3DSignals Usa Analítica de Sonido para Revolucionar el Mantenimiento de Máquinas

La tecnología de sensores del IoT Industrial está desbloqueando soluciones a desafíos de mantenimiento de larga data. El mantenimiento tradicional ha sido lento, costoso y fuertemente dependiente de mano de obra calificada escasa.

La startup israelí 3DSignals está cambiando esto fusionando IoT con aprendizaje automático para monitorear equipos a través del sonido.

Hablé con Amnon Shenfeld, co-fundador y CEO, para aprender cómo surgió la idea.

"Comenzó en un viaje en tren," recuerda Shenfeld. "Con formación en aprendizaje profundo, estaba convencido de que una red neuronal podría reconocer y clasificar automáticamente sonidos de máquinas, y —tras verificación experta— entregar insights accionables sobre la salud del equipo."

Ensambló un equipo multidisciplinario de científicos de datos, matemáticos e ingenieros eléctricos, y visitó una planta de acero local.

"Preguntamos a los operadores qué fallas enfrentaban con más frecuencia," dice Shenfeld. "La rotura de sierras encabeza la lista. Reportan un 50% de tasa de eficiencia —notable en siderurgia— pero aún pierden tiempo y recursos."

Habían estado operando al 20% de tiempo de actividad antes de un cambio de gestión, con fallas de sierras como un gran punto de dolor. Cada reemplazo podía tomar 20 minutos, y la mayoría de líneas requerían tres cambios al día. Eso es más de una hora de inactividad por máquina, más el riesgo de daño cuando las sierras se rompen.

El monitoreo existente —corriente, temperatura— resultó inefectivo. Shenfeld vio una oportunidad para 3DSignals.

Disrumpiendo el Ciclo de Mantenimiento Preventivo

El mantenimiento convencional demanda ingenieros in situ para inspeccionar maquinaria en un horario rígido. El proceso es intensivo en mano de obra y reactivo.

"Históricamente, los técnicos confiaban en acústica —coches, bombas, etc.— para juzgar operación normal," explica Shenfeld. "Un ingeniero experimentado puede decirte si una bomba está sana solo escuchando."

3DSignals es la primera empresa IoT en aprovechar analítica de sonido basada en sensores para una amplia gama de máquinas. Al aprender la firma acústica esperada de cada dispositivo y luego detectar desviaciones, el sistema emula la intuición del experto con un modelo de aprendizaje profundo.

Como resultado, el mantenimiento se vuelve predictivo en lugar de programado, permitiendo a ingenieros abordar problemas antes de que conduzcan a tiempo de inactividad.

La plataforma es basada en la nube y amigable para el usuario. Muestras de sonido pueden compartirse directamente con fabricantes de equipos, ofreciendo datos del mundo real que mejoran diseño y solución de problemas.

El monitoreo basado en sonido se alinea naturalmente con el sector energético, donde las turbinas a menudo funcionan desatendidas. Revisiones rutinarias pueden descubrir fallas en equipos completamente diferentes —algo previamente indetectable.

Mientras la academia ha estudiado largo tiempo el análisis acústico para reconocimiento de voz, 3DSignals empuja la frontera con audición automatizada para activos industriales.

Incluso Elon Musk una vez se refirió a un sonido misterioso para investigar la explosión del SpaceX Falcon 9.

Al presentar el concepto, Shenfeld pregunta a clientes potenciales, "¿Puedes decir si tu máquina funciona correctamente solo por su sonido?" La respuesta siempre es "sí." Con aplicaciones que van desde minería hasta agricultura y vehículos autónomos, 3DSignals está preparado para remodelar prácticas de mantenimiento a través de industrias.