Ibermática e IK4-Tekniker aplican metodologías del sector Salud para predecir el estado de las máquinas

Ibermática Digital, Industria 4.0

Máquinas Industria 4.0

Presentan una solución en la BIEMH 2018 que monitoriza, analiza y predice el comportamiento de máquinas y equipamientos para optimizar su vida útil

Ibermática e IK4-Tekniker presentarán en la Bienal de Máquina-Herramienta, que se celebra la próxima semana, una nueva solución destinada a empresas industriales que se enfoca en un aspecto trascendental en este sector: la monitorización, análisis y predicción del comportamiento de máquinas y equipamientos. A partir del análisis de los elementos que las componen, el sistema define unos patrones fiables de comportamiento, que después se pueden comparar con los parámetros de funcionamiento real y tomar decisiones en base a los resultados.

Monitor que muestra la creación del diseño de una máquina

Uno de los aspectos significativos de esta solución es que está destinada tanto a fabricantes de maquinaria e instalaciones como a sus usuarios. Por una parte, un usuario con un parque diverso de máquinas puede conocer lo que ocurre y podrá ocurrir con sus equipos. Por otra, un fabricante puede ofrecer esta solución a sus clientes como parte de su portfolio de producto, a la vez que les ofrece la posibilidad de recoger datos de otras máquinas distintas a las suyas.

Para ello, la solución permite monitorizar, estudiar y predecir el comportamiento de una diversidad de tipologías de máquinas y equipos que lleven incorporados determinados componentes críticos: como cabezales, guías, multiplicadoras/reductoras, etcétera.

Otro de los aspectos a destacar es que, de cara a representar fielmente el comportamiento real que tienen dichos componentes, y más allá de las señales de las máquinas en su operación, la solución se vale del conocido como Fingerprint, que recoge datos sobre el estado de esos componentes en condiciones predefinidas.

El Fingerprint consiste en un test controlado que permite analizar el estado o condición de los componentes de una máquina. Establece una base común sobre la que comparar, aislada de las variables de proceso, y define cuáles son las features o características de cada tipo de máquina que determinan su salud.

Mediante un análisis combinado de estos datos (Fingerprints y señales de uso de la máquina), y la utilización de técnicas de machine learning e Inteligencia Artificial, es posible la definición de patrones fiables de comportamiento de un tipo de máquina. Contrastando el uso actual, respecto a dichos patrones, con la información del último Fingerprint de cada máquina concreta, es posible predecir cómo se va a comportar y conocer su RUL (Remaining Useful Life).

Interior de una fábrica con máquinas trabajando

Según Alberto Sotomayor, responsable de Analytics del sector Industria de Ibermática, apostar por esta solución es “como llevar el parque de máquinas a un chequeo médico”. “En este caso la herramienta hace las veces de facultativo, que examina los principales parámetros que influyen en la vida útil de la máquina y, en caso de que alguno ellos ser desvíe de los patrones normales, se anticipa y recomienda las medidas a tomar, como cuando nos sale un asterisco en nuestros análisis de sangre”, matiza.

En el campo sanitario, el conocimiento del estado de salud de los pacientes se está basando cada vez más en el análisis combinado de los datos de los reconocimientos médicos, realizados de forma periódica y estable. Con los datos que se recogen de forma continua de las máquinas, se puede hacer con ellas exactamente igual”, subraya Sotomayor.

Esta solución se suma al conjunto de capacidades que Ibermática ofrece a sus clientes dentro de su Manufacturing Innovation Platform. Esta plataforma pone especial énfasis en la integración entre las perspectivas de ingeniería, gestión y planta, como uno de los principales valores que la Industria 4.0 puede aportar a las empresas industriales en el camino de ser más ágiles y flexibles, para adaptarse más rápidamente a un entorno que cada vez es más cambiante y exigente.

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