendo las empresas de muchos otros sectores industriales.

Además, los operadores de destilerías y cervecerías enfrentan los mismos desafíos demográficos que las empresas en las economías envejecidas del mundo desarrollado, con el 70 % de los trabajadores experimentados que se jubilarán en los próximos 15 años.

Las empresas deben encontrar formas de evitar que toda esa experiencia se pierda en el negocio. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial integrados en los últimos sistemas automatizados pueden ayudar a contrarrestar la creciente escasez de habilidades.

En qué se diferencia ¿Qué puede hacer el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo se basa en monitorear el estado de la maquinaria para identificar mucho antes cuando algo no va bien. Esto permite a los ingenieros solucionar problemas antes de que provoquen una avería que afecte al rendimiento o interrumpa la producción. Entonces, ¿cuánta diferencia podría hacer eso en una destilería o cervecería?

Tome una simple falla de rodamiento como un ejemplo común de lo que puede salir mal. Los fabricantes dan una vida útil esperada para cada rodamiento, pero las estimaciones sugieren que menos del 10 % de los rodamientos alcanzan ese límite antes de fallar. Esto significa que más de nueve de cada diez fallas en los rodamientos son prematuras. En otras palabras, solo se pueden evitar con los sistemas de monitoreo de condición adecuados para advertir cuando una falla es inminente.

En una industria donde puede haber miles de rodamientos instalados en un solo sitio y el tiempo de inactividad no planificado por fallas en la maquinaria generalmente cuesta $ 40,000 por hora en pérdida de producción, es fácil ver cómo la prevención de estas fallas puede afectar la rentabilidad.

Además de reducir el tiempo de inactividad hasta en un 50 %, otros beneficios del mantenimiento predictivo incluyen costos de mano de obra más bajos, administración optimizada de repuestos y la prevención de cualquier daño secundario a la destilería o cervecería o a la calidad del producto.

Las soluciones modernas prometen un ROI persuasivo

Los sistemas de mantenimiento predictivo exigen un control de estado eficaz:observar los patrones cambiantes del comportamiento de la máquina que podrían ser una señal de que se están gestando problemas.

Eso solía significar que los expertos en datos tenían que monitorear y analizar laboriosamente los datos provenientes de máquinas individuales. Pero los sistemas automatizados más recientes utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para proporcionar monitoreo de condición sin necesidad de intervención humana.

Estas soluciones automatizadas de monitoreo de condición también están basadas en la nube y son fácilmente escalables, lo que facilita probarlas en algunas máquinas para comenzar, antes de implementarlas sin problemas en toda la operación.

Este modelo de entrega de software como servicio (SaaS) basado en la nube significa que el precio por máquina generalmente cae drásticamente a medida que crece la cantidad de máquinas cubiertas por la implementación de mantenimiento predictivo.

Al reducir drásticamente la inversión, el tiempo y el esfuerzo necesarios para implementar el monitoreo de condiciones, la nueva generación de soluciones inteligentes ha cambiado la ecuación del retorno de la inversión (ROI) fuertemente a favor del mantenimiento predictivo.

Por ejemplo, la experiencia muestra que los clientes de Senseye pueden esperar recuperar el costo de sus suscripciones entre cinco y diez veces solo en el primer año, además de:

• 10-40 % menos de costos de mantenimiento
• 30-50 % de reducción en el tiempo de inactividad
• 45-55 % de aumento de la productividad
• Aumento del 85 % en la precisión del mantenimiento

La solución de mantenimiento predictivo basado en la nube Senseye PdM toma datos de los sensores existentes en un sitio y los transforma en información sobre el estado de la maquinaria que está monitoreando. Los usuarios existentes incluyen empresas de primer orden en la fabricación, la industria pesada, la automoción y los bienes de consumo masivo, que normalmente disfrutan de una reducción del 50 % en el tiempo de inactividad no planificado.

El sistema está diseñado para comenzar a aprender desde el primer día y comienza a proporcionar información útil en tan solo 14 días. Los operadores pueden preparar el sistema por adelantado con información útil, como los datos registrados en el período previo a fallas anteriores, por ejemplo, pero los algoritmos están diseñados para comenzar desde cero si es necesario.

Mientras que la mayoría de los sistemas de monitoreo de condición se enfocan en conceptos abstractos de "salud de la máquina", Senseye PdM aprende rápidamente a dirigir la atención del operador a sus prioridades de mantenimiento más apremiantes utilizando un índice de atención.

Cada vez que Senseye PdM emite una alerta, el operador puede indicar con solo tocar un botón si esa alerta es útil o no. Esto enseña gradualmente al sistema a dirigir la atención del operador hacia las tendencias o eventos más importantes, en lugar de bombardearlos con alertas de bajo nivel desde todas las direcciones. Esto es especialmente útil en implementaciones importantes que pueden cubrir cientos o incluso miles de activos.

Si bien Senseye PdM comienza a brindar soporte efectivo de inmediato, el objetivo final es llegar al punto en que pueda brindar pronósticos precisos de la vida útil restante (RUL) de cada activo, una técnica conocida como pronósticos. Es como tener a mano un operador experimentado que sabe cuándo una bomba que traquetea necesita atención inmediata y cuándo se puede dejar de manera segura hasta la próxima parada planificada.

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