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.
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.
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.
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
Se necesita una inversión para mejorar los equipos, la maquinaria, la eficiencia y la seguridad. Sin embargo, tal y como están las cosas es lógico que muchos no se vean capaitados para invertir, aunque pueda dar beneficios a la larga, el riesgo parece muy alto. Un saludo y gracias por este artÃculo.