Monitorización de la estabilidad de las máquinas con ciencia de datos | OMRON, España

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Industry 4.0

Monitorización de la estabilidad de las máquinas con ciencia de datos

Publicado a las 2021-07-16 09:53:19 UTC el Industry 4.0

¿Su máquina no tiene ningún problema? Probablemente esté recopilando los datos de producción y de la máquina, pero no los está utilizando. Con un rápido análisis de los datos, es posible evaluar el uso y la calidad de los mismos y, por consiguiente, empezar a utilizar el valor que contienen. Esto le ayudará a definir los pasos que debe dar para conseguir una organización que tenga los datos como base.

Comprobación del estado de las máquinas

¿Cómo funciona este análisis? Las señales de los sensores y, cuando sea posible, de los actuadores, se registrarán con bastante frecuencia, se analizarán y vincularán al proceso de la máquina y al programa de control. Al hacerlo junto con los operarios o ingenieros de la máquina, recibirá información detallada y podrá detectar desviaciones e incoherencias, como la desalineación del sensor, una configuración incorrecta o el desgaste de las piezas. Piense en que podría reducir las pequeñas paradas o averiguar la raíz de un problema intermitente e indefinido.

Monitorización de las máquinas

Gracias a la monitorización constante, es posible detectar anomalías en el proceso y la calidad, identificar desviaciones en las tendencias y recibir asesoramiento sobre el mantenimiento preventivo. También le facilita información sobre el tiempo de cambio de la máquina y muchos otros datos de entrada para el aprendizaje del modelo. Es necesario actualizar los modelos con regularidad para mantener y mejorar la precisión del pronóstico.

El controlador Sysmac AI de OMRON en un entorno de trabajo real

¿Sabía que OMRON dispone de un controlador de máquinas con una biblioteca Sysmac para inteligencia artificial? Podemos ofrecer una prueba de concepto y ayudarle durante la implementación del controlador AI en su línea. OMRON también puede ofrecerle AI como servicio, esto significa que nos haremos cargo del proceso completo de implementación, de las actualizaciones y del mantenimiento. Incluso los sistemas de Al necesitan atención regular para mejorar y adaptarse a los cambios detectados en el comportamiento de las máquinas o en el proceso de producción.

Caso práctico: OMRON Manufacturing of The Netherlands

Hace poco, llevamos a cabo un proyecto de ciencia de datos en la fábrica OMRON Manufacturing of The Netherlands (OMN), en la línea de montaje NX. Este proyecto se centró en la máquina de aplicación de contactos que une los contactos con cajas de plástico.

La máquina de aplicación de contactos tiene varios motores y sensores que generan más de 50 señales en paralelo. El objetivo de este proyecto era monitorizar todas las señales al mismo tiempo y encontrar situaciones anómalas. El controlador AI capturaba señales cada 2 milisegundos, como datos de eventos, y las almacenaba para el posterior análisis de datos y la detección de anomalías.

Uno de los problemas más comunes en este tipo de máquinas ocurre por culpa de los motores de flexión y alimentación del carrete, cuando la máquina no mueve el carrete de manera correcta. El mantenimiento necesario para solucionar este problema exige que toda la línea de producción se detenga durante casi una hora. Gracias a la detección de anomalías, los fallos se pueden identificar con antelación, lo que envía una alarma a los ingenieros y al equipo de mantenimiento. En el caso concreto de esta máquina, la alarma se activa unas horas antes de que se produzca un problema grave. Esta alarma temprana evita la parada de la máquina, ya que garantiza una acción de mantenimiento a tiempo y propone una corrección sencilla sin una parada importante.

Además, los humanos no pueden detectar los cambios sutiles de la máquina. Si la máquina se ralentiza unos pocos milisegundos en cada ciclo de producción a la semana, los operadores o ingenieros no serán capaces de percibirlo. Con el tiempo, la máquina podría funcionar un 10 % más lenta y producir un 15 % menos en un día. La causa principal de este problema se detectó mediante la monitorización del comportamiento de todas las señales utilizando modelos de detección de anomalías. De este modo, se pueden realizar ajustes para mantener el rendimiento de la máquina al máximo nivel.

¿Le gustaría aprovechar al máximo los datos industriales o tiene un problema y cree que la solución se esconde en los datos? Descargue el siguiente artículo técnico para consultar toda la información.

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  • Tim Foreman

    Tim Foreman

    The quote on the desk of Tim Foreman in his office at the European R&D headquarters reads: "If you want to go fast go alone, if you want to go far go together".