Proyecto PREMANT

Descripción del proyecto

El mantenimiento es un elemento clave en cualquier proceso industrial, independientemente del sector, puesto que contribuye a la reducción de costes, a potenciar la calidad y la eficiencia y a evitar accidentes laborales, entre otras ventajas. Hasta hace no mucho tiempo, en la industria predominaba el mantenimiento correctivo, basado en el estado de los equipos.

Sin embargo, gracias a la evolución tecnológica, al big data y a la digitalización, las estrategias de mantenimiento han pasado a ser preventivas e incluso predictivas, ganando peso en la industria 4.0.

La tecnología en el mantenimiento predictivo, que se basa fundamentalmente en la digitalización, está creciendo rápidamente, y también las soluciones en monitoreo de condición, que es una de sus actividades más importantes.

Hoy en día hay una gran diversidad en la aplicación de técnicas de medición de condiciones, como pueden ser: análisis de vibraciones, medición de temperatura, velocidad, monitoreo y análisis de corriente, termografía, ultrasonido, análisis de lubricante, análisis acústico, etc.

El proyecto tiene como objetivo general la implantación de una prueba de concepto de un nuevo sistema de monitorización de procesos industriales para la toma de decisiones relacionadas con mantenimiento predictivo y mantenimientos no planificados de reparación de los equipos.

Resultados

Las innovaciones del proyecto se centran en los siguientes puntos:

• Utilización de datos de consumo de energía. Una falta de mantenimiento, aparte de derivar en roturas de la maquinaria y paradas inesperadas, provoca mayores consumos de energía durante los periodos de funcionamiento. Este consumo es tenido en cuenta como una consecuencia en muchos sistemas de análisis de mantenimiento y no se utiliza como un indicador de problemas, ya que los sistemas de eficiencia energética de las máquinas hacen su análisis complejo. PREMANT permite adquirir estos datos a través de transductores instalados en la maquina o directamente desde los sistemas de control de la maquinara para que puedan ser tratados mediante futuros sistemas de machine learning para una detección temprana de anomalías en el funcionamiento.
• Conexión con sistemas ERP. Se pretende desarrollar un módulo de conexión entre el backend del repositorio privado de datos y el ERP de la empresa. Disponer de esta información, bien a través de indicadores o a través de datos brutos, facilita a los responsables de planta la toma de decisiones respecto a la asignación de las órdenes de fabricación, priorizándolas según la carga de trabajo, material, plazos de entrega y disponibilidad de la máquina. También permite a los departamentos de mantenimiento la planificación de paradas programadas o revisiones de máquinas en los momentos adecuados donde la carga de trabajo de la máquina sea reducida.
• Hay muchos factores que entran en juego y determinan los procesos de la cadena productiva. Muchas veces, suele ser complicado tener una visión global de los procesos que son determinantes para la toma de decisiones sin tener datos y sin tener en cuenta lasdiferentes áreas de la empresa.
• Conocer esta información permitirá a las empresas alcanzar una mayor rentabilidad porcada producto generado, reducir los costes energéticos, reducir su huella de carbono yganar competitividad dentro de su sector.