¿Cuál es el verdadero valor de IoT para el mantenimiento predictivo?
¿Recuerdas cuando tu servomotor fallo y tuviste que arreglarlo? Se trata de un mantenimiento reactivo, que no requiere ninguna planificación, solo requiere afrontar día a día las averías a medida que van surgiendo.
-Vea estas fotos como ejemplo, con rodamientos rotos.
Para minimizar estas revisiones de última hora y los altos gastos, hoy en día muchas empresas utilizan el mantenimiento preventivo, lo que significa que mantiene sus servomotores y equipos según un calendario fijo. Es como llevar su automóvil a una revisión de mantenimiento de rutina y un cambio de aceite cada 12 meses. Sin embargo, eso no fue suficiente porque a veces su servomotor fallaba antes del servicio regular establecido, o a veces el período de tiempo entre dos servicios programados era demasiado largo.
Con el tiempo y utilizando la tecnología, te volviste más inteligente y comenzaste a comprender el estado de los servomotores al tomar medidas con equipos de vibración. Creaste una capacidad de mantenimiento predictivo, pero manualmente.
Esto funcionó, pero requería que un técnico fuera in situ, tomara lecturas, capturara datos y luego creara hojas de cálculo y predijera el mantenimiento basado en el análisis. También requería informar al ingeniero de sistemas y al departamento de mantenimiento al respecto. El resultado ayudó mucho, pero la ejecución fue agotadora.
Se hizo sobre una base ad-hoc. Y luego surgió el IoT, que simplificó el proceso con monitoreo en tiempo real y detectó el estado de los servomotores y predijo el mantenimiento en función de ello.
Como ejemplo, a continuación, puedes ver un servomotor siendo analizado en tiempo real usando un sensor de vibración.
Actualmente, muchas empresas tienen programas de reemplazo en sus servomotores. Esto implica reemplazar todos los componentes y cojinetes, ya sea que estén desgastados o no.
El mantenimiento predictivo consiste en monitorear constantemente las condiciones del equipo para predecir problemas. Los sensores IoT juegan un papel esencial en este proceso, ya que recopilan datos sobre diferentes parámetros (por ejemplo, temperatura, vibración, etc.) Luego, estos datos se analizan para predecir cuándo puede ocurrir un fallo. Con la
Analizar el por qué para que no vuelva a suceder.
Este rodamiento muestra las marcas de la corriente eléctrica (Fluting)
El verdadero valor de IoT es que ahora podemos recopilar suficientes datos, datos rentables que ya existen, pero que nunca antes habíamos capturado. Ahora podemos capturar estos datos de forma continua y sin esfuerzo, en volúmenes enormes.
Así que esto es todo.
¿Porque es esto importante? Porque el tiempo de inactividad en la fabricación es un desastre. A través del análisis de vibraciones, las empresas pueden planificar previamente el mantenimiento del servomotor para eliminar cualquier tiempo de inactividad forzado, así como evitar mayores costos de reparación del servomotor.
