Inteligente

Conozca las opciones de su proveedor antes de poner a trabajar los datos de la máquina

El atractivo para los fabricantes de buscar una fabricación más inteligente a través de una lectura inteligente y automatizada de los datos de la máquina nunca ha sido tan fuerte, y nunca ha habido más ayuda disponible de los llamados expertos en datos, que parecen estar muy arraigados en los últimos tiempos. años. Algunos son mejores que otros, por supuesto, pero, dado el número de ellos, ¿en quién debería confiar un fabricante? ¿Cómo empieza uno?

La calidad de la ayuda de datos de máquina que uno puede obtener de un integrador, consultor u OEM puede variar en función no solo de lo que el cliente necesita o solicita, sino también de factores como la educación y la experiencia en el dominio que influyen en el proveedor. Antes de contratar a uno de estos gurús de datos para que le ayude a implementar el software inteligente de la Industria 4.0, vale la pena investigar, hacer preguntas, obtener más información y conocer realmente al proveedor para asegurarse de que sea compatible.

Smart Manufacturing habló con tres proveedores sobre una tarea específica de fabricación inteligente: implementar una función de mantenimiento predictivo mediante la recopilación y el análisis de datos. Aunque los conceptos básicos eran los mismos, los tres ilustraron diferentes actitudes y pensamientos sobre cómo ayudan a sus clientes.

Preston Johnson, gerente sénior de soluciones, integridad y confiabilidad de activos en CB Technologies, se basa en gran medida en la ciencia.

"Tiendo a adoptar un enfoque basado en la física para las aplicaciones que respaldan el mantenimiento predictivo y los procesos comerciales relacionados en entornos industriales", dijo. "Por ejemplo, aprovecho mi experiencia en instrumentación industrial y certificaciones en análisis de vibraciones e ingeniería de confiabilidad. Estas experiencias y educación brindan una historia de configuración para el mantenimiento predictivo y el seguimiento de las métricas de ROI que mejoramos a través de actividades de mantenimiento predictivo".

Los estudios han demostrado que el mantenimiento predictivo es más económico que el mantenimiento basado en el tiempo y el uso, señaló Johnson. La utilidad real es poder predecir lo suficientemente lejos para permitir que el trabajo se realice dentro de los cronogramas normales y las cadenas de suministro esperadas.

El enfoque del CEO de IoTco, Mo Abuali, es: Piense en grande, comience en pequeño, escale rápidamente.

Abuali explicó que IoTco, abreviatura de IoT Company, proporciona una solución llave en mano desde el sensor y la adquisición de datos hasta el análisis para ayudar al cliente a evaluar y capacitar a su equipo para que puedan escalar el software. "Nuestra garantía sobre el mantenimiento predictivo y también sobre la calidad predictiva es brindar conocimiento del dominio, implementar en menos de 90 días, escalar rápidamente utilizando el equipo interno del cliente y obtener el ROI de la IA y el análisis predictivo en tres a seis meses".

En Heidenhain, OEM de CNC/control de movimiento, los clientes dijeron que necesitaban una solución fácil de conectar para monitorear nuestras máquinas y ver si el husillo está funcionando, qué programas se están ejecutando y qué tan eficiente está funcionando la máquina, explicó Gisbert Ledvon, director de Desarrollo de negocio de máquinas herramienta. “Los clientes nos dicen, 'no somos expertos en TI, solo queremos aprovechar los datos que tiene la máquina sin contratar a un técnico de TI'. Y para eso Heidenhain desarrolló el StateMonitor".

StateMonitor es una plataforma de software que permite la supervisión remota y la evaluación de datos durante la fabricación en tiempo real.

Heidenhain lanzó recientemente una nueva versión de StateMonitor y también presentó PlantMonitor, que agrega datos de producción de monitoreo y análisis de múltiples sitios. Para utilizar PlantMonitor, al menos una máquina debe estar equipada con una combinación de software de control TNC/StateMonitor de Heidenhain en cada sitio, pero se pueden incluir y monitorear máquinas herramienta que utilicen controles que no sean de Heidenhain.

"Observamos el protocolo más común en uso en los Estados Unidos, y es MTConnect", dijo Ledvon. "Internacionalmente es OPC-UA. Ahora estamos ofreciendo estas interfaces para que los clientes puedan conectar otras marcas de máquinas muy fácilmente y conectar datos de ellos usando StateMonitor para llevar esos datos a un análisis limpio y agradable. Y eso se puede poner en su celular teléfono, puede estar en una tableta, por lo que puede recopilar los datos dondequiera que esté".

StateMonitor proporciona la capacidad plug-and-play que pedían los clientes de Heidenhain.

"Puede conectarlo directamente al control y recopilará todos los datos que ya recopila Heidenhain CNC", dijo Ledvon. "Quitamos eso del control y lo ponemos en un buen análisis, obtienes gráficos y puedes analizar tu tienda y ver dónde están tus cuellos de botella".

Diseñado para resaltar el uso de datos y fomentar flujos de trabajo que ahorren tiempo mediante tablas y gráficos, el nuevo StateMonitor V1.4.0 ofrece varios beneficios. Esto incluye la capacidad de recopilar datos de uso de herramientas actuales, lo que ayuda a evitar el reemplazo prematuro de herramientas; personalizar el estado de la máquina agregando condiciones adicionales y cambiando a una preferida cuando la máquina se considere productiva; y mostrar las señales monitoreadas en su página de estado de la máquina.

Ledvon explicó que la capacidad de señales monitoreadas significa que StateMonitor puede realizar un seguimiento de hasta cinco sensores por máquina, y los datos resultantes se utilizan para el mantenimiento predictivo. Además, los operadores pueden ingresar el mantenimiento preventivo recomendado de la máquina (basado en el tiempo y/o el uso) en el programa.

"Luego, cuando haga la planificación de su proceso, le indicará que planeó que esta máquina funcione durante las próximas 50 horas, pero recuerde que mientras tanto hay un mantenimiento que hacer", dijo. "Puede anular o hacer el mantenimiento primero".

Un operador también puede agregar información complementaria para respaldar un nivel de salida.

"La otra cosa diferente en State Monitor en comparación con otro software de monitoreo es que estamos permitiendo que el operador ingrese al sistema", dijo Ledvon. "Nuestro sistema le permite al operador, directamente en la máquina con la función 'FN38', poner información en el análisis. Puede informar, 'No pude ejecutar la máquina porque no tenía un programa' o 'Yo no podía hacer funcionar la máquina porque no tenía piezas o porque la herramienta se rompió.' Por lo tanto, el operador no se siente monitoreado y juzgado sin que se escuche su voz sobre por qué su productividad no es buena".

Heidenhain no solo acomoda tiendas con máquinas de otros proveedores, sino que también tiene una función para operadores más expertos en tecnología.

"Puede exportar todos los datos que recopila StateMonitor en un formato de Excel o un entorno de Oracle, o SQL o Microsoft, y luego puede hacer lo que quiera en el gran esquema de la Industria 4.0", dijo.

Abuali dijo que los fabricantes buscan cuatro cosas: valor técnico, conocimiento del dominio, retorno de la inversión y velocidad (o velocidad) para implementar y escalar.

"Esto significa que quieren implementar soluciones complejas de IA en un entorno complejo, pero quieren hacerlo en menos de tres meses", dijo. "Ya han pasado por largas y costosas implementaciones de MES [sistema de ejecución de fabricación] y ERP [planificación de recursos empresariales]".

IoTco busca interoperar o complementar el entorno de mantenimiento existente de un cliente, dijo Abuali. Un cliente puede tener un sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS) para actividades de mantenimiento predictivo. En ese caso, él o ella quiere una máquina y su IA para alertar al CMMS o incluso generar automáticamente una orden de trabajo antes de que la máquina falle. De esa manera, el taller tiene tiempo para optimizar el pedido de repuestos y trabajar dentro del horario regular de su equipo de mantenimiento.

En otras palabras, explicó Abuali, las empresas lo quieren todo: mejorar la eficiencia laboral, mejorar las piezas de repuesto y mejorar la programación. La creencia de IoTco no es solo implementar un software de mantenimiento predictivo, sino integrarlo realmente dentro del equipo de mantenimiento, los cronogramas y las órdenes de trabajo de un cliente.

"Por eso es muy importante crear alertas significativas, notificaciones significativas, a las que llamamos alertas predictivas, y también generar esas órdenes de trabajo predictivas [como] órdenes de trabajo de mantenimiento y solicitudes de piezas de repuesto directamente en su software de mantenimiento", dijo. "Creo que ese es un gran desafío hoy: no hay interoperabilidad. No queremos implementar soluciones aisladas".

Para superar la falta de interoperabilidad, IoTco busca utilizar API (interfaces de programación de aplicaciones), intermediarios de software que permiten que dos aplicaciones se comuniquen.

"En el mundo de hoy, si estoy prediciendo que una máquina o un componente como un husillo o un rodamiento fallará en las próximas dos semanas, por ejemplo, puede crear reglas y puede usar esa API y generar trabajo automáticamente pedidos y solicitudes en prácticamente cualquier sistema de mantenimiento", dijo Abuali.

Al comienzo de un proyecto de análisis predictivo para un cliente, IoTco ingresa e inspecciona todas las máquinas, incluidos los activos heredados. Selecciona las máquinas críticas y los componentes críticos de la máquina, como husillos, husillos de bolas, bombas y motores. Todos los sensores y el hardware están listos para usar; IoTco no hace nada propietario.

"Y luego ayudamos al cliente a seleccionar algo asequible y escalable, y enviamos a una persona para que instale los sensores, brindando un servicio llave en mano y de guante blanco", dijo Abuali. "Y luego capacitamos al capacitador para que su equipo interno pueda instalar sensores adicionales y escalar por su cuenta".

Para mantener bajos los costos y acelerar las implementaciones de IA, la empresa tiene una biblioteca de más de 30 aplicaciones diferentes o plantillas de soluciones.

"El hecho de que IoTco tuviera soluciones que ya estaban preempaquetadas para el equipo que tenemos en nuestras instalaciones fue una gran parte de nuestro proceso de selección", dijo Tyrone Ellis, líder de ingeniería de posventa en Trane Technologies en Columbia, Carolina del Sur, en un caso: estudio de vídeo

El beneficio real de poder predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento de la maquinaria es que convierte un problema potencial en uno que es fácil de resolver.

"Eso me permite programar mis cuadrillas sin horas extras y pedir mis piezas [en medio] de las limitaciones de la cadena de suministro", dijo Johnson. "Ese problema es más fácil si tengo un horizonte de tiempo más largo".

Para empezar, le gusta usar umbrales de monitoreo de la condición de la máquina que se basan en las mejores prácticas de la industria y su propia experiencia con esas tecnologías para tener una idea de si puede haber algún problema con una máquina. Verá los datos disponibles y preguntará cómo está funcionando la máquina.

"Ahora puedo señalar dónde podemos detectar la degradación de la salud de la máquina; siempre vamos a tener alguna degradación", dijo. "Y puede realizar un seguimiento y una tendencia en caso de que algo cambie, pero la idea es que desea capturar y tener una buena visión sólida de la salud de su equipo que le permita un horizonte de tiempo suficiente para planificar antes de su próxima interrupción".

Para ayudar a evaluar el estado del equipo, Johnson utiliza cinco tipos de sensores: análisis de firma de corriente del motor, vibración, ultrasonido, análisis de aceite y temperatura.

"Si observa la corriente que realmente ingresa al motor y cómo se usa, puede ver que comienza a desarrollarse un problema del motor eléctrico", dijo. "El análisis de la firma de corriente del motor, creo que está empezando a crecer en popularidad, especialmente con los variadores de velocidad y los controles de motor inteligentes. Muchos de ellos tienen este tipo de tecnología incorporada; y luego, para muchos de los más antiguos, hay algo muy tecnología rentable que puede agregar.

"La vibración generalmente sale de mi bolsillo a continuación, después de agotar todos mis datos 'gratuitos' disponibles'", agregó Johnson. "La vibración puede brindarle más información sobre los modos de falla que otras tecnologías. Sé que si mi vibración supera las dos pulgadas por segundo, mi máquina realmente está bailando y probablemente vea un problema funcional pronto".

Johnson diferencia dos tipos de ultrasonido: mecánico y aéreo. Utiliza ultrasonido mecánico para detectar los sonidos de "chasquido, crujido y estallido" que hace el metal cuando comienza a moverse debido al desgaste y la fatiga.

Ofreció una analogía: "A veces, en invierno o en verano, tu casa cruje un poco, y lo mismo sucede con el metal", dijo. "En muchas máquinas, un ultrasonido en el lugar correcto puede detectar esas grietas. Eso es algo que [el monitoreo] de vibraciones no verá hasta un poco más tarde". Sin embargo, el ultrasonido mecánico no se usa tanto como el monitoreo de vibraciones.

Donde el ultrasonido realmente ahorra dinero a los fabricantes es con el ultrasonido aerotransportado, dijo. En la industria, los instrumentos de ultrasonido aerotransportados se utilizan para inspeccionar las líneas de suministro de vapor o aire presurizado para detectar fugas costosas.

Para el análisis de aceite, históricamente un taller tenía que tomar una muestra de aceite y enviarla a un laboratorio, algo así como hacer un análisis de sangre. Ahora hay sensores disponibles que harán las mismas mediciones por día, por hora o minuto a minuto y alimentarán los resultados a un lago de datos.

Johnson llama a la temperatura su sensor de confirmación. "Creo que veo algo en mi vibración que me dice que mis rodamientos están fallando, ¿cómo está mi temperatura?" él dijo. "La temperatura también está aumentando, así que ahora tengo dos sensores que me dicen lo mismo y eso me ayuda cuando estoy tratando de hacer un caso".

Entonces es una cuestión de experiencia en la materia, o conocimiento del dominio, determinar qué tan rápido ocurrirá la falla.

Así como la informática de las máquinas ayuda a predecir el mantenimiento necesario, los datos sobre posibles proveedores pueden ayudar a pronosticar qué proveedor es el mejor para un cliente individual.

Conéctate con nosotros