Los principales fabricantes de automóviles en el mundo desarrollaron la norma ISO/TS 16949:2009 (Quality Management System for the Automotive Industry) que aplica a los fabricantes y la cadena de suministro de autopartes, para establecer parámetros de calidad y el cumplimiento de los requerimientos del cliente.
La cláusula 7.5.1.4 de la norma establece el requerimiento de implementar una estrategia de mantenimiento preventivo y predictivo, identificando los equipos críticos del proceso, disponiendo de las tecnologías adecuadas y empleando los métodos de mantenimiento predictivo para mejorar continuamente la confiabilidad y disponibilidad de las máquinas involucradas en el proceso.
En la mayoría de las fábricas del sector automotriz, el mantenimiento normalmente sigue protocolos proporcionados por el fabricante de los equipos en los que las recomendaciones se basan en inspecciones periódicas por horas de uso o en algún otro intervalo fijo. Este último causa intervenciones de mantenimiento preventivo innecesarias y la incapacidad de detectar fallas en etapas iniciales que pueden causar errores funcionales futuros. Ambas, generan perjuicio económico en las finanzas del fabricante.
No obstante, las estrategias de mantenimiento enfocadas en la manufactura de clase mundial dan prioridad a las actividades de mantenimiento basadas en la condición de las máquinas, también conocidas como actividades de mantenimiento predictivo, por encima de aquellas actividades de mantenimiento basadas en tiempo. Es en el mantenimiento predictivo, donde se emplea la tecnología de monitoreo de la condición de los equipos a través de sistemas IoT.
¿Cuál es el rol de la tecnología IoT en la industria automotriz?
IoT significa internet de las cosas y básicamente describe a equipos industriales conectados a una red de sensores y dispositivos inteligentes que recolectan datos de parámetros de operación de las máquinas en tiempo real, que luego son analizados por modelos predictivos mediante algoritmos de inteligencia artificial haciendo más fácil la recolección y análisis de información. Es por medio de estos que es posible predecir y actuar sobre fallas tempranas, evitando así, paradas no planeadas y altos costos en mantenimiento correctivo para varias industrias, como la automotriz.
En definitiva, IoT e Industria 4.0 nos permite encontrar soluciones veloces y sencillas a través de innovaciones tecnológicas. Y la industria automotriz no ha dudado en beneficiarse de esto para su crecimiento y desarrollo, incrementando la calidad de los vehículos, haciendo la vida de los conductores y su entorno más fácil y seguro. Sin duda, los procesos de producción se siguen optimizando gracias al uso de la inteligencia tecnológica haciendo más eficientes y eficaces los productos de esta y más industrias.
¿Por qué el internet de las cosas es tan importante en el mantenimiento predictivo para la industria automotriz?
La importancia de la implementación en la industria automotriz, se hace referencia a los beneficios que la tecnología IoT le ofrece a los gestores del mantenimiento al momento de planificar, ejecutar, gestionar y mejorar sus estrategias.
La alta competitividad en el sector obliga a las empresas a aplicar mejoras constantemente y tener altos estándares de calidad dentro del proceso productivo. Para los ingenieros de mantenimiento es clave tener bajo control los equipos que intervienen en el proceso productivo, tener fácil accesibilidad de los datos sobre la condición de sus máquinas en tiempo real y recibir notificaciones móviles sobre alertas de fallas en sus equipos; estas son solo algunas de las formas en que la tecnología IoT puede hacer que sus procesos sean más productivos para la industria automotriz. Además, se suman varias ventajas que nos ofrece junto al mantenimiento predictivo en este sector; desde la reducción de costos y riesgos, la ampliación del ciclo de vida útil de los vehículos gracias a la reducción y prevención de fallas inesperadas hasta la implementación de una herramienta centralizada de datos que garantiza que un sistema productivo pueda expandirse y escalar fácilmente.
Si bien existen muchas razones más, los siguientes seis factores están impulsando a las compañías a implementar este enfoque tecnológico para monitorear sus máquinas en la industria automotriz:
1. Acceso a tecnología de sensores de bajo costo y consumo de energía
En los últimos 30 años, el costo de fabricación de los sensores disminuyó radicalmente a más de un 90%, aumentando su disponibilidad en el mercado. Ahora son cada vez más robustos con baterías de alta autonomía, pudiendo ser instalados y configurados con gran rapidez sin la necesidad de personal especializado.
Actualmente, los sensores embarcan microchips con acelerómetros que permiten la medición de la aceleración de la vibración en los tres ejes de coordenadas X, Y e Z. Adicionalmente, con el avance de la tecnología de las telecomunicaciones, los datos recolectados por los sensores son enviados de forma fácil, segura y económica a sistemas de almacenamientos de datos.
Por ejemplo, con el sensor Smart Trac es posible recolectar datos en tiempo real de parámetros como la vibración triaxial, temperatura, consumo de energía y horas de funcionamiento de la máquina.
Su implementación se traduce en la reducción de los costos de inversión en hardware e infraestructura de tecnologías de información complejas, lo que significa que las empresas no necesitan invertir en el desarrollo de sus propios centros de datos.
2. Conectividad con los sistemas de almacenamiento de datos
Para la transmisión de los datos recolectados por los sensores, deben establecerse los protocolos inalámbricos (sensor al receptor), los canales de comunicación (receptor a la nube), los protocolos de red y la plataforma de nube de IoT que se utilizará.
La más conocida es la tecnología Wi-Fi que permite que los dispositivos electrónicos se conecten a una red de área local inalámbrica (WLAN).
Por otra parte, los canales de comunicación 3G/4G son servicios de internet móvil con banda ancha que permiten enviar con rapidez y a un bajo costo; gran cantidad de datos a los servicios de almacenamiento basados en la nube, facilitando a técnicos e ingenieros el acceso a los datos en tiempo real y la flexibilidad de conectarse con las plataformas de gestión de mantenimiento en cualquier momento y lugar, mediante un navegador web o un aplicativo móvil.
3. Algoritmos de inteligencia artificial para el análisis de datos
Cada elemento de una máquina genera una vibración en su frecuencia de trabajo en condición normal, por lo que ese comportamiento debe ser registrado para tener el patrón de funcionamiento deseado.
A continuación, te mostramos cómo se puede aplicar a través de un periodo de entrenamiento de sensores ya instalados en las máquinas para identificar el ADN de vibración del equipo, el cual permite establecer la línea base límite entre su funcionamiento normal y anormal. Es a partir de allí, donde los modelos predictivos de fallas como: desbalanceo, desalineación, picos de vibración o fallas en rodamientos entran en acción en caso de iniciarse una falla.
Una de las grandes ventajas de utilizar algoritmos de inteligencia artificial es que permite la retroalimentación de datos proveniente de los gestores de mantenimiento en caso de que la alerta no sea identificada dentro de los modelos específicos y si por uno general (e.j.: Aceleración RMS). En este caso, ese tipo de falla ya queda registrada en el algoritmo, siendo ya específica en caso de ocurrir nuevamente.
4. Alertas en tiempo real
Como ya se mencionó anteriormente, la tecnología IoT permite la conexión y el intercambio de información entre diferentes dispositivos, así, cualquier aumento del nivel de vibración o temperatura de la máquina será transformada en una alerta de falla que será enviada al responsable de mantenimiento automáticamente, inclusive si se encuentra fuera de la planta.
A continuación y de forma más ilustrada te mostramos un caso de éxito junto a AmstedMaxion, el fabricante más importante de vehículos ferroviarios del mundo, que anteriormente aplicaba con más frecuencia el mantenimiento correctivo y preventivo y decidió cambiar su rutina, tras la instalación de nuestros sensores IoT y software de gestión del mantenimiento.
En la imagen puedes ver cómo a través de las señales de vibración y temperatura recolectadas proporcionan información relacionada con la condición de funcionamiento de la máquina, generando alertas automáticas que orientan a los equipos de mantenimiento a tomar la decisión de realizarlo o no, dependiendo de la gravedad de la alerta recibida.
5. Plataformas SaaS como modelo de negocio
Actualmente, licencias de software con herramientas analíticas y visualización de indicadores de gestión pueden ser adquiridas bajo modelos de negocios conocidos como Software as a Service (SaaS) a costos accesibles. Esencialmente, son licencias donde se realiza el pago de una suscripción mensual, trimestral, semestral o anual para el uso de la plataforma.
Además de permitir la visualización de los indicadores de confiabilidad y disponibilidad de las máquinas, alertas sobre su condición actual y la generación de órdenes de trabajo automáticas.
6. Aumenta la seguridad de los procesos productivos
Mantener las máquinas en correcto funcionamiento no solo permite mantener los indicadores de producción o extender la vida útil de los equipos, también favorece la seguridad del personal de mantenimiento.
El monitoreo online con sensores IoT impide la presencia de técnicos e ingenieros en zonas que son consideradas peligrosas como áreas de altas temperaturas, químicos tóxicos o alturas elevadas. Importante resaltar el hecho de que mientras más alejado esté de las máquinas, menor el riesgo de ser impactado por algún objeto en casa de una falla catastrófica.
Es así como a través de estos 6 factores mencionados anteriormente, la tecnología IoT ha sustituido gradualmente a las estrategias tradicionales de mantenimiento, incluyendo el mantenimiento reactivo y el preventivo (también conocido como mantenimiento programado).
Si deseas conocer más sobre cómo la tecnología IoT puede ayudarte a mejorar los procesos productivos de tu empresa, agenda una demostración con uno de nuestros especialistas y conoce nuestros sensores integrados a la plataforma TRACTIAN.
