La monitorización basada en el estado promete aumentar los ingresos de la industria

By Max Burkhalter

El Internet de las Cosas (IoT) ha facilitado el mantenimiento predictivo para muchas industrias. El uso de sensores diseñados para prever el posible desgaste de los equipos antes de que se produzcan averías ha repercutido positivamente en los niveles de productividad de muchas empresas. La monitorización basada en el estado (CBM) está incrementando el potencial de ingresos al proteger los equipos industriales del tiempo de inactividad asociado a la reparación.

Evolución natural

El mantenimiento reactivo consiste en esperar a que un equipo o maquinaria se averíe para repararlo. La eficacia operativa de este método es bastante baja, con tiempos de inactividad imprevisiblemente largos. El mantenimiento planificado, aunque es más predecible, sigue requiriendo el tiempo de inactividad asociado a las reparaciones programadas regularmente.

El mantenimiento predictivo, anunciado por la llegada de los sensores alimentados por IoT, recopila datos en tiempo real de los equipos para detectar el posible desgaste mucho antes de que se produzca el fallo operativo. Gracias a los avances de la tecnología IoT, el mantenimiento predictivo se considera la estrategia óptima para la reparación de máquinas.

La monitorización basada en la condición, como también se denomina al mantenimiento predictivo, ofrece beneficios tanto a los fabricantes de equipos como a las industrias en las que operan. Al alertar a los propietarios sobre la necesidad de reparaciones proactivas a partir de los datos recogidos por los sensores IoT, los fabricantes pueden incrementar los beneficios vendiendo piezas a clientes satisfechos que no acuden cuando sus equipos fallan de repente. A su vez, los operadores de los equipos pueden garantizar que los programas de producción no se vean afectados por un mal funcionamiento organizando las reparaciones durante las horas de menor producción.

Herramientas básicas

Entre las herramientas más comunes de monitorización basada en la condición se encuentran el análisis de vibraciones y los sensores de control de vibraciones, que miden los cambios en la amplitud, frecuencia e intensidad de las reverberaciones en equipos de alta potencia. Estos afinados instrumentos detectan los más mínimos cambios en el tenor de una máquina y comunican los datos al respecto al fabricante y al propietario. El estudio de las mediciones de vibraciones permite diagnosticar desequilibrios, holguras o desajustes.

El análisis de aceites se refiere a las pruebas de lubricantes. Mediante el control de las partículas de desgaste, la contaminación del agua y la viscosidad, las averías de la maquinaria pesada atribuidas a la corrosión o contaminación de los fluidos pueden detectarse mucho antes de que se produzca un fallo.

El análisis acústico mide los cambios de frecuencia para determinar la posible avería de un equipo.

La medición sónica implica el uso de un micrófono y es un indicador clave de la variación de la lubricación. El análisis ultrasónico va más allá de las capacidades humanas de reconocimiento de frecuencias de audio, y puede filtrar los tonos de audio innecesarios, lo que lo convierte en un complemento esencial en entornos de fabricación ruidosos.

Perle impulsa la industria

Los routers celulares industriales de Perle son solo una de las tecnologías diseñadas para ayudar a retransmitir la información captada por los principales sistemas actuales de supervisión basados en la condición. Los routers celulares industriales facilitan la transmisión de los datos recogidos por los sensores a los sistemas centrales de supervisión, ofreciendo información en tiempo real para transformar los datos aislados en big data procesable.