Tekniker

Mantenimiento predictivo para bienes de equipo

Objetivo

Optimizar las estrategias de mantenimiento, gestionar la energía como recurso de la producción y mejorar fiabilidad de las máquinas.

Resultados

Sistema embebido para monitorizar y evaluar el estado de salud de la máquina.

Mantenimiento predictivo para bienes de equipo

Para llevar a cabo el mantenimiento predictivo en este caso, se estudian los datos que se pueden extraer de uso, rendimiento o condición mediante técnicas de data mining para identificar anomalías respecto a condiciones normales y que pueden ayudar al diagnóstico y pronóstico de fallos.

Toda esta información extraída unida a un conocimiento de las tecnologías TIC posibilita el seguimiento de los diferentes activos de forma controlada mediante sistemas de software basados en los nuevos conceptos de cloud computing e internet of things. Se está trabajando en plataformas que puedan permitir a los usuarios una ágil toma de decisiones y análisis de los diferentes activos de su empresa.

Como  ejemplo, se ha diseñado un sistema embebido capaz de monitorizar y evaluar el estado de salud de una máquina utilizando la información de energía, obtenida de sensores de energía, corriente, etc. y de datos accesibles de la máquina.

Además, se pretende utilizar las señales para la gestión de mejora del negocio teniendo en cuenta los siguientes tres conceptos: optimizar las estrategias de mantenimiento basadas en la predicción, gestionar la energía como recurso de la producción, y permitir a los fabricantes recabar conocimiento del uso y fiabilidad de sus máquinas. IK4-TEKNIKER trabaja en el desarrollo de los diferentes algoritmos que permiten establecer la salud de las máquinas.

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