Mantenimiento Predictivo basado en-Nube
Mantenimiento Predictivo basado en la Nube (Cloud-basedPredictiveMaintenance) El mantenimineto de equipos y máquinas industrials es crucial para asegurar la productividad, calidad de producto, entrega a tiempo y un ambiente de trabajo seguro. El Mantenimiento Predictivo se soporta en el monitoreo de condición para predecir el estado de funcionamiento a futuro de la máquina y poder tomar decisiones adecuadas. El objetivo principal de esta presentación, es el de mostrar nuevas tecnologias en la recolección de datos de mantenimiento de máquinas y en el procesamiento de la información en la nube. Esta nueva forma de procesar información no solo permite registrar y analizar datos de condición, sino también datos del contexto, que integrados con el resto, permite obtener mejores resultados en el análisis de fallas y predicción de la condición.
– Introducción al Cloud-Computing o Internet-basedcomputing: se explican brevemente los diferentes tipos de servicios basados en internet que incluyen servidores, almacenamiento, aplicaciones, etc.
– Industrial Internet ofThings (IIoT): Se explica la estructura de como se aplica el Internet Industrial al mantenimiento predictivo, esto incluye la adquisición de datos, almacenaje y manejo de datos, analítica de datos y visualización remoto de datos.
– Colección de datos de vibraciones en máquinas: funcionamiento de sistemas de data adquirida con monitoreo continuos basados en-nube y con sistemas manuales de colección de datos. Ventajas y desventajas.
– Almacenaje de data de vibraciones en la nube: Incluye almacenaje de datos, sistemas de computo elásticos, backup, seguridad, Procesamiento de datos en la nube, costos de procesamiento, Análisis de datos y aplicaciones en la nube, sistemas de seguridad y encriptamiento
– Visualización remota de datos de Vibraciones: Soporte e integración de diferentes lenguajes, aplicaciones a la medida, gráficos y tablas, actualizaciones
– Comparación de Análisis de Vibraciones con software en la nube y local: Costo inicial, costo recurrente, performance
– Estructura de sistemas de Análisis de Vibraciones en la Nube: Data y metadata del cliente, nube de cliente, nube de “machine learning y data mining”, privacidad de la data, analíticas generales.
– Sistemas Expertos para análisis de vibraciones basados en la nube: Uso de metadata de identificación de la máquina, datos de diseño y parámetros operacionales. Uso de sistemas de análisis de vibración basados en la Señal. Uso de Sistemas de análisis de vibraciones basados en Modelos dinámicos. Detección de fallas mediante límites basados en experiencia y/o estándares. Diagnóstico de fallas basado en el análisis de frecuencias.
– Sistemas Inteligentes para detección y diagnóstico de fallas: Sistemas inteligentes para diagnóstico de fallas (redes neuronales, IA, árboles de decisión, etc.), Detección de fallas y predicción de fallas, predicción de la degradación mecánica de componentes, parámetros de urgencia por reparar.