¿Qué es la informática de punta industrial y cómo beneficia a la fabricación?

Los sensores económicos con capacidades de comunicación de alta velocidad, descritos como dispositivos de Internet de las cosas (IoT), han provocado una explosión en la adquisición de datos. Sin embargo, los datos tienen poco valor a menos que se analicen para producir acciones útiles. Muchos sensores y dispositivos de IoT envían sus datos a la nube para su procesamiento. La computación perimetral es una alternativa al procesamiento basado en la nube que puede beneficiar a la fabricación de varias formas.

¿Qué es Edge Computing?

Imagine una red de sensores y computadoras, todos enviando datos y recibiendo instrucciones de un servidor central. En términos simples, así es como se organiza Internet. En el "borde" de esta red se encuentran los dispositivos de IoT que interactúan con el hardware físico. Bombas, motores, trenes de laminación, robots y máquinas de envasado son solo algunos ejemplos de las máquinas que podrían estar conectadas en una Internet industrial de las cosas (IIoT).

Cada una de estas máquinas podría transmitir datos a un servidor central. Esto puede incluir estadísticas de producción, como el tiempo de ciclo o las condiciones de funcionamiento, como la temperatura y la vibración. Los sistemas de inspección pueden estar transmitiendo imágenes para su análisis y almacenamiento. Dichos datos pueden ayudar a los operadores a monitorear el desempeño e identificar oportunidades de mejora, pero existen dos limitaciones:latencia y ancho de banda.

La latencia es el retraso que se produce al enviar y recibir datos. Puede variar mucho, dejando a los sistemas en la nube incapaces de realizar un control en tiempo real.

El ancho de banda es la capacidad de la "tubería" del dispositivo al servidor. A medida que se agregan más dispositivos IIoT a un sistema y aumentan las tasas de muestreo, aumenta el volumen de datos que se transmiten. En algún momento, la "tubería" se llena y cualquier dato adicional se retrasa.

Cuando se habla de IoT industrial, la informática de borde se refiere a realizar el procesamiento de datos en la máquina o en el dispositivo. En algunos casos, esto puede requerir una computadora en la máquina, pero los dispositivos IIoT más modernos tienen capacidades de computación de vanguardia. El volumen de datos transmitidos se reduce porque cualquier cosa que necesite una respuesta inmediata se maneja directamente en la máquina.

Cómo beneficia la informática perimetral a la fabricación

Los casos de uso de la computación perimetral en la fabricación incluyen:

• Calibración e inspección
• Planificación y control de la producción
• Control y optimización de procesos
• Mantenimiento predictivo

En aplicaciones de medición e inspección, la informática de punta permite el análisis de datos y una respuesta inmediata a cualquier problema observado. Por ejemplo, un sistema de medición de espesores puede detectar una deriva e implementar una acción correctiva en un laminador o proceso de recubrimiento.

Los sistemas de detección de defectos basados ​​en imágenes utilizan cada vez más la inteligencia artificial (IA) para encontrar errores o una variabilidad excesiva. Anteriormente, esto requería los recursos informáticos de un servidor, pero un número creciente de dispositivos IIoT de computación en el borde puede realizar esto en la máquina. La computación perimetral evita que las máquinas informen sobre todos los aspectos de los datos de producción al servidor. En cambio, el dispositivo IIoT solo puede informar tendencias cuando se exceden los límites.

Algunos procesos de fabricación tienen una gran cantidad de variables que hacen que sea un desafío mantener la consistencia del producto. Los dispositivos de borde IIoT pueden monitorear parámetros como la viscosidad, las tasas de flujo y la temperatura, y usar AI para optimizar las entradas en la búsqueda de un objetivo de salida.

El uso más extenso y maduro de la informática de borde puede ser el mantenimiento predictivo. Esto aborda uno de los mayores desafíos en la fabricación:cómo eliminar el tiempo de inactividad no planificado.

Computación de borde y mantenimiento predictivo

Muchos fabricantes combinan el mantenimiento reactivo y preventivo para maximizar la disponibilidad del equipo al mismo tiempo que intentan minimizar los costos. El mantenimiento reactivo (hacer funcionar una máquina hasta que falle y luego hacer las reparaciones) es una estrategia válida en situaciones donde los costos de tiempo de inactividad (pérdida de producción, problemas de calidad, entregas demoradas, horas extras de trabajo) no son excesivos. Sin embargo, cuando el tiempo de inactividad afecta drásticamente el rendimiento empresarial, el mantenimiento preventivo es la norma.

El mantenimiento preventivo implica la puesta fuera de servicio de una máquina de forma programada y el reemplazo de componentes y ajustes para mantenerla funcionando dentro de las especificaciones. El riesgo de esta estrategia es realizar más mantenimiento del necesario para evitar averías y, sin embargo, no realizar el mantenimiento adecuado.

El mantenimiento predictivo ofrece una alternativa. Mediante el uso de sensores IIoT con capacidades de computación de vanguardia para monitorear los signos vitales en los equipos de fabricación, el equivalente mecánico de verificar la frecuencia cardíaca y la presión arterial, es posible detectar y reaccionar ante el desgaste o fallas antes de que afecten la producción.

Algunos ejemplos de los "signos vitales" que se pueden monitorear incluyen:

• Temperatura
• Vibración
• Consumo de corriente
• Niveles de líquidos
• Caudales
• ruido
• Velocidades y tiempos de ciclo

Este tipo de supervisión se puede aplicar tanto en la fabricación de piezas discretas como en procesos. Los centros de torneado y fresado, los robots y las líneas integradas de ensamblaje y envasado son buenos candidatos para el mantenimiento predictivo, al igual que los procesos de mezcla, reacción, procesamiento, curado y recubrimiento.

Dondequiera que se aplique el mantenimiento predictivo, los beneficios pueden incluir:

• Disponibilidad de equipo mejorada
• Protección contra averías no planificadas y microparos
• Reducción de la variabilidad de procesos y productos
• Mayor seguridad

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