Rodamientos y motores
Las vibraciones de un motor se comparan con su firma normal: cuando cambia, el mantenimiento se planifica antes de la avería.
La avería se anuncia. Basta saber escucharla.
Vibraciones, temperaturas y ciclos de trabajo se convierten en previsiones: el mantenimiento llega antes de la parada de línea. El control estadístico de procesos y las previsiones trabajan sobre el mismo flujo de medidas.
Procesos: la avería se anuncia.
Vibraciones, temperaturas y ciclos de trabajo se convierten en previsiones. Una señal que se sale de los límites se convierte en un aviso, no en una sorpresa.
Las vibraciones y los ciclos de trabajo revelan el diente que se está desgastando, antes de la parada de línea.
Las medidas se muestrean de forma continua y se comparan con los límites de control.
Sensores económicos recogen las medidas y las envían por el cable al módulo de cálculo.
Cuando un valor se sale de rango, salta el aviso y la línea reduce la marcha antes de romperse.
Por qué importa.
Una parada de línea cuesta más que el mantenimiento que la habría evitado. Muchas averías se anuncian con semanas de antelación: una vibración que cambia, una temperatura que deriva, un ciclo que se alarga. El problema es recoger estas huellas y leerlas a tiempo.
El control estadístico de procesos y el mantenimiento predictivo trabajan con los mismos datos: el primero vigila si el proceso se mantiene dentro de los límites, el segundo estima cuándo un componente saldrá de su estado normal.
Cómo funciona, capa por capa.
De la medición a la intervención, en cinco capas.
- Sensores
- Acelerómetros, sondas de temperatura y contadores de ciclos montados en la máquina.
- Borde
- Un módulo cercano a la máquina calcula indicadores como el valor eficaz y el espectro, y envía solo lo necesario.
- Modelos
- Los gráficos de control y los modelos de diagnóstico comparan las medidas con el estado normal y estiman la vida restante.
- Avisos
- Cuando un indicador sale de los límites, se genera un aviso con la máquina, la medida y el umbral superado.
- Integración
- La información llega a ERP, SCADA y sistemas de mantenimiento, de modo que la intervención entra en el plan de trabajo.
De la señal a la previsión.
El control estadístico de procesos y el mantenimiento predictivo trabajan sobre el mismo flujo de medidas: solo cambia la pregunta que le haces.
- Mantenimiento predictivo
- Modelos de diagnóstico en máquinas y líneas, del sensor al borde y hasta la nube.
- Control de procesos
- Gráficos de control sobre el flujo de medidas y avisos cuando un valor sale de los límites.
- Sensores a bordo de la máquina
- Sensores económicos con acelerómetro y giroscopio, y modelos ligeros que funcionan cerca de la máquina.
- Backend
- FastAPI y PostgreSQL con un esquema por cliente y particiones mensuales de los datos.
Casos de uso.
Control estadístico en una línea
Las medidas de un proceso, como espesores o temperaturas, alimentan gráficos de control que señalan las derivas antes de que salgan de las tolerancias.
Visión artificial para el control de calidad
Detección de defectos en superficies de alta velocidad, integrada directamente en el PLC existente. Sin operador, cero interrupciones de línea, reducción documentada de los desechos.
Datos, integraciones y estándares.
Nos conectamos a PLC, SCADA y ERP con protocolos industriales estándar, por ejemplo MQTT, OPC UA y Modbus. Las medidas se guardan en tablas particionadas por mes y los modelos pueden ejecutarse en el borde o en la plataforma.
Privacidad, seguridad y cumplimiento.
- Seguridad industrial
- Los datos salen de la red de producción solo a través de canales autenticados y cifrados, siguiendo las buenas prácticas para sistemas industriales.
- Sin datos personales
- Las medidas se refieren a máquinas y procesos, no a personas: si un operario aparece en los datos, el uso se define de antemano.
- AI Act
- Los modelos están documentados, con datos de entrenamiento, límites y prestaciones, y su clasificación respecto al AI Act se verifica caso por caso.
Cómo empezar.
- 01
Análisis y alcance
Elegimos las máquinas críticas, las averías que anticipar y los datos ya disponibles.
- 02
Piloto en un caso real
Montamos los sensores en una máquina y recogemos su comportamiento normal.
- 03
Ampliación
Añadimos máquinas y líneas, y afinamos umbrales y modelos con el historial.
- 04
Operación y soporte
Supervisamos la calidad de los modelos y los actualizamos cuando las máquinas cambian.
Palabras que conviene conocer.
- Mantenimiento predictivo
- Intervenciones decididas según el estado real de la máquina, no según un calendario fijo.
- Control estadístico de procesos
- Método que sigue una medida a lo largo del tiempo y avisa cuando sale de la variabilidad normal.
- Vida restante
- La estimación del tiempo o de los ciclos que le quedan a un componente antes de que haga falta intervenir.
- Firma de vibración
- El comportamiento típico de las vibraciones de una máquina en buen estado, usado como referencia.
Preguntas frecuentes.
¿Cuánto tiempo hace falta para tener las primeras previsiones?
Primero hay que observar la máquina en condiciones normales, por lo general unas semanas. Los avisos basados en umbrales pueden empezar de inmediato.
¿Tenemos que sustituir nuestro SCADA?
No: la plataforma se suma a los sistemas existentes y usa sus datos, sin sustituirlos.
¿Hace falta por fuerza la inteligencia artificial?
No. Muchas averías se detectan con controles estadísticos y umbrales bien elegidos; los modelos de aprendizaje se añaden donde aportan una ventaja medible.
Las otras áreas.
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Museos, tótems y marketing de proximidad: herramientas que hablan a las personas en el lugar adecuado.
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