- Mantenimiento correctivo: <\/strong>Este m\u00e9todo de mantenimiento de maquinaria industrial entra en acci\u00f3n despu\u00e9s 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.<\/li>
- Mantenimiento preventivo: <\/strong>Este enfoque se basa en los desencadenantes del tiempo y el uso para aumentar la vida \u00fatil de los activos industriales. Se trata de una estrategia de mantenimiento basada en rutina planificada entre los intervalos de tiempo predeterminados.<\/li>
- Mantenimiento basado en el riesgo (GBM): <\/strong>Este m\u00e9todo 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. Bas\u00e1ndose en los datos del sensor extra\u00eddos de estas m\u00e1quinas, el activo que muestra el comportamiento anormal ser\u00e1 restaurado o reemplazado. Este m\u00e9todo garantiza el alto nivel de fiabilidad, seguridad y eficiencia de un activo industrial.<\/li>
- Mantenimiento basado en el estado (CBM): <\/strong>medidas de fomento de la confianza en otros t\u00e9rminos denominadas \u00abvigilancia en l\u00ednea\u00bb o \u00abmantenimiento predictivo\u00bb. El mantenimiento depende del estado actual de los activos, que fue determinado por la inspecci\u00f3n 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 d\u00eda esta t\u00e9cnica se automatiza utilizando las tecnolog\u00edas avanzadas de procesamiento de se\u00f1ales de alto nivel impulsadas por algoritmos de Inteligencia Artificial (IA). Esta t\u00e9cnica con algoritmos de macrodatos y aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda detectar la ocurrencia de fallas graves en tiempo real y en un futuro pr\u00f3ximo.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Seg\u00fan IBM<\/a> Analytics, se estima que el tama\u00f1o del mercado de mantenimiento predictivo est\u00e1 creciendo de USD 3,0 mil millones en 2019 a USD 10,7 mil millones en 2024.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/iotworlds.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Faststream-1.png\")
<\/figure>\n\n\n\nPara 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 gesti\u00f3n de la plataforma para la industria 4.0 fue proporcionado por Faststream Technologies<\/a>. Esta soluci\u00f3n de Faststream Technology basada en la monitorizaci\u00f3n de condiciones utiliza IIoT como elemento clave en su pila t\u00e9cnica.<\/p>\n\n\n\n
El mantenimiento predictivo (PDM) que dependen de la estrategia basada en condiciones (CBPDm) es m\u00e1s eficiente y productivo que un PDM convencional. PDM con umbrales de decisi\u00f3n din\u00e1micos y algoritmos optimizados de procesamiento de se\u00f1ales digitales (DSP) han surgido como una herramienta prometedora para minimizar el tiempo de inactividad de los activos y los costos de administraci\u00f3n asociados. El Sistema de Monitoreo de Condici\u00f3n (CMS) es la base para PDM que, en colaboraci\u00f3n con varias canalizaciones de Machine Learning (ML) en paralelo, podr\u00eda pronosticar los peligros potenciales y fallas futuras.<\/p>\n\n\n\n
El IoT industrial combinado con el Sistema de Gesti\u00f3n de Mantenimiento Informatizado (CMMS) abre nuevas posibilidades en las operaciones de mantenimiento de activos. CMMS es una herramienta inform\u00e1tica desarrollada para optimizar digitalmente la tarea de mantenimiento. IoT act\u00faa como una vasta fuente de la conexi\u00f3n de datos en tiempo real. Este big data en tiempo real se adquiere mediante Control de Supervisi\u00f3n y Adquisici\u00f3n 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 aqu\u00ed como un mediador que conecta, comparte, analiza, monitorea y toma de decisiones continuamente para los datos de activos industriales y sistemas.<\/p>\n\n\n\n
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 condici\u00f3n y el desencadenador de medidor para notificar al t\u00e9cnico la alerta de mantenimiento necesaria para un activo.<\/p>\n\n\n\n
Para encontrar y evitar el posible fallo en la fabricaci\u00f3n de equipos o activos con anticipaci\u00f3n, la plataforma Faststream Technologies<\/a> necesita alguna pila t\u00e9cnica de la siguiente manera:<\/p>\n\n\n\n
- Sensores inteligentes de IoT: los sensores de IIoT desempe\u00f1an un papel vital en el v\u00ednculo entre los sistemas f\u00edsicos. Faststream Technologies admite la recopilaci\u00f3n de diversas formas de datos (imagen t\u00e9rmica, an\u00e1lisis de vibraciones, se\u00f1ales ac\u00fasticas, observaci\u00f3n de equipos, etc.). Todos estos datos en tiempo real se conectan a la red\/gateway de IIoT mediante protocolos de comunicaci\u00f3n de bajo nivel como Interfaz Perif\u00e9rica Serial (SPI), Circuito Inter-Integrado (I2C), RS-232, etc. Estos protocolos se construyen utilizando el circuito f\u00edsico como Receptor Asincr\u00f3nico Universal o Transmisor ( UART) y el bus de interfaz de prop\u00f3sito general (GPIB).<\/li>
- 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 m\u00e1s complejo, existe incluso la necesidad de una puerta de enlace inteligente de IoT (gateway de campo) para la computaci\u00f3n perimetral.<\/li>
- Servicios en la nube \u2014 Dado que los servicios en la nube (Microsoft Azure, Amazon, Thinkspace, etc.) est\u00e1n evolucionando en una gran fase de alojamiento de plataforma CMMS basada en la nube tiene varias ventajas. Diversos servicios en la nube como almac\u00e9n de big data centralizado, computaci\u00f3n sin servidor, informe de an\u00e1lisis, etc.<\/li>
- Interfaz de aplicaci\u00f3n: la API web o m\u00f3vil act\u00faa como una interfaz o unidad de control para mostrar el informe personalizable sobre el estado del activo y la condici\u00f3n de supervisi\u00f3n.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/iotworlds.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/IIoTf-1.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nPila t\u00e9cnica para la plataforma integral de mantenimiento predictivo<\/p>\n\n\n\n
La plataformaFaststream Tech<\/a> PDm con el modelo universal se utiliza para desarrollar una soluci\u00f3n avanzada de mantenimiento predictivo para diversas industrias como las principales empresas productoras de petr\u00f3leo y gas, la industria de energ\u00eda el\u00e9ctrica, ferrocarriles, compa\u00f1\u00edas petroqu\u00edmicas, empresas de ingenier\u00eda mec\u00e1nica, log\u00edstica, etc. Hoy en d\u00eda, en el competitivo mundo industrial, la plataforma PDM de Faststream Technologies tiene un papel obligatorio debido a varios factores beneficiosos como,<\/p>\n\n\n\n
- Menor tiempo de mantenimiento: <\/strong>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 tecnolog\u00eda Faststream proporciona servicios de PDM remotos en l\u00ednea y sin conexi\u00f3n que reducen el tiempo total dedicado a tareas de mantenimiento.<\/li>
- Mayor eficiencia y productividad: gracias<\/strong> a la supervisi\u00f3n continua en tiempo real, ofrece la posibilidad de aumentar la eficiencia del producto optimizando los costes de mantenimiento. Junto con la tecnolog\u00eda de IA, permite un an\u00e1lisis de causa ra\u00edz para predecir el fallo de antemano. Con el aumento de la productividad, trae la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/li>
- Flujos de ingresos<\/strong> : los fabricantes de equipos originales (OEM) pueden generar ingresos mediante la prestaci\u00f3n de nuestros servicios (an\u00e1lisis predictivo, tablero de instrumentos o servicio de env\u00edo de t\u00e9cnicos antes de que ocurra el fallo) a los clientes.<\/li>
- Ventaja competitiva <\/strong>: la soluci\u00f3n PDm de Faststream Technologies tiene la capacidad de integrar nuevas reglas de decisi\u00f3n y adaptarse a diversos tipos de maquinaria industrial supone un gran y fuerte desaf\u00edo para los competidores en el mercado.<\/li>
- Mayor seguridad<\/strong> : con las herramientas adecuadas, la estrategia adecuada y datos enormes, se atiende el desaf\u00edo oculto de la seguridad de los trabajadores. Con los potentes algoritmos Machine Learning y Ai, la detecci\u00f3n temprana de un fallo del equipo es altamente posible. Esta caracter\u00edstica de seguridad de las tecnolog\u00edas Faststream<\/a> le permite proporcionar un entorno seguro para los trabajadores.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Mayor eficiencia y productividad: gracias<\/strong> a la supervisi\u00f3n continua en tiempo real, ofrece la posibilidad de aumentar la eficiencia del producto optimizando los costes de mantenimiento. Junto con la tecnolog\u00eda de IA, permite un an\u00e1lisis de causa ra\u00edz para predecir el fallo de antemano. Con el aumento de la productividad, trae la satisfacci\u00f3n del cliente.<\/li>
- Menor tiempo de mantenimiento: <\/strong>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 tecnolog\u00eda Faststream proporciona servicios de PDM remotos en l\u00ednea y sin conexi\u00f3n que reducen el tiempo total dedicado a tareas de mantenimiento.<\/li>
- Mantenimiento preventivo: <\/strong>Este enfoque se basa en los desencadenantes del tiempo y el uso para aumentar la vida \u00fatil de los activos industriales. Se trata de una estrategia de mantenimiento basada en rutina planificada entre los intervalos de tiempo predeterminados.<\/li>