Archivo por meses: abril 2014

El bueno, el feo y el malo en la producción industrial

De acuerdo con varios informes oficiales de la Unión Europea sobre el estado de las pymes en el sector industrial, se puede observar que el más feo de los indicadores clave de rendimiento de una planta, la eficiencia general de los equipos, cae en algunos países hasta el 60-70% debido, en gran medida, a paradas y averías que reducen la disponibilidad de la maquinaria. Además, los costes directos asociados en la sustitución de piezas y horas de mano de obra, especialmente las relacionadas con cadenas de producción masiva o las que trabajan con materia prima de alto valor, pueden provocar un efecto dramático en las empresas.

Estos hechos provocan que la fiabilidad de las plantas industriales, es decir, la probabilidad asociada a un correcto funcionamiento durante un tiempo determinado bajo condiciones normales de operación, se posicione como el malo a batir en un panorama industrial cada vez más competitivo y con menos margen de beneficio. La fiabilidad de la planta está asociada a la de los bienes que la componen. Así, el elemento con una mayor tasa de paradas y/o averías representa el eslabón más débil de la cadena, afectando al conjunto del sistema y, en consecuencia, a la capacidad productiva final.

MOSYCOUSIS_278

Actualmente, la monitorización de los procesos y de la maquinaria asociada permite al personal de planta analizar la información para llevar a cabo las mejores acciones de cara al buen funcionamiento de la planta. Sin embargo, alcanzar una capacidad de reacción anticipativa, previa a paradas y averías, permitiría una gestión óptima del proceso, la detección de oportunidades para la mejora de la operación y el incremento de los indicadores de producción. Efectivamente, el mantenimiento predictivo es el bueno de la película.

En este sentido, una de las áreas de trabajo del Centro de accionamientos eléctricos y aplicaciones industriales (MCIA UPC), miembro de CIT UPC, consiste en el desarrollo de soluciones tecnológicas para introducir en el mercado sistemas de diagnóstico inteligente para monitorización y mantenimiento preventivo de maquinaria industrial. Dicha tecnología cubre desarrollos en el ámbito de la instrumentación, sistemas electrónicos, comunicaciones y algorítmica de diagnóstico y pronóstico, y se materializa en soluciones hardware y software configurables para aplicaciones concretas.

La experiencia del Centro en el control y diseño de sistemas electromecánicos, el análisis de patrones de funcionamiento, averías y efectos, así como el amplio conocimiento en procesado de señal, descripción matemática y programación, permiten aportar soluciones personalizadas al sector industrial con un alto valor añadido.

DSC06642

Desde MCIA se considera que el paradigma del mantenimiento industrial se mueve hacia maquinaria que incluya su propio sistema de diagnóstico que, integrado con el resto de máquinas, muestre el estado de la planta de manera continua y centralizada. Uno de los últimos desarrollos relacionados se ha realizado en el marco de una iniciativa público-privada de carácter Europeo, junto con otros dos centros de investigación, y cinco representantes industriales que, desde diferentes ángulos, están relacionados con el sector de la producción industrial.

Dentro de dicha iniciativa se ha desarrollado un sistema de monitorización de maquinaria rotativa para mantenimiento predictivo de engranajes, cojinetes, ejes y acoples mecánicos basados en emisiones acústicas, incluso mientras se encuentran en plena operación, debido a la poca afectación de la velocidad de la máquina al método de diagnóstico. El proyecto se ha desarrollado a lo largo de dos años bajo el nombre de Mosycousis.

La principal ventaja de la detección a través de emisiones acústicas en comparación con las técnicas tradicionales de vibración, es la mejor relación señal-ruido disponible y, por lo tanto, la posibilidad de detectar un fallo o una degradación en su fase inicial.

El concepto detrás de esta iniciativa consistió en el desarrollo de sensores inteligentes distribuidos por la planta, combinado con un sistema experto como interfaz de usuario para la visualización centralizada de la información, lo que representa un avance significativo respecto a la mayoría de las estrategias de mantenimiento actuales de la pequeña y mediana industria. La monitorización, a diferencia de la mayoría de las soluciones actuales, no se basa únicamente en la adquisición de la magnitud física correspondiente, si no que el propio sensor incluye el procesado de señal necesario para identificar el contenido de la señal y hacer llegar una información ya interpretada al usuario.

Captura4

Conectando diferentes transductores resonantes (elementos que convierten la señal acústica en eléctrica), se consigue extraer el patrón sonoro de los elementos de la máquina bajo monitorización. Estos transductores se conectan a una misma electrónica común para todos ellos, también de bajo coste y mínimo consumo que, para una mejor integración con el entorno industrial, se encapsula en un módulo aparte que puede ir situado en alguno de los armarios de control próximos a la maquinaria. Allí se encuentra el procesador local, que realiza la adquisición de las señales y un procesado para extraer la información útil y generar un diagnóstico de los puntos monitorizados.

Durante el funcionamiento normal del sensor, de manera esporádica, la información de diagnóstico es enviada mediantes tramas cortas vía radiofrecuencia al sistema experto, que se encontraría instalado en un ordenador en alguna sala de control próxima o en la propia planta. El sistema experto, desde donde se puede visualizar toda la información generada por la red de sensores, mostrará aquellos puntos críticos monitorizados que requieren de una inspección más detallada. El mismo programa analiza en profundidad la información, ofreciendo datos de diagnóstico y de pronóstico mediante el análisis del histórico de evolución. Los procesados incluidos tanto en el sensor como en el sistema experto, traducen los patrones de emisiones acústicas por nivel de degradación de los elementos mecánicos monitorizados, a través de algoritmos basados en inteligencia artificial que evitan hasta un 90% de falsas alarmas.

Después de la detección del fallo, y el análisis completo de las señales por el sistema experto, el personal de mantenimiento puede llevar a cabo las acciones correspondientes: lubricación, substitución de componentes, monitorización continua de componentes bajo alarma, priorización de las paradas planificadas etc., en función de la política de mantenimiento de la empresa. El concepto puede ser aplicado a una gran cantidad de aplicaciones industriales. Sin embargo, la información obtenida puede ser utilizada no solo para un diagnóstico precoz de fallos, sino también para integrarlo con información externa y realizar un control adaptativo para extender la vida útil de las máquinas.

Esta iniciativa es un claro ejemplo del interés socio-económico existente a nivel internacional con el fin de aumentar la competitividad del sector industrial. Acciones y desarrollos tecnológicos como los considerados en este proyecto permitirán la evolución hacia un sector industrial inteligente y más competitivo.

Los recursos necesarios para la definición de soluciones tecnológicas representan, a menudo, la puerta que se interpone entre la necesidad industrial y la materialización de los equipos cubren dicha inquietud. En este sentido, el Centro MCIA representa el medio a través del cual el tejido industrial puede nutrirse de innovación tecnológica que integre productos de alto valor añadido a sus plantas, contribuyendo así a acceder a una mayor parte del mercado a través del incremento de competitividad.

Dr. Luis Romeral

Director del Motion Control and Industrial Aplications Center (MCIA UPC)

Centro miembro de CIT UPC

El bo , el lleig i el dolent en la producció industrial

D’acord amb diversos informes oficials de la Unió Europea sobre l’estat de les pimes en el sector industrial, es pot observar que el més lleig dels indicadors clau de rendiment d’una planta, l’eficiència general dels equips, cau en alguns països fins el 60-70 % per causa, en gran mesura, d’aturades i avaries que redueixen la disponibilitat de la maquinària. A més, els costos directes associats a la substitució de peces i hores de mà d’obra, especialment les relacionades amb cadenes de producció massiva o les que treballen amb matèria primera d’alt valor, poden provocar un efecte dramàtic en les empreses.

Aquests fets provoquen que la fiabilitat de les plantes industrials, és a dir, la probabilitat associada a un correcte funcionament durant un temps determinat sota condicions normals d’operacions, es posicioni com el dolent a batre en un panorama industrial cada vegada més competitiu i amb menys marge de benefici. La fiabilitat de la planta està associada a la dels béns que la componen. Així, l’element amb una major taxa d’aturades i/o avaries representa la baula més feble de la cadena, afectant el conjunt del sistema i, en conseqüència, a la capacitat productiva final.

MOSYCOUSIS_278

Actualment, la monitorització dels processos i de la maquinària associada permet al personal de planta analitzar la informació per dur a terme les millors accions de cara al bon funcionament de la planta. No obstant això, arribar a una capacitat de reacció anticipativa, prèvia a parades i avaries, permetria una gestió òptima del procés, la detecció d’oportunitats per a la millora de l’operació i l’increment dels indicadors de producció. Efectivament, el manteniment predictiu és el bo de la pel·lícula.

En aquest sentit, una de les àrees de treball del Centre d’accionaments elèctrics i aplicacions industrials (MCIA UPC), membre de CIT UPC, consisteix en el desenvolupament de solucions tecnològiques per introduir al mercat sistemes de diagnòstic intel·ligent per monitorització i manteniment preventiu de maquinària industrial. Aquesta tecnologia cobreix desenvolupaments en l’àmbit de la instrumentació, sistemes electrònics, comunicacions i algorítmica de diagnòstic i pronòstic, i es materialitza en solucions hardware i software configurables per a aplicacions concretes.

L’experiència del centre en el control i disseny de sistemes electromecànics, l’anàlisi de patrons de funcionament, avaries i efectes, així com l’ampli coneixement en processament de senyal, descripció matemàtica i programació , permeten aportar solucions personalitzades al sector industrial amb un alt valor afegit.

DSC06642

Des de MCIA es considera que el paradigma del manteniment industrial es mou cap maquinària que inclogui el seu propi sistema de diagnòstic que, integrat amb la resta de màquines, mostri l’estat de la planta de manera contínua i centralitzada. Un dels últims desenvolupaments relacionats s’ha realitzat en el marc d’una iniciativa públic-privada de caràcter europeu, juntament amb altres dos centres de recerca, i cinc representants industrials que, des de diferents angles, estan relacionats amb el sector de la producció industrial.

Dintre d’aquesta iniciativa s’ha desenvolupat un sistema de monitorització de maquinària rotativa per a manteniment predictiu d’engranatges, coixinets, eixos i acoblaments mecànics basats en emissions acústiques, fins i tot mentre es troben en plena operació, a causa de la poca afectació de la velocitat de la màquina al mètode de diagnòstic. El projecte s’ha desenvolupat al llarg de dos anys sota el nom de Mosycousis.

El principal avantatge de la detecció a través d’emissions acústiques en comparació amb les tècniques tradicionals de vibració, és la millor relació senyal-soroll disponible i, per tant, la possibilitat de detectar una fallada o una degradació en la fase inicial.

El concepte darrere d’aquesta iniciativa va consistir en el desenvolupament de sensors intel·ligents distribuïts per la planta, combinat amb un sistema expert com a interfície d’usuari per a la visualització centralitzada de la informació, el que representa un avenç significatiu respecte a la majoria de les estratègies de manteniment actuals de la petita i mitjana indústria. El monitoratge, a diferència de la majoria de les solucions actuals, no es basa únicament en l’adquisició de la magnitud física corresponent, sinó que el propi sensor inclou el processament de senyal necessari per identificar el contingut del senyal i fer arribar una informació ja interpretada a l’usuari.

Captura4

Connectant diferents transductors ressonants (elements que converteixen el senyal acústic en elèctrica), s’aconsegueix extreure el patró sonor dels elements de la màquina sota monitorització . Aquests transductors es connecten a una mateixa electrònica comuna per a tots ells, també de baix cost i mínim consum que, per a una millor integració amb l’entorn industrial, s’encapsula en un mòdul a part que pot anar situat en algun dels armaris de control pròxims a la maquinària. Allà es troba el processador local, que realitza l’adquisició dels senyals i un processat per extreure la informació útil i generar un diagnòstic dels punts monitoritzats.

Durant el funcionament normal del sensor, de manera esporàdica , la informació de diagnòstic és enviada mitjançant trames curtes via radiofreqüència al sistema expert, que es trobaria instal·lat en un ordinador a algun sala de control pròxima o en la pròpia planta. El sistema expert, des d’on es pot visualitzar tota la informació generada per la xarxa de sensors, mostrarà aquells punts crítics monitoritzats que requereixen d’una inspecció més detallada. El mateix programa analitza en profunditat la informació, oferint dades de diagnòstic i de pronòstic mitjançant l’anàlisi de l’històric d’evolució. Els processats inclosos tant en el sensor com en el sistema expert, tradueixen els patrons d’emissions acústiques per nivell de degradació dels elements mecànics monitoritzats, a través d’algorismes basats en intel·ligència artificial que eviten fins a un 90% de falses alarmes.

Després de la detecció de la decisió, i l’anàlisi completa dels senyals pel sistema expert, el personal de manteniment pot portar a terme les accions corresponents: lubricació, substitució de components, monitoratge continu de components sota alarma, priorització de les parades planificades etc., en funció de la política de manteniment de l’empresa.

El concepte pot ser aplicat a una gran quantitat d’aplicacions industrials. No obstant això , la informació obtinguda pot ser utilitzada no només per a un diagnòstic precoç de fallades, sinó també per integrar-lo amb informació externa i realitzar un control adaptatiu per estendre la vida útil de les màquines.

Aquesta iniciativa és un clar exemple de l’interès socioeconòmic existent a nivell internacional per tal d’augmentar la competitivitat del sector industrial. Accions i desenvolupaments tecnològics com els considerats en aquest projecte permetran l’evolució cap a un sector industrial intel·ligent i més competitiu.

Els recursos necessaris per a la definició de solucions tecnològiques representen , sovint, la porta que s’interposa entre la necessitat industrial i la materialització dels equips cobreixen aquesta inquietud. En aquest sentit, el Centre MCIA representa el mitjà a través del qual el teixit industrial pot nodrir d’innovació tecnològica que integri productes d’alt valor afegit a les seves plantes, contribuint així a accedir a una major part del mercat a través de l’increment de competitivitat.

Dr. Luis Romeral

Director del Motion Control and Industrial Aplications Center (MCIA UPC)

Centre membre de CIT UPC