Sensores y dispositivos IoT
Los sensores son la columna vertebral del mantenimiento predictivo. Recopilan datos en tiempo real sobre diversos parámetros, como temperatura, vibración, presión, humedad, tiempos de funcionamiento y distancias. Los dispositivos IoT facilitan la transmisión fluida de estos datos a los sistemas centrales de análisis.
Tipos de Sensores:
Sensores de vibración: Se utilizan para controlar las vibraciones en motores, bombas y otros equipos giratorios. Las variaciones en los patrones de vibración suelen indicar problemas mecánicos como desalineación o desequilibrio.
Sensores térmicos: Miden los cambios de temperatura en la maquinaria. El sobrecalentamiento suele indicar fallos en los rodamientos o problemas de lubricación.
Sensores acústicos: Captan las ondas sonoras generadas por la maquinaria. Los cambios en los patrones acústicos pueden indicar fallos como grietas o fugas.
Sensores ópticos: Controlan los patrones de luz y se utilizan para detectar defectos superficiales, problemas de alineación y otras anomalías visuales.
Recogida y almacenamiento de datos
La gran cantidad de datos recogidos por los sensores debe almacenarse en un formato estructurado. Para ello se suelen emplear soluciones de almacenamiento en la nube, que ofrecen escalabilidad y facilidad de acceso.
SSI SCHAEFER utiliza dispositivos de borde para acceder a los datos en tiempo real a nivel de control y transferirlos después al sistema informatizado de gestión del mantenimiento el Centro de Mantenimiento WAMAS
Enriquecimiento de datos:
Preprocesamiento: Los datos en bruto recogidos de los sensores se enriquecen mediante pasos de preprocesamiento como el filtrado, la normalización y la transformación. Esto hace que los datos sean más adecuados para el análisis y los modelos de aprendizaje automático.
Procesamiento en tiempo real: Los sistemas capaces de procesar datos en tiempo real proporcionan información inmediata, lo que permite intervenir a tiempo.
Analisis avanzado y aprendizaje automático
Los datos recopilados se analizan mediante algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático. Estas tecnologías pueden identificar patrones y correlaciones que indican posibles fallos en los equipos.
En SSI SCHAEFER, los datos globales de la máquina se utilizan además del historial de mantenimiento individual, que está disponible a través del Centro de mantenimiento WAMAS. Sobre esta base pueden detectarse, por ejemplo, comportamientos desviados en forma de anomalías.
Papel de los algoritmos:
Regresión lineal: Se utiliza para predecir valores numéricos a partir de datos históricos.
Árboles de decisión: Empleados para tareas de clasificación e identificación de patrones de fallos.
Redes neuronales: Eficaces para tareas de aprendizaje profundo, especialmente útiles para reconocer patrones complejos y anomalías.
Detección de anomalías: Algoritmos específicamente diseñados para identificar desviaciones de los parámetros normales de funcionamiento, señalando posibles problemas.
Modelos de aprendizaje automático:
Aprendizaje supervisado: Consiste en entrenar un modelo a partir de datos históricos etiquetados para predecir resultados futuros.
Aprendizaje por refuerzo: Los modelos mejoran sus predicciones mediante ensayo y error, aprendiendo de sus decisiones pasadas.
Aprendizaje no supervisado: Identifica patrones ocultos en datos no etiquetados, útiles para la detección de anomalías y la agrupación.
Interfaz de usuario y cuadros de mando
La información generada a partir del análisis de datos se presenta en cuadros de mando fáciles de usar. Estas interfaces permiten a los equipos de mantenimiento supervisar el estado de los equipos y recibir alertas sobre posibles problemas en tiempo real.
Herramientas de visualización: Los cuadros de mando utilizan varias herramientas de visualización como gráficos, mapas de calor y líneas de tendencia para presentar los datos de forma intuitiva.
Alertas en tiempo real: Las notificaciones inmediatas permiten responder rápidamente a posibles problemas, minimizando el tiempo de inactividad.
