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Diciembre de 2017 Página 2 de 2

Servicios 4.0 en la manufactura: tendencias y aplicaciones

Dr.-Ing. Miguel Garzón

La diferencia de la propuesta 4.0 radica en la capacidad que se tiene hoy de acceder a la información de manera más rápida y en sitios donde antes era impensable hacerlo.

En este campo, muchas empresas han tomado la iniciativa de crear plataformas que reciben datos provenientes de diferentes estándares y los ponen a disposición para el futuro análisis de los interesados. A este tema es al que se le denomina comúnmente: Digitalización de la producción. Instituciones como la VDMA (Unión Alemana de Fabricantes de Máquinas y Aparatos) están haciendo esfuerzos estratégicos para que sus miembros se acerquen a la Industria 4.0 con pasos definidos. Y uno de estos es precisamente el acogerse al estándar para la interfaz de comunicaciones OPC-UA. Este es un estándar de interfaz abierta especificado en la serie de normas IEC 62541, cuya sigla significa Arquitectura Unificada de Comunicaciones de Plataforma Abierta. Este estándar, permite por ejemplo que las descripciones de capacidades de las máquinas se especifiquen de una manera única a través de todos los diferentes fabricantes, lo que hace que al integrar una nueva máquina en un sistema sea mucho más fácil, debido a que la información está descrita de manera idéntica independientemente del proveedor. Entre los datos que incluye el estándar, están además de los datos del equipo y su tipo, temas de mucha relevancia, como datos de proceso, temperaturas, tasas de corte y tiempos de ciclo. Los escenarios de aplicación van mucho más allá del concepto Plug & Work, del que se viene hablando hace muchos años, dado que permitiría hacer monitoreo de condición de componentes y máquinas de toda una línea de producción, al aprovechar que se pueden tomar datos independientemente del field bus local, y así alimentar más fácilmente modelos de mantenimiento predictivo.

Industria 4.0 para el mantenimiento predictivo de componentes de máquina

Según Tomas Hedenborg, CEO de la empresa Fastems Systems GmbH, quien ha ofrecido servicios para la optimización del manejo de partes y palets mediante programas de automatización para planear procesos productivos, “el siguiente paso es usar la digitalización de la información para el mantenimiento predictivo y el análisis de datos para evitar al menos el 80% de todos los problemas potenciales en producción antes de que aparezcan”.

El mantenimiento predictivo aplica modelos analíticos y los compara contra los datos obtenidos por sensores puestos en las máquinas con el fin de predecir de manera proactiva fallas en los componentes. El análisis de estos datos permite entregar recomendaciones a los diferentes departamentos de una empresa, como el de operaciones, mantenimiento e IT para que se ocupen del problema de manera temprana. Al prever que un componente aún tiene un remanente de vida útil antes de que falle y de esta manera se eviten paradas no esperadas, o incluso evitar el cambio de componentes cuando aún están perfectamente útiles, ahorra costos y pérdidas de productividad notablemente.

Y es precisamente en estos temas donde los más avanzados proveedores de tecnología para la Industria 4.0 se están perfilando. Uno de los casos más notables es el de Plethora IIoT, empresa miembro del Industrial Internet Consortium, IIC, donde se encuentran también empresas del tamaño de Bosch, SAP, GE, IBM o Xilinx y que se reúnen a definir los estándares, mejores prácticas y procesos del internet industrial. Plethora IIoT, presente también en la feria EMO de Hannover, expuso sus soluciones altamente innovadoras que apuntan a resolver muchos de los problemas presentes en los ambientes industriales reales, cuando se trata de aplicar el concepto de Industria 4.0. En primer lugar, la empresa ofrece integración entre sistemas de información industriales y ambientes de computación en la nube, resolviendo los problemas de comunicación entre diferentes equipos, de manera segura y determinística. Por otro lado, los datos que recoge de los sensores instalados en máquina son procesados por algoritmos con capacidad de cómputo en paralelo de alto desempeño y basados en hardware programable de última generación, suplido por el fabricante Xilinx con quien cooperan dentro del IIC. El cómputo de los datos se hace directamente en el Edge, término usado para describir el hecho de que se realiza directamente en máquina y no en la nube, como se propone usualmente. Los algoritmos de diagnóstico y pronóstico de componentes de máquina están basados en algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), que facilitan el análisis de muchas variables simultáneamente a la hora de entender qué interacción entre parámetros de proceso pueden ser los causantes del deterioro de un componente en particular. “Los tiempos muertos le pueden costar a algunos fabricantes hasta USD 22,000 por minuto. Las fallas inesperadas son uno de los factores más importantes en costos de mantenimiento. Ser capaces de predecir la degradación de los sistemas tiene un fuerte impacto positivo en disponibilidad de máquina, incrementando la productividad y reduciendo los tiempos muertos, fallas y costos de mantenimiento”, aseguró el gerente de proyectos de Investigación y Desarrollo de Plethora IIoT, Javier Díaz.

De manera interesante también, los datos previamente analizados en el Edge por las soluciones de Plethora IIoT pueden ser enviados para análisis posterior a plataformas ya disponibles en la nube como el GE Predix, Azure de Microsoft, entre otras.

En conclusión, la Industria 4.0 al hacer disponible una gran cantidad información de diferentes capas de la producción industrial para más especialistas, ha dejado de ser solo un concepto en laboratorios de desarrollo y ya cuenta con aplicaciones reales en la industria de la manufactura que con seguridad se irán multiplicando a medida que más usuarios tomen ventaja de sus posibilidades. Cada empresa, independientemente de su tamaño, puede hacer uso de esta nueva tendencia para su beneficio. No hacerlo, sería un error que costaría aún mayor diferencias de productividad entre los países que le apuestan a desarrollar estas tecnologías en nuestra región.

Fin.

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Acerca del autor

Dr.-Ing. Miguel Garzón

Director de PM Tec Engineering.
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