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La pila técnica de la plataforma de mantenimiento predictivo avanzado (PDM) para la Industria 4.0

Internet industrial de las cosas (IIoT) es un término específico utilizado para integrar los sistemas cibernéticos físicos (CPS). Se aplica en el espacio de monitoreo y mantenimiento de diversas industrias que incluyen manufactura, transporte y servicios públicos. Mediante la introducción del IoT en la configuración industrial condujo al desarrollo de sistemas eficientes y confiables de automatización industrial y control (IACS) conocidos como tecnología operativa (OT).

Un CPS es un sistema convencional (software, hardware, interfaz de comunicación, sensores de IoT, perímetro y computación en la nube) que se centraliza principalmente si no se distribuye. CPS desempeña un papel central en la Industria 4.0, como un activo físico integrado entre las máquinas y los recursos informáticos. Una unidad adicional de software inteligente (Inteligencia Artificial – IA) potencialmente agregará valor a los sistemas de monitoreo y mantenimiento basados en IoT.

El coste de mantenimiento de un activo industrial es significativo en los costes operativos totales de la línea de producción. Está bien documentado que el costo de mantenimiento oscila entre el 15 y el 60% del costo de los bienes producidos. El mantenimiento deficiente también podría provocar tiempos de inactividad en las horas pico de producción. El IIoT está evolucionando en una gran fase que incluye la mayor conectividad a los sistemas industriales.

En la industria, la infraestructura de red IoT es la principal fuente de recolección de datos críticos de diversos sensores como sensores de presión, termopares, detectores de temperatura de resistencia (RTD), etc. Basándose en su acción, algunos sensores funcionan pasivamente que no implican ninguna perturbación en el mantenimiento de activos industriales. Mientras que otros conjuntos de sensores (por ejemplo, RTD) utilizan el método de inyección de señales en el equipo para medir su respuesta con fines de mantenimiento.

En general, hay cuatro tipos de técnicas de mantenimiento utilizadas y fue incluida en la lista por ABB (es una empresa multinacional suiza y sueca). Ellos son,

  • Mantenimiento correctivo: Este método de mantenimiento de maquinaria industrial entra en acción después de que se haya producido el estado defectuoso de los activos. Se trata de un enfoque rentable que no puede soportar ni mantener la falla repentina de los componentes.
  • Mantenimiento preventivo: Este enfoque se basa en los desencadenantes del tiempo y el uso para aumentar la vida útil de los activos industriales. Se trata de una estrategia de mantenimiento basada en rutina planificada entre los intervalos de tiempo predeterminados.
  • Mantenimiento basado en el riesgo (GBM): Este método se centra en el entorno industrial donde los recursos de maquinaria son limitados. Esto sigue el principio de equilibrar la probabilidad de fallo (POF) y las consecuencias del fallo (CoF) de un activo industrial para reducir el alto riesgo y el tiempo de inactividad. Basándose en los datos del sensor extraídos de estas máquinas, el activo que muestra el comportamiento anormal será restaurado o reemplazado. Este método garantiza el alto nivel de fiabilidad, seguridad y eficiencia de un activo industrial.
  • Mantenimiento basado en el estado (CBM): medidas de fomento de la confianza en otros términos denominadas «vigilancia en línea» o «mantenimiento predictivo». El mantenimiento depende del estado actual de los activos, que fue determinado por la inspección visual, las pruebas y los datos de rendimiento en tiempo real recopilados de sensores integrados. Es uno de los enfoques potentes y ampliamente utilizados, hoy en día esta técnica se automatiza utilizando las tecnologías avanzadas de procesamiento de señales de alto nivel impulsadas por algoritmos de Inteligencia Artificial (IA). Esta técnica con algoritmos de macrodatos y aprendizaje automático podría detectar la ocurrencia de fallas graves en tiempo real y en un futuro próximo.

Según IBM Analytics, se estima que el tamaño del mercado de mantenimiento predictivo está creciendo de USD 3,0 mil millones en 2019 a USD 10,7 mil millones en 2024.

Para gestionar y mantener los complejos procesos y activos industriales, se necesita una plataforma PDM automatizada y eficiente basada en la nube. Este servicio dedicado de mantenimiento y gestión de la plataforma para la industria 4.0 fue proporcionado por Faststream Technologies. Esta solución de Faststream Technology basada en la monitorización de condiciones utiliza IIoT como elemento clave en su pila técnica.

El mantenimiento predictivo (PDM) que dependen de la estrategia basada en condiciones (CBPDm) es más eficiente y productivo que un PDM convencional. PDM con umbrales de decisión dinámicos y algoritmos optimizados de procesamiento de señales digitales (DSP) han surgido como una herramienta prometedora para minimizar el tiempo de inactividad de los activos y los costos de administración asociados. El Sistema de Monitoreo de Condición (CMS) es la base para PDM que, en colaboración con varias canalizaciones de Machine Learning (ML) en paralelo, podría pronosticar los peligros potenciales y fallas futuras.

El IoT industrial combinado con el Sistema de Gestión de Mantenimiento Informatizado (CMMS) abre nuevas posibilidades en las operaciones de mantenimiento de activos. CMMS es una herramienta informática desarrollada para optimizar digitalmente la tarea de mantenimiento. IoT actúa como una vasta fuente de la conexión de datos en tiempo real. Este big data en tiempo real se adquiere mediante Control de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA). Los datos recopilados se conectan entonces al sistema CMMS para monitorear y realizar un seguimiento del estado del activo en tiempo real. IoT juega aquí como un mediador que conecta, comparte, analiza, monitorea y toma de decisiones continuamente para los datos de activos industriales y sistemas.

El software CMMS proporcionado por Faststream Technologies utiliza varios desencadenadores de mantenimiento, como el desencadenador de ruptura, el desencadenador de tiempo, el desencadenador de uso, el desencadenador de eventos, el desencadenador de condición y el desencadenador de medidor para notificar al técnico la alerta de mantenimiento necesaria para un activo.

Para encontrar y evitar el posible fallo en la fabricación de equipos o activos con anticipación, la plataforma Faststream Technologies necesita alguna pila técnica de la siguiente manera:

  • Sensores inteligentes de IoT: los sensores de IIoT desempeñan un papel vital en el vínculo entre los sistemas físicos. Faststream Technologies admite la recopilación de diversas formas de datos (imagen térmica, análisis de vibraciones, señales acústicas, observación de equipos, etc.). Todos estos datos en tiempo real se conectan a la red/gateway de IIoT mediante protocolos de comunicación de bajo nivel como Interfaz Periférica Serial (SPI), Circuito Inter-Integrado (I2C), RS-232, etc. Estos protocolos se construyen utilizando el circuito físico como Receptor Asincrónico Universal o Transmisor ( UART) y el bus de interfaz de propósito general (GPIB).
  • Puerta de enlace IoT: las puertas de enlace IIoT se han desarrollado para proporcionar el servicio vertical entre los sensores de IoT y el back-end del servidor en la nube. En un entorno industrial más complejo, existe incluso la necesidad de una puerta de enlace inteligente de IoT (gateway de campo) para la computación perimetral.
  • Servicios en la nube — Dado que los servicios en la nube (Microsoft Azure, Amazon, Thinkspace, etc.) están evolucionando en una gran fase de alojamiento de plataforma CMMS basada en la nube tiene varias ventajas. Diversos servicios en la nube como almacén de big data centralizado, computación sin servidor, informe de análisis, etc.
  • Interfaz de aplicación: la API web o móvil actúa como una interfaz o unidad de control para mostrar el informe personalizable sobre el estado del activo y la condición de supervisión.

Pila técnica para la plataforma integral de mantenimiento predictivo

La plataformaFaststream Tech PDm con el modelo universal se utiliza para desarrollar una solución avanzada de mantenimiento predictivo para diversas industrias como las principales empresas productoras de petróleo y gas, la industria de energía eléctrica, ferrocarriles, compañías petroquímicas, empresas de ingeniería mecánica, logística, etc. Hoy en día, en el competitivo mundo industrial, la plataforma PDM de Faststream Technologies tiene un papel obligatorio debido a varios factores beneficiosos como,

  • Menor tiempo de mantenimiento: PDm ayuda a eliminar del 20% al 50% de la rutina de mantenimiento basada en el tiempo y reduce el costo de mantenimiento entre un 5% y un 10%. La tecnología Faststream proporciona servicios de PDM remotos en línea y sin conexión que reducen el tiempo total dedicado a tareas de mantenimiento.
  • Mayor eficiencia y productividad: gracias a la supervisión continua en tiempo real, ofrece la posibilidad de aumentar la eficiencia del producto optimizando los costes de mantenimiento. Junto con la tecnología de IA, permite un análisis de causa raíz para predecir el fallo de antemano. Con el aumento de la productividad, trae la satisfacción del cliente.
  • Flujos de ingresos : los fabricantes de equipos originales (OEM) pueden generar ingresos mediante la prestación de nuestros servicios (análisis predictivo, tablero de instrumentos o servicio de envío de técnicos antes de que ocurra el fallo) a los clientes.
  • Ventaja competitiva : la solución PDm de Faststream Technologies tiene la capacidad de integrar nuevas reglas de decisión y adaptarse a diversos tipos de maquinaria industrial supone un gran y fuerte desafío para los competidores en el mercado.
  • Mayor seguridad : con las herramientas adecuadas, la estrategia adecuada y datos enormes, se atiende el desafío oculto de la seguridad de los trabajadores. Con los potentes algoritmos Machine Learning y Ai, la detección temprana de un fallo del equipo es altamente posible. Esta característica de seguridad de las tecnologías Faststream le permite proporcionar un entorno seguro para los trabajadores.

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