Cómo los Sensores Transforman la Eficiencia y el Insight en la Fabricación

Desde el comienzo de la automatización industrial, la industria manufacturera ha utilizado sensores. Originalmente, se usaban para activar respuestas mecánicas para reducir la mano de obra manual. A medida que la tecnología de sensores evolucionó, los dispositivos se mejoraron para recopilar datos de máquinas individuales para que las empresas pudieran usar los datos para analizar procesos de producción e identificar áreas de mejora.

Dado el auge de soluciones de monitoreo de máquinas e Industrial IoT, el análisis manual de datos y respuestas mecánicas simples a entradas de sensores se han vuelto ineficientes e innecesarios. Con aumentos exponenciales en la capacidad de recopilar datos y analizarlos a velocidad y precisión asombrosas, la tecnología de sensores ha evolucionado para alimentar el sistema IoT en lugar de ser el punto de parada para procesos automatizados.

Hoy, los sensores de fabricación siguen siendo una pieza importante del rompecabezas de IoT y recopilación de datos. Los fabricantes están descubriendo que, aunque los sensores industriales serán necesarios en el futuro previsible (debido a equipos heredados), los avances en IoT han ayudado a definir su papel en el piso de fábrica y en la recopilación de datos.

¿Qué Son los Sensores de Fabricación?

Los sensores de fabricación se usan en adquisición de datos para medir condiciones físicas en una máquina. Consisten en un dispositivo que recibe o mide entradas y genera una salida en datos. Estos datos pueden usarse para activar una respuesta de la máquina, o pueden usarse para recopilar datos para análisis y almacenamiento.

Los sensores industriales existen para una amplia gama de tipos de medición. Hoy, los sensores inteligentes pueden transmitir datos al edge de la nube donde un dispositivo o plataforma inteligente puede procesarlos y analizarlos, antes de enviarlos a la nube. Esta información puede habilitar la accionabilidad, ya sea poblando un panel de producción, activando una solicitud de mantenimiento o simplemente recopilando datos para análisis histórico.

Un ejemplo de un sensor de fabricación. Estos dispositivos tienen la capacidad de conectar equipos heredados, o equipos "tontos" y monitorear diversas condiciones de máquina y ambientales.

Usando varios métodos de comunicación como 5G, Wi-Fi, conexión celular y EtherNet, la recopilación de datos en tiempo real permite a la plataforma generar insights que ayudan a mejorar procesos de producción, reducir costos y habilitar mantenimiento predictivo. Pero los sensores solos no recopilan suficientes datos para entregar insights sobre la salud total de la máquina. Por eso siguen siendo un complemento a una solución de conectividad completa, en lugar de una solución en sí mismos.

Los sensores son dispositivos bastante simples. Ayudan a desbloquear datos que nunca se pretendió compartir, como en el caso de equipos "tontos" (es decir, equipos que no están habilitados para IoT) o en el caso de que el equipo no proporcione nativamente un punto de datos que un usuario final requiera.

Las plataformas de datos de máquinas permiten la recopilación de datos junto con sensores para asegurar que los datos brutos se capturen de todos los equipos y se estandaricen en un modelo común para habilitar la accionabilidad.

Con sensores solos, los fabricantes tendrían que recopilar y estandarizar los datos manualmente. Y luego analizarlos manualmente o construir aplicaciones que permitan análisis y accionabilidad.

Tipos de Sensores Usados en Fabricación

¿Cuáles son algunos de los tipos comunes de sensores usados en entornos industriales?

1. Acelerómetros Triaxiales

Hay muchas partes giratorias en equipos de fabricación. Un acelerómetro triaxial monitorea y mide vibración en partes y equipos giratorios. Estos sensores inteligentes también pueden medir otras variables como desplazamiento, aceleración y velocidad. En conjunto con analíticas avanzadas de IoT, estos datos pueden producir insights valiosos para que gerentes y técnicos sepan si una máquina está operando en buena salud o si una desviación es un evento único o un patrón preocupante.

2. Temperatura

Los equipos en movimiento generan mucho calor, y muchas industrias usan calor de proceso adicional para su piso de fábrica. El calor es un excelente indicador de la salud general de una máquina. Los sensores de temperatura pueden ayudar a identificar desgaste de máquina, secciones dañadas y sobrecalentamiento, llevando a fallas y problemas de control de calidad.

3. Sensores de Vibración

La vibración no solo ocurre en partes giratorias. Los sensores de vibración pueden usarse con transportadores, paneles y otras partes de máquinas para que operadores y técnicos sepan cuando algo anda mal.

4. Sensores MEMS (Sistemas Microelectromecánicos)

Los sensores MEMS son sensores de movimiento que rastrean movimiento y rendimiento. En su forma más simple, detectan movimiento y activan una respuesta de la máquina para realinear un componente del equipo. En mecanizado CNC, pueden ser más complejos, rastreando inclinación, aceleración y gravedad en una cuadrícula de ejes para ayudar a mantener el mecanizado de precisión.

5. Sensores de Par (Torque)

Los motores de alta velocidad pueden crear una fuerza de par poderosa en una máquina. Estas fuerzas son aún más significativas bajo carga. Cuando los sensores de par monitorean un motor o eje, los insights pueden ayudar a los fabricantes a asegurar calidad, reducir desgaste de máquina y solucionar problemas antes de que ocurran. Estos sensores inteligentes a menudo se combinan con otros sensores para crear una vista altamente detallada de la salud del equipo.

6. Sensores de Presión

Los sensores de presión monitorean cualquier componente de máquina usado por fluido o gas, incluyendo hidráulicos, agua, químicos, aire y nitrógeno. Pueden configurarse para alarmar el sistema de monitoreo de fábrica cuando se alcanzan límites altos o bajos.

Gestión de Datos para Sensores Inteligentes

Los sensores inteligentes desbloquean el potencial de big data porque entregan los datos necesarios para que las analíticas avanzadas de IoT funcionen. Sin embargo, estos datos requieren contextualización y estandarización para que puedan impulsar valor para usuarios y sistemas.

Contextual

Datos contextuales significa agregar información relevante del mundo real a los datos de sensores enviados a la plataforma IoT. Sin contexto, los datos brutos pueden no ser útiles para los usuarios finales. Por ejemplo, rastrear y analizar eventos de tiempo de inactividad es importante para los fabricantes. Pero sin la entrada del operador sobre el "por qué" detrás de un evento de tiempo de inactividad, los datos son menos útiles.

Datos Relevantes

No es suficiente simplemente capturar datos - los datos recopilados deben ser relevantes. Esto significa que los sensores inteligentes deben seleccionar información de alto valor y descartar la información redundante o innecesaria.

Datos Estandarizados

Los sensores pueden proporcionar datos, pero el trabajo de una plataforma IoT es asegurar que los datos estén estandarizados en todos los equipos y dispositivos. Sin estandarización de datos, habrá un lío de tipos de datos variables que no permitirán accionabilidad por parte de partes interesadas y otros sistemas.

Datos Accionables

Los datos de equipos son vitales para aumentar la eficiencia operativa y la productividad ya que ofrecen una imagen precisa del rendimiento de producción que puede entregarse a todo el piso de producción como insights accionables. Datos accionables con notificaciones en tiempo real permiten a los operadores tomar medidas proactivas para reducir tiempo de inactividad y fallas en máquinas. Además, da a los gerentes visibilidad operativa completa.

Cómo los Sensores Industriales Están Mejorando la Fabricación

Los sensores industriales mejoran la fabricación al integrarse con plataformas IoT avanzadas para entregar insights accionables al piso de producción y más allá. La tecnología de sensores inteligentes contribuye a este ecosistema para proporcionar visibilidad superior de condiciones de máquinas, procesos, producción y más.

En este ecosistema, los sensores industriales (combinados con una conexión directa a datos de máquinas donde no se necesitan sensores) ayudan a capturar datos que pueden mejorar procesos de producción, habilitar el diseño de programas de mantenimiento predictivo y reducir costos operativos.

Aplicaciones de Sensores Digitales en Fabricación

Hay muchas aplicaciones de sensores digitales en fabricación, incluyendo:

Insights Basados en Datos

Cuando se combinan con IoT avanzado, los sensores industriales recopilan datos que pueden devolverse a los usuarios en tiempo real como insights valiosos y accionables. Esto revoluciona la fábrica y el piso de producción al permitir al personal monitorear, regular y mejorar operaciones.

Seguridad

Porque son parte de un sistema profundamente vinculado a analíticas impulsadas por IA, los sensores digitales pueden entregar beneficios de seguridad a una empresa. Esto podría incluir detención precisa de trabajo cuando se descubre peligro o notificaciones en tiempo real a personal de emergencia antes de una crisis. Por ejemplo, si una herramienta de máquina está experimentando una carga mayor a la normal, puede detenerse automáticamente para evitar una falla catastrófica de la herramienta.

Programas de Mantenimiento Mejorados

IoT con sensores digitales puede detectar fallas de equipos, permitiendo al personal de mantenimiento comenzar un procedimiento antes de que el equipo falle. También puede usarse para programar mantenimiento en el momento óptimo.

Datos Históricos Precisos

Muchas empresas manufactureras lidian con cumplimiento regulatorio extensivo. Con datos devueltos de tecnología de sensores inteligentes y organizados en la nube, registros de producción precisos permiten mejor transparencia y cadena de custodia del producto. Esto permite a los gerentes establecer benchmarks de producción precisos y pronosticar rendimiento.

Notificación de Procedimiento y Calidad

Muchas empresas manufactureras requieren adherencia estricta a SOP. Esto es especialmente cierto en industrias como mecanizado CNC para médico y aeroespacial. Debido a que estos procedimientos pueden agregarse como datos contextuales, los sensores pueden detectar si un proceso está fuera de curso y alertar a los gerentes. Lo mismo es cierto para notificaciones de calidad, una función especialmente importante en entornos de alta regulación.

Mejorar el Flujo de Información y la Respuesta al Mercado

El poder de los datos en tiempo real radica en su capacidad para tomar acción inmediata y proactiva. Esto significa que la información está al alcance de todos en la empresa. La respuesta a tendencias de mercado, buenas o malas, puede ayudar a una empresa a navegar condiciones que cambian rápidamente y mantenerse competitiva.

El Futuro de los Sensores en Fabricación

Los sensores hacen posible una operación verdaderamente conectada al entregar datos de diagnóstico en tiempo real que habilitan insights profundos de motores de analíticas avanzadas en la nube. Esto asegura que los fabricantes puedan acceder a todos los datos de equipos, incluso activos heredados, y hace el caso de que los sensores seguirán jugando un papel en el futuro previsible.

Sin embargo, los sensores solos no son capaces de impulsar casos de uso avanzados o monitoreo efectivo de máquinas. Requieren recursos técnicos para recopilar, estandarizar y visualizar datos. Pero los sensores, junto con una Plataforma IoT, ayudan a asegurar captura de datos precisa y confiable en el piso de producción.

MachineMetrics permite integración directa con controles de máquinas y ofrece la capacidad de agregar sensores para recopilar muchos más datos de forma plug-and-play que inmediatamente transforma datos en un modelo común en todos los equipos. Además, ofrecemos informes predefinidos y personalizables para accionabilidad inmediata out-of-the-box.

Conectar directamente a máquinas es un componente crítico del sistema MachineMetrics, al igual que la transformación de datos. La plataforma MachineMetrics convierte datos de máquinas y sensores en un modelo común en el que las partes interesadas y sistemas pueden confiar para una toma de decisiones mejor y más rápida.

Esto asegura que los fabricantes puedan monitorear efectivamente su producción mientras crean una base para la mejora continua con casos de uso más avanzados.

 

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