Mantentze-lan industrialak: tradizioa eta teknologia lotuz

Azken urteotako egoera ekonomiko globala dela eta, industria-sektore askok birmoldatu egin behar izan dute beren negozio-eredua, nolabait ere.

Materien eraldakuntzak kate industrialaren parte aktibo izaten jarraitzen badu ere, funtsen nahiz enpresen ehuneko handi batek zerbitzua ematen ari diren aktiboen mantentze-lanetan jarri dute arreta; arlo hori etengabe ari da hazten azken urteotan.

Definizioz, mantentze-lanak hauxe dira: aktibo batek bere zeregina bete dezan haren egoera mantentzeko edo leheneratzeko beharrezkoak diren ekintza guztiak.

Industria-iraultzaren hasieratik hasi eta gaur egungo produkzio-egoera aurreratuenera arte, mantentze-lanak guztiz funtsezkoak izan dira eta izaten jarraituko dute, negozio-jarduera industriala mantentze-lanen mende dago eta.

Industriak bere aktiboen egoerari eusteko ekintzen zerrenda luzea dauka. Osagai berriak eta modernoagoak garatzen zihoazen neurrian, eta erabilgarri zeuden tresnen aurrerakuntzak baliatuz, aipaturiko ekintza horiek ere aldatuz joan dira. Baina, hala ere, mantentze-ekintza ugari oraindik ezjakintasunez jokatuz eta gaur egungo eskuragarritasun teknologikoa aintzat hartu gabe egiten dira; askotan ez diote inolako ekarpenik egiten enpresa-jarduerari, eta ez dira emaitzak ahalik eta gehiena hobetzera bideratuta egoten.

Ekintza horiek, gaur inoiz baino gehiago, hiru elementu hauek bateratzen dituen ikuspegi holistikoarekin egin behar dira: batetik, aktiboa; bigarrenik, haren ingurunea; eta, hirugarrenik, komunikazio-teknologiarekin eta datuen analisi eta tratamenduarekin integratzea. Azken kontzeptu hori IK4-TEKNIKERen Smart Asset Management (SAM) ildoaren barruan sartzen da.

Industria-sektorerako transferentzia, eta IK4-TEKNIKERen zeregina

IK4-TEKNIKER nazioarteko erreferentea da aspalditik mantentze-lanei loturiko arlo askotan; esate baterako, industriako olio eta fluidoen analisian, produktuen fidagarritasunean, informazioa eskuratzean eta monitorizazioan, eta erabakiak hartzeko eta kudeaketarako euskarria eskaintzen, besteak beste.

Arlo horiek teknologikoki integratzea, eta, aldi berean, espezializazio handiko helburuak nahiz merkatu-helburuak betetzea erronka handia da edozein enpresarentzat. Horixe da IK4-TEKNIKERen SAM ildoaren zeregin berria, hain zuzen ere: mantentze-lan tradizionalak eta gaur egun eskura ditugun tresna teknologikoak elkarrekin erabat integratzea, "industria 4.0" txostenari jarraikiz ekipoak ordeztea saihesten duten fabrikazio-prozesuetan produktibitate eta eraginkortasun handiagoak lortzeko.

Mantentze-lanen ikuspegi hau oso zabala denez, erraz egokitu dakieke, bai instalazio batean funtsezkoak diren ekipoei, bai eta floten datuen analisiari eta tratamenduari ere.

Adibide bikainak:

Floten tratamendua

Floten funtzionamendu- eta mantentze-datuen tratamendua egitea, denboran zehar hutsegite-patroi komunak detektatzeko. Horren emaitza da mantentze-lanen errendimendua ahalik eta gehiena hobetzen dela, osagaien egoeraren arabera.

Lineako sentsoreak eta olioaren analisia integratzea

Geroz eta ohikoagoa da urruneko lekuetan kokatuta dauden edo guztiz funtsezkoak diren ekipoek egoera gainbegiratzeko gutxienez sentsore bat izatea. Egungo teknologiari esker, arlo horren barruan lineako olio-sentsoreen multzo berri eta ahaltsu bat sortu da (Atten2); horien bidez, olioaren edo osagaiaren egoeraren berri ematen duten zenbait adierazle berehala eskuratzeko aukera dago. Nolanahi ere, sentsoreak ez du laborategia ordezten, ezta alderantziz ere; aitzitik, elkarrekin integratuz informazioa hobetu egiten dute, eta mantentze-lanak programatzeko eta planifikatzeko margen zehatzagoak eskaintzen dituzte.

Funtzionamendu- eta mantentze-datuen analisia

Oso leku urrunetan dauden edo guztiz funtsezkoak diren ekipoen ehuneko handi batek informazio-kantitate izugarria sortzen du. Askotan, informazio hori guztia eskuratzeak abantaila baino arazo gehiago sortzen du ekipo horiek behar bezala ustiatzeko. Informazio horren tratamendu egokia egiten bada detekzioko, diagnostikoko edo iragarpeneko fase bakoitzerako egokiak diren analisi-tresnak erabiliz, datuen tratamenduak ekipoen funtzionamenduaren eta mantentze-lanen optimizazioa ekarriko du.

SAMen tresnek ekipoen diagnostiko orokorra optimizatzeko aukera ematen dute, baina, horrez gain, machine learning eta clustering metodologiak aplikatuz, hutsegitea gertatu aurreko egoeren prognosia egiteko balio duten datuak ere lortzen dira.