Mantenimiento industrial: Análisis de datos

Las nuevas necesidades en productividad, flexibilidad y fiabilidad obligan a las empresas a buscar estrategias que mejoren sus procesos y servicios, con el objetivo de maximizar los resultados y minimizar los gastos. Es por esto que el mantenimiento está evolucionando convirtiéndose en una pieza clave para muchos modelos de negocio. El mantenimiento representa el 9,4% del PIB según un estudio reciente de la Asociación Española del Mantenimiento (AEM).

Existen diferentes estrategias que se pueden utilizar a la hora de realizar el mantenimiento en la industria. Saber cuál es la más adecuada en cada caso es muy importante, ya que hay que optimizar los recursos necesarios.

El mantenimiento correctivo (esperar hasta que algo falle) no suele ser una opción en todos los sistemas, bien por el gasto que puede suponer una parada o bien por lo costoso de la reparación. Se estima que el coste medio de parada de una planta de automoción puede estar entre 1 y 3 millones de euros por hora.

Por lo que la opción más extendida es la de realizar mantenimientos preventivos de forma sistemática, realizar ajustes o cambiar ciertos componentes de un sistema, por ejemplo el aceite, de forma sistemática puede ser costoso y muchas veces ineficaz.

Hay estudios que señalan que el 30% de las acciones de preventivo se podrían evitar y el otro 30% podría ser dañino para los equipos, ya que al realizar tareas de mantenimiento podría estar afectando la vida útil de un componente.

El tipo de mantenimiento que está ganando terreno, gracias al avance de las tecnologías, es el mantenimiento basado en la condición. El objetivo es detectar los fallos antes de que ocurran para poder solventarlos, y así realizar el mantenimiento en el momento justo y de forma planificada.

Mantenimiento Predictivo

Con esta visión, la oferta tecnológica en mantenimiento y fiabilidad de IK4-TEKNIKER se centra en ofrecer soporte a las empresas para poder aumentar la disponibilidad y fiabilidad de los activos.

IK4-TEKNIKER ofrece soporte en todo lo que está relacionado con el análisis de datos y de información. Desde ayuda en la identificación de la mejora de procesos de mantenimiento hasta el uso de tecnologías que faciliten la toma de decisiones de operación. Incluso se dispone de una metodología para entender cuál es la mejor opción económica en cuanto a las estrategias a adoptar.

Teniendo en cuenta que el mantenimiento predictivo es una de las estrategias a fomentar, se estudian los datos que se pueden extraer de uso, rendimiento o condición mediante técnicas de data mining para identificar anomalías respecto a condiciones normales y que pueden ayudar al diagnóstico y pronóstico de fallos.

Simulación para health monitoring

Otra de las capacidades que permite extraer el conocimiento e información de los datos es a través de los bancos de ensayos y sistemas de modelización existentes en los que se pueden simular diferentes situaciones de fallo en entornos controlados.

Mediante el uso de medidas indirectas se recoge el conocimiento necesario para la detección, diagnóstico y pronóstico de fallos que pueden integrarse de una forma ideal en los sistemas de health montioring. Esto es muy útil en nuevos productos o productos en los que las medidas en campo no son las más idóneas para las pruebas (sistemas aeronáuticos).

Toda esta información extraída unida a un conocimiento de las tecnologías TIC posibilita el seguimiento de los diferentes activos de forma controlada mediante sistemas de software basados en los nuevos conceptos de cloud computing e internet of things. En este apartado se está trabajando en plataformas que puedan permitir a los usuarios una ágil toma de decisiones y análisis de los diferentes activos de su empresa.

Casos de éxito

Algunos de los ejemplos de proyectos en los que se han o están trabajando son los siguientes:

En el sector aeronáutico y en concreto en un proyecto en el que participó IK4-TEKNIKER junto a compañías como Airbus, EADS, Gamesa, Eurocopter, Air France, Smiths Aerospace y Snecma, el objetivo era mejorar las estrategias de mantenimiento que se aplicaban a la aviación comercial y militar, en las que el mantenimiento puede llegar a suponer hasta el 20% de los costes de una aerolínea. IK4-TEKNIKER participó como experto en tecnologías de diagnóstico y pronóstico, en el que el conocimiento de técnicas de fiabilidad juega un papel importante.

En cuanto a bienes de equipo, se ha diseñado un sistema embebido capaz de monitorizar y evaluar el estado de salud de una máquina utilizando la información de energía, obtenida de sensores de energía, corriente, etc. y de datos accesibles de la máquina.

Además, se pretende utilizar las señales para la gestión de mejora del negocio teniendo en cuenta los siguientes tres conceptos: optimizar las estrategias de mantenimiento basadas en la predicción, gestionar la energía como recurso de la producción, y permitir a los fabricantes recabar conocimiento del uso y fiabilidad de sus máquinas. IK4-TEKNIKER lidera este proyecto y trabaja en el desarrollo de los diferentes algoritmos que permiten establecer la salud de las máquinas.

En eólica se está trabajando en nuevos sistemas de monitorización de componentes y mantenimiento predictivo orientados a la gestión de aerogeneradores y parques eólicos. IK4-TEKNIKER está trabando en el desarrollo de nuevas tecnologías de hardware y software para el modelado y automatización de la supervisión y apoyo a la toma de decisiones para sistemas de procesos y gestión de activos. Esto implica el modelado de sistemas en los que se deben tener en cuenta las características físicas, las tendencias y los parámetros de la condición, los patrones de datos y/o los conocimientos técnicos de los históricos.