El mantenimiento está cambiando. Rápidamente.
El mantenimiento predictivo evoluciona casi cada hora.
Al igual que el resto del mundo, el mantenimiento se está conectando e interconectando todo a la vez. Los sensores se están extendiendo por todo el paisaje industrial a un ritmo vertiginoso.
Voltios, amperios, ceros y unos fluyen de un lado a otro a través de millones y trillones de cables y conexiones inalámbricas, entregando datos, información y valor a organizaciones modernas que exigen excelencia operativa.
El Internet de las cosas (IoT) ahora se ha industrializado (IIoT) y está impulsando el 4
th
revolución industrial – industria 4.0 – ante nuestros propios ojos.
Internet de las cosas es una visión en la que cada objeto del mundo tiene el potencial para conectarse a Internet y proporcionar sus datos para obtener información procesable por sí solo o a través de otros objetos conectados. IoT empresarial:manual definitivo de N. Balani |
El mantenimiento tradicional está evolucionando hacia estrategias informadas, basadas en datos, digitales y dinámicas en las que se toman decisiones inteligentes sobre el estado y el rendimiento de los activos, no solo conjeturas, suposiciones o recomendaciones de proveedores. .
Los datos de activos críticos se envían a algoritmos de aprendizaje automático, modelos predictivos y software basado en la nube, que automatizan el proceso inteligente de toma de decisiones y que, en última instancia, mejoran sus posibilidades de alta confiabilidad y disponibilidad de activos.
Y los sensores IoT son clave para esa inteligencia.
La inteligencia de mantenimiento está al alcance de su organización.
¿Por dónde empiezas con IIoT?
Ya sea que sea un pequeño fabricante de una popular cerveza artesanal o una planta petroquímica multinacional, los sensores IoT y el mantenimiento predictivo (PdM) ahora son accesibles. Ya no son propiedad exclusiva de grandes corporaciones globales ricas en efectivo.
El hardware y el software son asequibles y accesibles para todos.
Si usted es una organización que utiliza muchos activos y busca una toma de decisiones inteligente y un análisis de datos en tiempo real, entonces comience ese viaje hacia el mantenimiento predictivo. La ventaja competitiva será tuya. McKinsey* afirma que para 2025, el impacto económico positivo de IoT en las fábricas de EE. UU. será de entre 1,2 y 3,7 billones de dólares.
Y eso es difícil de ignorar.
El aumento constante del "mantenimiento predictivo" en Google Trends.
El mantenimiento predictivo, también conocido como monitoreo de condición, tiene ciertas técnicas y tecnologías clave que permiten el análisis en tiempo real de la salud y condición de los activos. Pueden detectar y diagnosticar problemas inminentes de activos y equipos para su organización, brindando información procesable y un pronóstico sobre la vida útil restante del sistema, activo o componente.
¿Y sabes lo que significa?
¡Lo tienes!
Los objetivos centrales de la entrega de valor en la gestión de activos:reducir los riesgos de la organización y costos y aumentar el rendimiento de los activos .
Sensores y tecnologías clave de mantenimiento predictivo de IoT
Hay 5 tecnologías clave en el mantenimiento predictivo.
Si bien estas tecnologías proactivas tienen diferentes tipos de sensores y dispositivos de monitoreo en tiempo real, todas se prestan al IIoT y la Industria 4.0 y la inevitable marcha hacia un mundo digital e interconectado.
Análisis de vibraciones
Esta tecnología es la mejor todoterreno . Cubre una gran cantidad de posibles problemas de activos y se adapta mejor a los equipos rotativos.
Probablemente tengas muchos esos , ¿verdad?
Es una tecnología PdM madura que utiliza un sensor acelerómetro para medir los niveles de vibración de un activo. El sensor puede enviar señales a los servidores a través de cables fijos o de forma inalámbrica a través de redes celulares o Wi-Fi.
La severidad de la vibración es una tendencia y puede cambiar con el tiempo.
Cuando los niveles de vibración aumentan y superan los niveles de alarma preestablecidos, esto a menudo indica el deterioro de los activos o componentes.
Y las consecuencias graves pueden seguir sin intervención de mantenimiento.
Los defectos comunes que se pueden detectar con el análisis de vibraciones incluyen:
- Desequilibrio
- Desalineación
- Resonancia
- Desgaste del cojinete
- Daño en los dientes del engranaje
- Cavitación
Pero la lista completa puede ser extensa.
Fuente:www.emerson.com
Esta fase inicial es la detección fase. Se trata de obtener una alerta temprana de la tecnología. Los algoritmos de software ayudarán a identificar el modo de falla específico, ya que cada uno tendrá su propia firma o frecuencia de vibración única:este es el diagnóstico fase. Los modelos predictivos ayudarán en la fase de pronóstico. Esto es para determinar la vida útil restante del componente.
Termografía infrarroja
Las imágenes térmicas aprovechan la electrónica avanzada de la cámara para "ver" y medir las longitudes de onda más largas del espectro electromagnético. Aquí es donde podemos "ver" el calor o la energía térmica que se emite desde cualquier tipo de objeto. En su organización, esto podría ser una bomba, un motor, un recipiente, una caldera, un edificio, un tanque, un motor o cualquier cosa.
Los cambios de temperatura suelen ser un buen indicador de una falla inminente o de un proceso fallido.
La termografía infrarroja puede detectar una variedad de problemas y modos de falla. Estos pueden incluir:
- Fallas en cables eléctricos/aislamiento
- Conexiones y uniones eléctricas sueltas
- Escape de gas
- Cargas desequilibradas
- Múltiples de sobrecalentamiento
- Aislamiento dañado o faltante
- Refractarios desgastados
- Cojinetes desgastados
- Desalineación del acoplamiento
Fuente:www.novatestpro.com
Aunque alguna vez fue una opción costosa de PdM, ahora es asequible, más pequeña y más fácil de usar. La conectividad con el IIoT ahora es fácil de lograr junto con el monitoreo en línea constante de una variedad de sistemas y activos industriales.
Análisis de aceite
Además de usarse para la grasa, esta tecnología PdM se utiliza principalmente para evaluar el estado del fluido del aceite lubricante, los contaminantes externos y las partículas de desgaste de los componentes internos.
Estas tres áreas pueden requerir sensores separados o parcialmente integrados, pero monitorear la condición del aceite puede significar la diferencia entre un tiempo de inactividad extenso y una producción completa en sistemas críticos. Los lubricantes son la sangre vital de activos rotativos, y cuando la sangre se echa a perder... el activo no se quedará atrás. 
Fuente:www.ph.parker.com
El análisis de aceite puede resaltar muchos modos de falla, incluidos los siguientes:
- Cojinetes desgastados
- Daño en los dientes del engranaje
- Aditivos lubricantes agotados
- Viscosidad baja del aceite
- Ingreso de combustible
- Barnizado
- Entrada de suciedad
- Contaminación del agua
Hay varios tipos de sensores de análisis de aceite en línea que su organización puede usar al desarrollar su enfoque de IoT. Estos incluyen sensores de estado del aceite, sensores de infrarrojo cercano visible y detectores ópticos de partículas.
Recuerde, el aceite es la sangre vital.
Cuídalo.
Análisis de firma de corriente del motor
MCSA se enfoca principalmente en monitorear la salud y el estado de los motores de inducción de CA.
Pero dado que estos activos son tan abundantes y ubicuos en todas las industrias, hay un valor inherente en asegurar su confiabilidad y disponibilidad.
Si no giran, entonces las ruedas de la industria no giran.
Para los ingenieros, el reconocimiento de la falla de corriente del motor las firmas requerirían un grado considerable de conocimientos y experiencia, pero las herramientas modernas de MCSA se encargan de eso. El sistema en línea ofrece una interpretación automatizada utilizando potentes algoritmos de inteligencia artificial que detectan y diagnostican fallas inminentes en bombas y motores de inducción de CA. www.semioticlabs.com |
MCSA utiliza mediciones de corriente (y voltaje) del motor para detectar una variedad de modos de falla o fallas en el voltaje de suministro y componentes del motor como el estator, el rotor y la caja de terminales.
Fuente:www.signaguard.com
Ultrasonido
Esta tecnología puede detectar emisiones de ultrasonido transmitidas por el aire y por estructuras. Estos no son audibles para los humanos y se encuentran comúnmente por encima de 20kHz en frecuencia. Gracias a la electrónica avanzada, estos sonidos pueden heterodinarse y hacerse audibles para los humanos y nos permiten escuchar la fricción mecánica, las turbulencias y los impactos.
El ultrasonido tiene una variedad de aplicaciones y puede detectar muchos modos de falla, que incluyen:
- Corona eléctrica y arco eléctrico
- Detección de fugas
- Válvulas defectuosas
- Parloteo de contacto eléctrico
- Cojinetes desgastados
- Defectos en los dientes del engranaje
- Falta de lubricación
- Trampas de vapor defectuosas
Fuente:www.uesystems.com
Es muy adecuado para la detección temprana de fallas en rodamientos.
En términos de aplicaciones de IIoT en la industria, los sensores de ultrasonido más comunes se utilizan para detectar defectos estructurales. Esto significa que se utilizan con mayor frecuencia para detectar problemas comunes en los rodamientos:pistas de rodadura dañadas, bolas o rodillos defectuosos, falta de lubricación y fatiga.
Esta descripción general de las tecnologías y sensores clave de mantenimiento predictivo de IIoT nos ha demostrado que existen varias opciones para brindar a nuestras organizaciones una ventaja competitiva en un panorama de mantenimiento que cambia rápidamente.
Si queremos tomar decisiones inteligentes y basadas en datos sobre nuestras intervenciones de mantenimiento, ¡entonces podemos hacerlo!
La conectividad y el futuro del mantenimiento predictivo están a nuestro alcance.
Leer a continuación:Guía completa de IIoT en mantenimiento
* https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of- digitalizando-el-mundo-físico#
