Para los fabricantes que operan en el mercado global altamente competitivo de hoy, el tiempo de inactividad imprevisto presenta un desafío significativo, que a menudo conlleva costos más altos, plazos de pedidos perdidos e incluso problemas de reputación. Como Richard Chamberlain de Bosch Rexroth los debates, adoptar un enfoque predictivo para el mantenimiento es clave para maximizar el tiempo de actividad, y con la Industria 4.0 transformando el panorama de fabricación, ahora es el momento para que los ingenieros de diseño busquen soluciones digitales para reducir el tiempo de inactividad de la máquina y garantizar niveles de eficiencia constantes.

Dado que el tiempo de inactividad relacionado con el mantenimiento presenta desafíos para los fabricantes desde hace mucho tiempo, el proceso de mantenimiento predictivo se está convirtiendo en una herramienta útil para reducir el riesgo de costosos períodos de inactividad de las instalaciones. Basados ​​en el monitoreo de la condición, los componentes esenciales están equipados con sensores, cada uno programado con valores límite superior e inferior para las señales y alarmas de los sensores en función de las instrucciones de operación y la experiencia de valores pasados. En la práctica, esto proporciona información sobre el estado de la máquina y permite a los fabricantes tomar decisiones mejor informadas sobre cuándo reemplazar los componentes de la maquinaria vital y evitar la falla completa de la máquina.

Con la llegada de la Industria 4.0, las últimas tecnologías están moviendo esta función de mantenimiento de equipos a un enfoque verdaderamente anticipatorio. Al utilizar los datos aprovechados a través de sensores colocados estratégicamente, las nuevas soluciones digitales, que pueden incorporarse fácilmente en la fábrica, generan predicciones y recomendaciones mucho más confiables basadas en el estado y el conocimiento de la máquina. Al interpretar los datos en tiempo real, las soluciones digitales facilitan la implementación de medidas de gestión anticipadas y, en última instancia, reducen el tiempo de inactividad.

Teniendo esto en cuenta, no basta con instalar los medios a través de los cuales se pueden recopilar grandes datos; Los ingenieros de diseño deben combinar el poder de las soluciones digitales con el de la inteligencia humana.

Colocando datos en el corazón

Al igual que al analizar las posibilidades de largo alcance de Industry 4.0 en su conjunto, un movimiento digital no puede lograr resultados por sí solo. Esencialmente, debe combinarse con inteligencia – inteligencia humana. En la práctica, para hacer que los datos aprovechados a través de una red de sensores sean útiles, se deben visualizar, evaluar y poner en práctica.

Una forma de hacerlo es a través de ActiveCockpit, una herramienta desarrollada por Bosch Rexroth que facilita la recopilación, el procesamiento y la visualización de los datos relevantes de una planta de fabricación. Al traducir los datos complejos recopilados de la maquinaria vital a través de sensores ubicados estratégicamente y presentarlos en imágenes fáciles de usar en tiempo real, se puede tomar una decisión más rápida y precisa en el taller. Una vez instalados, esto significa que los sistemas y procesos se pueden ajustar en línea con los hallazgos para lograr resultados tangibles, inmediatamente.

Para hacer que eso suceda, los algoritmos y los modelos matemáticos están constantemente en juego detrás de escena. Estos no solo se escriben para hacer el mejor uso de big data, sino que se combinan con una gran potencia de cómputo para permitir que el software use la información por sí mismo, conectando patrones, vías y predicciones que se visualizarán para el uso de personas en la fábrica. Una vez que se actúa, los cambios pueden evaluarse para facilitar la mejora continua a través del aprendizaje automático.

Mantenimiento predictivo en la era de la Industria 4.0.

Por lo tanto, a medida que la tecnología evoluciona para capitalizar la presencia de big data y respalda a los fabricantes en sus esfuerzos por mantener la máxima competitividad, los principales impulsores para que los fabricantes implementen estos desarrollos de la Industria 4.0 siguen siendo los mismos: reducir costos, elevar los niveles de calidad y aumentar la producción.

En la planta de producción, donde los componentes están completamente conectados y conectados en red para brindar un mayor control y visibilidad de su desempeño, eso se puede traducir en un programa de índice de salud para el mantenimiento predictivo. En esencia, esto permite que los componentes se reemplacen en el momento más óptimo, teniendo en cuenta factores como el estado de los activos, así como el impacto en la fábrica conectada más amplia, por lo que siempre se mantiene un flujo de operaciones eficiente y sin problemas.

Una ventaja clave de este enfoque es la precisión de la detección de fallas y la capacidad de predicción. Estadísticamente, en un caso dado, detectar una falla por casualidad tiene una probabilidad de solo 13%, una cifra que aumenta a 43% con un monitoreo humano experto. Sin embargo, si se combina eso con Aprendizaje automático, la detección de fallas se acelera al 95%.

El sistema ODiN de Rexroth, que incorpora algoritmos de autoaprendizaje y software de mantenimiento predictivo, es una solución práctica que puede ofrecer un índice de mantenimiento de la maquinaria conectada. Al proporcionar una indicación del estado de la máquina, los fabricantes están equipados con la información que necesitan para mantener niveles constantes de productividad y reducir la ocurrencia de paradas inesperadas.

Tomando un enfoque de gran cuadro

Para maximizar el impacto de estas soluciones digitales, es fundamental que los ingenieros de diseño planifiquen con precisión cómo se incorporará la Industria 4.0 en sus instalaciones. En este caso, ya sea que una instalación opte por un enfoque incremental o opte por una revisión digital completa, es importante recordar que las tecnologías digitales son altamente escalables y pueden adaptarse incluso a los entornos de producción más complejos.

Incluso la maquinaria heredada, que es quizás la más propensa a un alto desgaste de componentes o averías inesperadas, puede alinearse con el futuro digital adaptando equipos para acomodar sensores inteligentes, controles y unidades para formar la base para un análisis predictivo integral. Una vez conectado a un sistema de extremo a extremo, el proceso de mantenimiento predictivo a través del aprendizaje de la máquina es perfectamente asistido.

Trabajar con un proveedor como Bosch Rexroth hace que estas transiciones sean más sencillas, soportando cada fase de la transformación digital, desde la planificación hasta la implementación. Por lo tanto, a medida que el aprovechamiento de datos y la visualización hacen que el software se vuelva más inteligente y que las fábricas sean más inteligentes, también facilita un enfoque verdaderamente proactivo para el mantenimiento, lo que ayuda a que las operaciones se ejecuten de manera más eficiente para ofrecer niveles más consistentes de calidad y producción. -Cambiando el mercado global.

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El autor de este blog es Richard Chamberlain de Bosch Rexroth.