Software avanzado de análisis de sonido predice averías de maquinaria antes de que ocurran

Los operadores experimentados pueden saber fácilmente si la máquina en la que están trabajando está sufriendo una avería simplemente escuchando los sonidos que emite. Un nuevo software de sonido nos permite esperar que, pronto, todos tengan esta capacidad.

En efecto, investigadores financiados por la UE han estado desarrollando una tecnología avanzada basada en el sistema auditivo humano. Esta herramienta puede analizar si la maquinaria industrial necesita mantenimiento gracias a un análisis de sonido.

Esta es una muy buena noticia para cualquiera que quiera eliminar el riesgo de tiempo de inactividad y reducir los costes de mantenimiento. De hecho, son muy importantes para la industria, ya que estos factores afectan a la calidad y la productividad, disminuyendo los beneficios. La solución parece ser fácil de implementar y sencilla de usar.

El proyecto neuronSW de Horizon2020 financiado por la UE resultó en el desarrollo de un enfoque innovador y revolucionario para predecir fallos mecánicos en maquinaria industrial.

Los investigadores combinaron aprendizaje automático, algoritmos avanzados y análisis de Big Data para imitar la corteza auditiva humana y permitir la detección temprana y la predicción de averías mecánicas. El resultado es muy prometedor.

«La tecnología aprovecha el aprendizaje automático, la nube y el Internet de las cosas (IoT) para ofrecer un servicio de detección que emula la intuición humana sobre el sonido», dice Jiří Čermák, director técnico de la empresa asociada NeuronSW Ltd.

¿Qué es la tecnología Neuron Soundware?

Gracias a la tecnología Neuron soundware (neuronSW), los fabricantes pueden realizar diagnósticos de audio inteligentes y monitorizar elementos clave de la maquinaria por los sonidos que producen.

«La plataforma integrada de hardware y software recopila automáticamente el sonido de las máquinas en tiempo real y evalúa continuamente el estado del equipo. Funciona de manera similar a los operadores experimentados que usan sus oídos para diagnosticar máquinas averiadas», explica Čermák.

Una gran ventaja del sistema es que funciona tanto en línea como fuera de línea y puede integrarse en plataformas IoT de terceros o software existente.

«Los sensores de sonido y vibración (micrófonos) pueden instalarse rápida y económicamente en todo tipo de maquinaria, permitiendo digitalizar activos sin interfaz digital o operados por sistemas heredados sin costosas actualizaciones».

Casi no hay límites para la aplicación de la tecnología de diagnóstico por audio, que puede usarse para cualquier cosa que tenga una parte móvil y produzca sonido.

«Sin embargo, tiene más sentido centrarse primero en piezas críticas de maquinaria, activos costosos, control de calidad y activos en áreas remotas con acceso difícil», señala Čermák.

Continúa: «Diferentes industrias colaboraron con NeuronSW para crear soluciones para maquinaria pesada, incluyendo motores de cogeneración, bombas de combustible de automoción, turbinas eólicas, escaleras mecánicas, sistemas de AC, montaje de PC, control de calidad de motores eléctricos y mantenimiento predictivo de máquinas de embalaje».

¿Cuál es el futuro de una función de mantenimiento predictivo por sonido?

Según el director de ventas de NeuronSW Ltd, Michal Bambušek, el proyecto también se centró en planes de marketing y ventas.

«Hicimos algunos contactos comerciales importantes que nos ayudaron a descubrir nuevas áreas y usos para nuestra tecnología, lo que ayudó a mejorarla y nos permitió progresar».

«Entrenamos al personal de ventas e identificamos mercados clave y estrategias de lanzamiento para la tecnología neuronSW y realizamos estudios de caso para desarrollarla y adaptarla a diferentes campos», dice.

Tanto las personas como las máquinas obtienen un claro beneficio de la tecnología desarrollada a través de esta iniciativa.

«Creemos que en el futuro el mantenimiento predictivo por sonido se convertirá en una característica estándar de la mayoría de las máquinas con partes móviles, ayudando por igual a fabricantes y operadores».

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