¿Cómo será el mantenimiento predictivo en 2017?

Preventivo El mantenimiento es una revisión del equipo que se realiza con regularidad y que generalmente se basa en el tiempo de funcionamiento o la rutina. Por ejemplo, una aerolínea puede realizar un "desmontaje de 100 horas" de un motor a reacción para verificar si hay problemas después de que haya registrado 100 horas de tiempo de funcionamiento.

Predictivo El mantenimiento, o PdM, se utiliza para pronosticar problemas potenciales antes de programar el mantenimiento y acumular datos del sistema para que las utilicen las empresas (y los OEM). Este monitoreo continuo y adquisición de datos se ha realizado durante décadas utilizando protocolos de bus cableado (como profibus y modbus), pero ¿sacar los datos de la fábrica y ponerlos en manos de un tercero por razones de PdM? Eso es nuevo.

¿Quiere encontrar la mejor tecnología inalámbrica para su aplicación M2M?

A continuación, examinaremos cómo es el mantenimiento predictivo en la actualidad, los desafíos que lo acompañan y lo que vemos que puede cambiar el mantenimiento predictivo en los próximos años.

Desafíos y soluciones del mantenimiento predictivo en la actualidad

Recolección de datos más sencilla con redes LPWA

Uno de los mayores desafíos de los programas de mantenimiento predictivo es obtener datos del sistema. Estos datos no solo son útiles para el propietario de la planta, también son útiles para los fabricantes de equipos originales (OEM) que fabricaron la maquinaria. Y sin la capacidad de monitorear continuamente los flujos de datos, es increíblemente difícil modelar y evaluar la máquina para el futuro PdM. Las redes de sensores como Symphony Link ofrecen la capacidad de obtener datos de empresas de terceros de manera rentable.

Los datos que el sistema PdM puede recopilar normalmente se organizan en dos categorías distintas:

1. Datos generados internamente . En otras palabras, el propio sistema recopila datos que genera la máquina, como niveles de batería, códigos de falla, rendimiento, etc.

2. Datos observables externamente . Esto incluye cosas como calor infrarrojo, firmas acústicas, niveles de vibración, niveles de sonido, mediciones de viscosidad del aceite, consumo de corriente y otros dispositivos de monitoreo de prueba no disruptivos.

Si están equipados correctamente, los sistemas de mantenimiento predictivo pueden adherirse a los productos e instrumentos existentes y comenzar a recolectar el flujo de datos de inmediato sin interrumpir el tiempo de actividad.

Venta de tiempo de actividad como servicio

El mantenimiento predictivo también permite la creación de un modelo de negocio completamente nuevo para los OEM en torno a la venta del tiempo de actividad de una máquina como un servicio en lugar de simplemente vender el producto. Por ejemplo, en lugar de anunciar que un mercado objetivo simplemente compre su motor de avión, un OEM podría hacer que sus clientes les paguen por cada hora que se use el motor. A cambio, el OEM puede hacerse cargo de todos los servicios y el mantenimiento necesarios.

Por supuesto, esto no es posible para todas las industrias. Es mucho más fácil de hacer en entornos donde la fuerza de servicio de campo del OEM puede acceder a la empresa, fábrica o planta y en escenarios en los que el equipo averiado se puede cambiar fácilmente.

Ahorro de costos

En lugar de enviar a alguien para que arregle algo en una pieza de maquinaria que no ha podido identificar, los sistemas de datos de mantenimiento predictivo le permiten identificar con precisión qué se ha roto y qué debe hacerse para que el equipo vuelva a estar en servicio. Este es un claro ahorro de costos.

Mejor bucle de comentarios

Un sistema PdM sólido le proporciona información sobre el diseño que nunca antes había sido posible. Por ejemplo, si realiza un pequeño lanzamiento de un nuevo producto en el que ha estado trabajando, puede examinar inmediatamente qué debe cambiar e integrar esos cambios de inmediato. Esto acorta drásticamente el ciclo de vida del desarrollo del producto para el lanzamiento completo del producto. (También ayuda a comprender las causas fundamentales de las fallas en el ciclo de diseño).

¿Cómo será el mantenimiento predictivo en 2017 (y más allá)?

Estandarización de interfaces de sensores

Una cosa que será muy importante para el futuro de la automatización industrial y para todo el ecosistema de detección de mantenimiento predictivo es la estandarización de interfaces de sensores . Esta eventual estandarización creará mucha menos fricción para los OEM y sus clientes. Por supuesto, hay empresas que están intentando impulsar la estandarización, pero hay muy pocos incentivos para que las empresas lo hagan porque están más interesadas en crear tecnología patentada. Por lo tanto, la estandarización deberá ser impulsada más por la industria que por los proveedores de tecnología.

Dicho esto, no necesita esperar para integrar los sistemas PdM hasta que estén estandarizados. Esto podría tardar años en suceder y continuará evolucionando incluso una vez que haya un estándar establecido. El mejor enfoque es dar pequeños pasos probando un sistema PdM y luego aprender cómo se pueden resolver diferentes casos de uso con la tecnología.

Introducción de la tecnología LTE-M y NB-IoT

Además, también será interesante ver cómo les gusta a las tecnologías celulares LTE-M y NB-IoT jugar en el espacio de mantenimiento predictivo . Estas tecnologías celulares permiten la adquisición de datos directamente desde el sensor a un costo y un punto de energía muy bajos. Esto crea la capacidad de sensores económicos que funcionan con baterías para conectarse directamente a la red celular. Si quisiera hacer esto hoy, tendría que instalar un centro de adquisición de datos móviles (por más de $ 1,200) en lo que quiera monitorear, y podría esperar pagar entre $ 10 y $ 30 por mes por ese flujo de datos.

Consideraciones sobre la red inalámbrica

A diferencia de algunas soluciones de IoT, el valor de las soluciones de mantenimiento predictivo no se agrega al método de transporte de datos. Más bien, el valor se crea a partir del sensor y la capa de aplicación . Mientras examina qué sistema cableado o inalámbrico transportar los datos, tenga en cuenta que serán equivalentes en muchos sentidos. En otras palabras, la tecnología utilizada para resolver el problema del mantenimiento predictivo es menos interesante que la solución de extremo a extremo que crea.

Las únicas consideraciones que debe tener en cuenta son las diferencias de costos y las consideraciones de implementación. En otras palabras, tenga en cuenta que no es probable que una planta de energía nuclear tenga una red WiFi para invitados a la que pueda llevar a cuestas.

Si desea obtener más información sobre estos beneficios y desventajas, consulte el informe técnico gratuito a continuación.