Resumen

Aprovechar las nuevas tecnologías existentes en el mercado como es la tecnología IIoT para la Industria 4.0, es indispensable y clave para contar con información en tiempo real del estado de los activos y de la productividad de los procesos industriales, tanto para asistir a la toma de decisiones como para hacer un uso más eficiente de los recursos. Conocer a tiempo si un activo está siendo bien utilizado, el tiempo de uso, si hay parámetros fuera del rango normal de funcionamiento, etc, permite detectar problemas que pueden ser solucionados de forma planificada e inmediata, evitando detenciones imprevistas de la línea de producción, con las consecuencias que ello trae. El encontrar un equilibrio entre un uso más eficiente de los equipos de producción para optimizar la producción no es una tarea sencilla, y se requiere para ello de contar con información precisa de todos los procesos involucrados. Para ello la obtención de datos de forma automática es de vital importancia para mejorar los procesos de mantenimiento y producción.

Si se agrega una dimensión extra a la planificación de mantenimiento de los activos, es decir, incorporar el sensado de ciertos parámetros relevantes, se pueden detectar problemas con anticipación a la fecha de control de mantenimiento. Esto no solo permite obtener información de los activos para optimizar las tareas de mantenimiento, sino que también posibilita la determinación de indicadores de productividad. El gran avance de la electrónica, los sistemas de computación y comunicaciones ocurrido en los últimos años posibilita recopilar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes de datos de una máquina, analizarlos buscando interrelaciones entre los mismos a fin de detectar potenciales eventos que no son directamente determinados mediante la medición de un parámetro físico único. Un ejemplo típico de ello es el monitoreo de vibración, de nivel de ruido, de consumo eléctrico y de temperatura de un motor industrial.

INSUS Ingeniería Sustentable, un proyecto de tecnología de IoT (Industrial Internet of Things) para Industria 4.0 integrado a CONSUMAN, desarrolla productos y servicios que permiten mediante las últimas tecnologías mejorar las tareas de mantenimiento y asistir a la toma de decisiones para incrementar la productividad. Los sistemas de monitoreo desarrollados son adaptables a diferentes aplicaciones, y permiten mediante sensores y actuadores interactuar con el mundo físico y obtener información para optimizar la toma de decisiones y hacer un uso más eficiente de los recursos. Estos sistemas están formados por estaciones de telemetría con diferentes interfaces de comunicación tanto inalámbricas (WiFi, LoRa, Sigfox, 2G, 3G, 4G, LTE-M, NB-IoT) como cableadas (Ethernet, Fibra Óptica) (Figura 1). Los datos obtenidos por los sensores son enviados por el sistema a un servidor Web en el cual se realiza el procesamiento de los datos, y la visualización de la información, para que los responsables de las empresas puedan conocer en tiempo real el estado de sus activos y de su producción para asistirlos en una mejor toma de decisiones. Este acceso se realiza mediante una PC o Smartphone a través de una página Web con usuario y contraseña.

El sistema es totalmente configurable y permite la conexión y manejo de cualquier tipo de sensor y actuador, según el parámetro de interés a medir. Se puede instalar en el activo que se desee monitorear de forma independiente, sin interactuar con el sistema de control electrónico de la máquina. En la Figura 2 se muestran los módulos de telemetría y de manejo de sensores. Los datos enviados al servidor Web son visualizados mediante dashboards configurables según la necesidad del usuario. El sistema permite generar alarmas y notificaciones via correo electrónico o mensaje de texto (SMS) cuando los valores de los datos sensados superan un umbral predefinido. Los datos obtenidos también pueden ser descargados en formato CSV para su análisis. En la actualidad se trabaja en la incorporación de mecanismos de inteligencia artificial en los equipos de monitoreo, como es el aprendizaje de máquina (machine learning), a fin de que los mismos puedan aprender y tomar decisiones específicas de forma autónoma. 

En la Figura 3 se muestra un ejemplo de sistema de monitoreo de productividad con reporte automático de eventos de parada. El mismo brinda información de tiempos de producción (horas y porcentajes de funcionamiento y de detención de la máquina) indicados por barras azules, y registro de eventos de detención de la máquina indicados por espacios blancos (Figura 4). Cada uno de los eventos de parada son identificados y reportados.

En la Figura 5 se muestra un sistema para medición de energía eléctrica. Con el mismo se realizan diferentes tipos de análisis que permiten tomar decisiones sobre un mejor uso del recurso. En la Figura 4 se muestran algunas mediciones obtenidas, el registro de eventos relevantes y la detección temprana de potenciales problemas.

Otro tipo de aplicación es el monitoreo y control del correcto funcionamiento de máquinas de producción mediante la incorporación de sensores de vibración en diferentes puntos críticos de la misma (Figura 7). Mediante la información obtenida se pueden detectar posibles problemas de funcionamiento que pueden poner en riesgo a la máquina.

INSUS CONSUMAN ya cuenta con varios casos de éxito en diferentes industrias, y posee la capacidad de adaptar sus desarrollos a  la necesidad particular de cada cliente debido a la arquitectura modular y reconfigurable utilizada (Figura 8).

Ejemplos de aplicaciones desarrolladas:

• Monitoreo del estado de funcionamiento de activos con análisis predictivo de fallas.
• Monitoreo y determinación de la productividad.
• Monitoreo de caudales y niveles en tanques.
• Medición de consumo eléctrico y optimización del uso de la energía.
• Monitoreo y análisis de vibración de activos.
• Monitoreo de niveles acústicos.
• Monitoreo y análisis de calidad de aire.

El propósito de INSUS es “Monitorear los recursos naturales y productivos del mundo para un futuro más sustentable”.

Autores:

Ing. Guillermo Riva
Ingeniero en Electrónica y Doctor en Ciencias de la Ingeniería.
Socio fundador y representante de INSUS Ingeniería Sustentable SAS, Consultor IIoT de CONSUMAN (Argentina).
Correo: griva@insus.com.ar
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dr-ing-guillermo-riva-8347b335/?originalSubdomain=ar

Cra. Gisela L. Ledesma
Contadora Pública Especialista en Gestión de Tecnologías Innovadoras.
Socia fundadora de INSUS Ingeniería Sustentable SAS, Consultora de IIoT de CONSUMAN (Argentina).
Correo: giseledesma@insus.com.ar
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gisela-luciana-ledesma-b0b5518a/