Analítica predictiva en el embotellado: Modernizando el ancestral proceso de fermentación

El arte de elaborar alcohol se remonta a épocas anteriores al 7000 a.C., cuando frutas y granos se fermentaban para consumo personal y placer. Sin embargo, en la era moderna, este mismo proceso se ha industrializado para la producción de vastas cantidades y distribución mundial, asemejándose más a una fabricación química de precisión que a un pasatiempo de fin de semana.

La industria del alcohol, lista para el mantenimiento predictivo

La maquinaria utilizada en fermentación, pruebas, envejecimiento, embotellado, empaquetado y distribución posiciona a la industria del alcohol perfectamente para adoptar la revolución del mantenimiento predictivo (PdM) en línea, garantizando que la calidad y la cantidad satisfagan la demanda de su marca.

Destilerías y cervecerías son instalaciones grandes, complejas e intensivas en energía. Ejecutan procesos donde problemas aparentemente menores en los equipos pueden derivar en graves problemas de calidad del producto. Además, operan 24/7 y el tiempo de inactividad no planificado puede costar hasta 40.000 dólares por hora en producción perdida. El mantenimiento predictivo puede superar estos desafíos: reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento, optimiza el rendimiento de la producción, salvaguarda la calidad del producto y reduce las facturas energéticas. El impacto potencial en la rentabilidad es enorme.

El mantenimiento predictivo puede parecer un tema de nicho cuando se tienen almacenes llenos de destilado envejeciendo y esperando madurar; no obstante, los propietarios de destilerías no deben subestimar la gran diferencia que el mantenimiento predictivo puede suponer para sus negocios. La implementación de un programa de mantenimiento predictivo puede contribuir significativamente a la rentabilidad, como ya están descubriendo empresas en muchos otros sectores industriales.

Además, los operadores de destilerías y cervecerías enfrentan los mismos retos demográficos que las empresas en las economías envejecidas del mundo desarrollado, con un 70% de trabajadores experimentados que se jubilarán en los próximos 15 años. Las empresas necesitan formas de evitar que toda esa experiencia se pierda. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial integrados en los sistemas automatizados más recientes pueden ayudar a contrarrestar la escasez de habilidades en evolución.

¿Qué diferencia puede marcar el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo se basa en monitorizar el estado de la maquinaria para identificar mucho antes cuándo algo va mal. Esto permite a los ingenieros solucionar problemas antes de que causen una avería que afecte al rendimiento o interrumpa la producción. ¿Cuánta diferencia podría suponer en una destilería o cervecería?

Tomemos un fallo de rodamiento como ejemplo común de lo que puede salir mal. Los fabricantes proporcionan una vida útil esperada para cada rodamiento, pero las estimaciones sugieren que menos del 10% de los rodamientos alcanzan ese límite antes de fallar. Esto significa que más de nueve de cada diez fallos de rodamientos son prematuros. En otras palabras, solo son evitables con los sistemas de monitorización de condición adecuados que advierten cuándo un fallo es inminente.

En una industria donde puede haber miles de rodamientos instalados en un solo sitio y el tiempo de inactividad no planificado por fallo de maquinaria cuesta típicamente 40.000 dólares por hora en producción perdida, es fácil ver cómo prevenir estas averías impacta en la rentabilidad.

Además de reducir el tiempo de inactividad hasta en un 50%, otros beneficios del mantenimiento predictivo incluyen menores costes laborales, una gestión optimizada de repuestos y la prevención de daños secundarios en la destilería o cervecería, o en la calidad del producto.

Soluciones modernas que prometen un ROI persuasivo

Los sistemas de mantenimiento predictivo exigen una monitorización de condición eficaz: vigilar patrones cambiantes en el comportamiento de la máquina que podrían indicar problemas.

Antes, esto significaba que expertos en datos debían monitorizar y analizar laboriosamente los datos provenientes de máquinas individuales. Pero los últimos sistemas automatizados utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para proporcionar monitorización de condición sin necesidad de intervención humana.

Estas soluciones de monitorización de condición automatizadas también son basadas en la nube y fácilmente escalables, lo que facilita probarlas primero en unas pocas máquinas antes de implementarlas sin problemas en toda la operación.

Este modelo de entrega de software como servicio (SaaS) basado en la nube significa que el precio por máquina suele caer drásticamente a medida que crece el número de máquinas cubiertas por la implementación de mantenimiento predictivo.

Al reducir drásticamente la inversión, el tiempo y el esfuerzo necesarios para implementar la monitorización de condición, la nueva generación de soluciones inteligentes ha inclinado fuertemente la ecuación del retorno de inversión (ROI) a favor del mantenimiento predictivo.

Por ejemplo, la experiencia muestra que los clientes de Senseye pueden esperar recuperar el coste de sus suscripciones entre cinco y diez veces solo en el primer año, además de:

• 10-40% menos costes de mantenimiento
• 30-50% de reducción en tiempo de inactividad
• 45-55% de aumento en productividad
• 85% de aumento en precisión de mantenimiento

La solución de mantenimiento predictivo Senseye PdM basada en la nube toma datos de sensores existentes en una planta y los transforma en información sobre el estado de la maquinaria que monitoriza. Los usuarios actuales incluyen empresas de primer nivel en manufactura, industria pesada, automoción y bienes de consumo de rotación rápida (FMCG), que típicamente disfrutan de una reducción del 50% en tiempo de inactividad no planificado.

El sistema está diseñado para comenzar a aprender desde el primer día y empieza a proporcionar información útil en tan solo 14 días. Los operadores pueden preparar el sistema por adelantado con información útil —como los datos registrados en el período previo a fallos anteriores, por ejemplo— pero los algoritmos están diseñados para empezar desde cero si es necesario.

Mientras que la mayoría de los sistemas de monitorización de condición se centran en conceptos abstractos de "salud de la máquina", Senseye PdM aprende rápidamente a dirigir la atención del operador hacia sus prioridades de mantenimiento más acuciantes utilizando un Índice de Atención.

Cada vez que Senseye PdM genera una alerta, el operador puede indicar con solo pulsar un botón si esa alerta es útil o no. Esto enseña gradualmente al sistema a dirigir la atención del operador hacia las tendencias o eventos más importantes, en lugar de abrumarlo con alertas de bajo nivel desde todas direcciones. Esto es especialmente útil en implementaciones mayores que pueden cubrir cientos o incluso miles de activos.

Mientras Senseye PdM comienza a ofrecer soporte efectivo de inmediato, el objetivo final es llegar al punto donde pueda ofrecer pronósticos precisos de la vida útil restante (RUL) de cada activo —una técnica conocida como prognósticos. Es como tener a un operador experimentado a mano que sabe cuándo una bomba que traquetea necesita atención inmediata y cuándo puede dejarse con seguridad hasta la próxima parada planificada.

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