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.

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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.

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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.

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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

¿Tiene la actividad física incidencia en el rendimiento intelectual de los estudiantes?

La evolución experimentada por la medicina durante los últimos años no podría explicarse sin el papel de las nuevas tecnologías. Concretamente, las tecnologías médicas han tenido un papel destacado en el conocimiento de los mecanismos biológicos implicados en el comportamiento del cuerpo humano. La investigación, el desarrollo y la innovación tecnológica se convierten en instrumentos fundamentales, no sólo para la mejora del diagnóstico y la terapia de enfermedades, sino también para la mejora de la calidad de vida.

Durante los últimos años se debate la hipótesis de si la actividad física estimula el rendimiento intelectual de los estudiantes. Esta hipótesis considera que el ejercicio físico cambia la comunicación neuronal actuando en el espacio de intercambio de información, lo que repercute en la conectividad cerebral, modificando la estructura y función del sistema nervioso.

Desde el CREB (Centro de Investigación en Ingeniería Biomédica de la UPC) hemos querido aportar nuestro conocimiento al debate de la hipótesis anterior conjuntamente con los miembros de la alianza BERTA para la Investigación y Tecnología Biomédica. Esta alianza, formada por la Fundación para la Investigación y la Docencia Sant Joan de Déu de Dios, el CREB (Centro miembro del CIT UPC ), el IBUB ( Instituto de Biomedicina de la Universidad de Barcelona) y el IR3C (Instituto de Investigación en Cerebro, Cognición y Conducta de la Universidad de Barcelona), pretende desarrollar diferentes proyectos donde el niño será el gran protagonista. Dentro del campo de la salud, el mercado más importante es el de los adultos, donde se focalizan casi todas las innovaciones del sector salud. El sector pediátrico requiere soluciones a medida para que muchas veces no puede incorporar las propuestas pensadas y diseñadas para adultos (y cuando se hace es con mucho retraso).

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Actualmente, hemos iniciado un proyecto para evaluar la influencia del ejercicio físico en el rendimiento intelectual en tres grupos de niños: sedentarios; previamente sedentarios y que inician un programa de entrenamiento físico con motivo de este estudio; y deportistas de alta competición (niños en clubes de alto rendimiento deportivo). Concretamente, los objetivos de este proyecto son:

  • Determinar biomarcadores de función sináptica, así como evaluar funciones cognitivas, antes, durante y después del entrenamiento, mediante el uso de tests electrofisiológicos y pruebas computacionales.
  • Evaluar la cinética de factores de crecimiento neuronal producidos por el ejercicio y relacionarlo con las funciones cognitivas
  • Determinar variaciones genéticas individuales que predisponen a un mayor beneficio cognitivo del ejercicio físico.
  • Estudiar cambios cerebrales analizados con técnicas de neuroimagen producidos por el entrenamiento físico.

El CREB, a través de tres de sus divisiones (Instrumentación y Bioingeniería, Informática Gráfica y Señales y Sistemas Biomédicos), aporta al proyecto su experiencia y conocimiento en investigación aplicada y transferencia tecnológica, proponiendo nuevas herramientas de tecnología médica para realizar las pruebas y el análisis de los resultados.
Con los sistemas desarrollados por la División de Instrumentación y Bioingeniería del CREB, utilizando técnicas de bioimpedancia, se monitorizará el índice de masa corporal, así como la composición corporal antes del estudio, en un punto intermedio del mismo y al final. También se monitorizará la actividad física durante el ejercicio mediante actímetros o smartphones, para evaluar de forma objetiva los niveles de actividad diaria total en todos los niños que participarán en el estudio.
La División de Informática Gráfica del CREB diseñará un juego con computador que permitirá medir de forma automática la atención (antes y después del ejercicio). Los investigadores de esta división tienen experiencia en trabajar con end-users infantiles, cuentan con asesoramiento en el ámbito de la psicología para diseñar los tests de atención dentro del juego, y el software desarrollado funcionará en dispositivos móviles.
Por su parte, la División de Señales y Sistemas Biomédicos del CREB realizará la integración y análisis de los datos mediante estadística avanzada que incluirá: análisis longitudinales para medidas consecutivas de biomarcadores y sus correlaciones con variables clínicas, el entrenamiento de modelos predictivos multivariantes no lineales, así como el análisis e integración de los datos obtenidos de plataformas ómicas.

Los resultados obtenidos de este estudio podrán servir de base para recomendar programas específicos de entrenamiento físico en las escuelas, dirigidos a la mejora de las habilidades cognitivas y del rendimiento académico de los estudiantes. Así, avanzaremos hacia una sociedad donde nuestros niños llegarán a la edad adulta habiendo incorporado mejores hábitos saludables, ganarán más confianza en sí mismos y tendrán mejor calidad de vida.

Pere Caminal
Director del Centre de Recerca en Enginyeria Biomèdica (CREB UPC), membre de CIT UPC.