La monitorización de estado evita tiempos de interrupción no planificados en los sistemas de transporte

Los sistemas de transporte como por ejemplo, escaleras mecánicas, cintas transportadoras, transportadores por monorraíl y máquinas de almacenamiento y retirada, no deben fallar. La monitorización de estado adecuada podría evitar tiempos de inactividad no deseados en una etapa temprana; no obstante, los análisis de vibraciones convencionales no son idóneos para las vibraciones a muy baja frecuencia de estos sistemas. HARTING y Formsmedia GmbH han desarrollado conjuntamente un nuevo concepto para monitorización de estado que ya ha demostrado su utilidad práctica.

Los tiempos de inactividad no planificados son una molestia recurrente y costosa en los sistemas de transporte. Los sistemas de transporte con transportador por monorraíl que se utilizan en la fabricación automovilística lo demuestran de forma ejemplar. Las estructuras de soporte transportan componentes pesados o carrocerías completas de vehículos. La carga completa está soporta sobre ruedas recubiertas de plástico. En algún momento, el recubrimiento se desprenderá de las ruedas y alguna rueda del transportador por monorraíl resultará dañada. En estos casos, la producción se interrumpe y la reparación del transportador por monorraíl requiere bastante tiempo.

Ausfälle in Transport-Systemen kann zum Stillstand kompletter Betriebsabläufe führen. Ein Condition Monitoring System auf Basis des Edge Computers MICA® erkennt Verschleiß frühzeitig und verhindert so ungeplante Ausfälle.

La monitorización de estado para un sistema de transporte con transportador por monorraíl también está disponible como una retroadaptación

Los análisis de vibraciones para motores o transmisiones de funcionamiento rápido han demostrado ser un instrumento de monitorización fiable durante aproximadamente 20 años. Los sistemas de transporte de movimiento lento, como los transportadores por monorraíl, requieren una detección de vibraciones considerablemente más sensible, en el rango de mili-G, debido a las vibraciones débiles y de frecuencia muy baja. Formsmedia, una empresa especializada en tecnología de medición, análisis de impulsos y datos, ha desarrollado una solución de monitorización con HARTING para cumplir este requisito:

  • Cajas de sensores de alta sensibilidad con sensores de aceleración MEMS capturan el movimiento del sistema de transporte capacitivamente, y detectan las vibraciones en las ruedas, recopilan datos sobre la corriente del motor y la temperatura de los accionamientos.
  • Los datos de los sensores se recopilan y transmiten a través del protocolo Modbus asignado al sistema de computación en el borde MICA desde HARTING. MICA es un miniordenador seguro y con capacidad de conexión en red, que incorpora un sistema operativo basado en Linux y un entorno de aplicaciones virtualizado que se compone de contenedores Linux.
  • Para la monitorización de estado de los sistemas de transporte, MICA emplea un software de análisis de Formsmedia para agregar, almacenar y visualizar datos de sensores, incluso localmente in situ. MICA es idóneo para evaluar datos de forma rápida y directa in situ, de manera que se evita la transmisión de datos innecesarios.
  • Se utiliza la transformada rápida de Fourier (FFT) para analizar el espectro de vibraciones y evaluar también las vibraciones no armónicas.
  • El sistema de monitorización de estado también puede incorporarse en sistemas de transporte con componentes de movimiento lento como una retroadaptación.
  • Los datos son transmitidos hasta sistemas de control SCADA de nivel más alto o plataformas IoT basadas en la nube para realizar la monitorización de estado de varios sistemas y proporcionar funcionalidades ampliadas, como mantenimiento preventivo.

Monitorización de estado para condiciones del entorno difíciles

La monitorización de estado de los sistemas de transporte debe configurarse a menudo bajo condiciones del entrono difíciles. O bien no existe espacio suficiente, las distancias que resulta necesario salvar son amplias o existe polvo, calor y humedad en el entorno. Las cajas de sensores y MICA pueden emplearse en un entorno adverso y también incorporan protección frente a cargas EMC pesadas hasta el grado de protección IP 65/67.

Todos los requisitos locales se registran en detalle en una prueba de concepto para preconfigurar la caja del sensor y MICA para la instalación. La instalación de los sensores también se revisa para verificar su idoneidad mecánica y permitir el registro fiable de las vibraciones débiles. Un programa de verificación Modbus puede utilizarse para realizar una doble comprobación de todas las funciones predefinidas in situ durante la puesta en servicio y garantizar los rangos de medición adecuados. Esto implica que sea posible descartar la mayor parte de las falsas alarmas.

En función del entorno, los datos preprocesados pueden transmitirse hasta sistemas TI de nivel más alto de forma inalámbrica o a través de cables en formatos de intercambio de datos, como por ejemplo MQTT u OPC UA, mediante el uso de la funcionalidad de pasarela de MICA. La versión inalámbrica de MICA se utiliza en el sistema de transporte con transportador por monorraíl para evaluar los valores de los sensores en cada rack de transporte móvil y transmitirlos a través de WLAN.

Un mensaje de advertencia temprana evita tiempos de inactividad de la planta

Los valores umbrales se definen para la evaluación de los datos de los sensores, de manera que el departamento de ingeniería reciba un mensaje sobre la necesidad temprana de mantenimiento. En la práctica, se ha demostrado la utilidad de instalar un monitor in situ que esté conectado a MICA a través de Modbus RTU (Unidad de terminal remota). Los valores característicos actuales y los estados críticos del sistema se muestran visualmente en el monitor en la forma de luces de semáforo. Los receptores seleccionados también reciben un mensaje de alarma si se superan los valores umbrales. Además, los empleados in situ tienen la posibilidad de enviar eventos como roturas, averías o material faltante a MICA con solo tocar un botón. Esto implica que los valores de los sensores pueden relacionarse con eventos operativos reales.

La solución de monitorización de estado puede ampliarse para incluir aprendizaje automático, de manera que el mantenimiento predictivo pueda predecir cuándo se requiere el siguiente servicio de mantenimiento. Los servicios en la nube se utilizan normalmente para el análisis necesario de los datos históricos y actuales. Los algoritmos de aprendizaje automático se desarrollan y entrenan para este propósito con datos recopilados sobre las vibraciones de las ruedas, las fluctuaciones en la corriente del motor y la evolución de la temperatura de los accionamientos. El mantenimiento predictivo puede reconocer ligeros cambios en los datos de los sensores, como por ejemplo anomalías, y puede determinar conclusiones sobre los estados actuales y prever futuros estados.

Para cuestiones como el mantenimiento predictivo, se recomienda actuar en cooperación con expertos en sistemas de TI especializados que tengan experiencia en el área del análisis de datos y desarrollen algoritmos, reglas y cuadros de mando individualmente de acuerdo con los requisitos del usuario, y puedan integrarlos en sistemas de control o ERP existentes. MICA.network fue fundada para este propósito por HARTING con empresas de TI.

Amortización rápida de la solución de monitorización de estado

El coste de implementación de un sistema de monitorización de estado se amortiza relativamente rápido. Gracias a un concepto de monitorización de estado normalizado, los costes de la planificación, del propio sistema y de la instalación son bajos, y el beneficio para los operadores del sistema es alto. Esto implica que el desgaste de los componentes críticos puede reconocerse de forma temprana para evitar una avería del sistema de transporte. De esta manera aumenta la disponibilidad del sistema y la eficacia general del equipo (OEE). Además, la reducción del número de reparaciones y el menor mantenimiento requerido reducen los costes de mantenimiento. Esto permite mejorar finalmente el servicio para los clientes afectados/ámbitos de uso.

Un efecto adicional de la monitorización de estado puede observarse en una situación de retroadaptación. Gracias a la monitorización digital, las instalaciones antiguas pueden volver a incorporar la última tecnología disponible. Los ciclos de mantenimiento, que en otro caso son más frecuentes debido al ciclo de vida del producto, pueden reducirse hasta el requisito real, lo que amplía el tiempo de uso de la instalación.

Durch die Schutzart IP 65/67 sind die Sensorboxen und die MICA auch im rauen Umfeld einsetzbar und außerdem gegen hohe EMV-Belastungen geschützt.

Die vorverarbeiteten Daten können je nach Umfeld drahtlos oder drahtgebunden über die Gateway-Funktionalität der MICA in Austauschformaten wie MQTT oder OPC UA an übergeordnete IT-Systeme übertragen werden. Für das Hängebahn-Transportsystem wurde die Wireless-Version der MICA verwendet, um die Sensorwerte in jedem mobilen Transportgestell direkt auszuwerten und per WLAN übertragen zu können.

Frühzeitige Warnmeldung verhindert den Anlagenstillstand

Für die Auswertung der Sensordaten werden Schwellwerte festgelegt, die der Betriebstechnik frühzeitig eine Meldung über den Wartungsbedarf geben. In der Praxis hat es sich als hilfreich erwiesen, wenn vor Ort ein Monitor installiert wird, der per Modbus RTU (Remote Terminal Unit) mit der MICA verbunden ist. Auf dem Monitor werden die aktuellen Kennwerte und kritische Systemzustände optisch in Form einer Ampelfunktion angezeigt. Zusätzlich erhalten ausgewählte Empfänger eine Alarmmeldung, wenn Schwellwerte überschritten werden. Ergänzend haben Mitarbeiter vor Ort die Möglichkeit, per Touch-Button Ereignisse wie Pausen, Störungen oder fehlendes Material an die MICA senden. So können die Sensorwerte mit echten Betriebsereignissen verknüpft werden.

Die Condition-Monitoring-Lösung kann durch Machine Learning zu Predictive Maintenance erweitert werden, um zeitliche Voraussagen über den nächsten Wartungseinsatz machen zu können. Die dafür notwendige Analyse historischer und aktueller Daten findet in der Regel mit Unterstützung von Cloud-Services statt. Hier werden Machine-Learning-Algorithmen entwickelt und mit den gesammelten Daten über die Vibrationen der Laufräder, den Schwankungen im Motorstrom sowie der Temperaturentwicklung der Antriebe trainiert. Predictive Maintenance ist damit in der Lage, schleichende Veränderungen in den Sensordaten als Anomalien zu erkennen und Schlussfolgerungen über den aktuellen und Voraussagen über den künftigen Zustand zu treffen.

Bei Themen wie Predictive Maintenance empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit spezialisierten IT-Systemhäusern, die Erfahrung im Bereich Datenanalyse haben und Algorithmen, Regeln und Dashboards individuell für den Bedarf des Anwenders entwickeln und auch die Integration in bestehende Leit- oder ERP-Systeme übernehmen. HARTING hat dafür gemeinsam mit IT-Unternehmen das MICA.network gegründet.

Schnelle Amortisation der Condition-Monitoring-Lösung

Die Einführung von Condition Monitoring rechnet sich relativ schnell. Die Planungs-, System- und Installationskosten sind durch das standardisierte Condition-Monitoring-Konzept gering und der Nutzen für die Anlagenbetreiber hoch. So lässt sich der Verschleiß von kritischen Bauteilen frühzeitig erkennen und ein Ausfall des Transportsystems vermeiden. Dadurch erhöhen sich die Anlagenverfügbarkeit und die Gesamtanlageneffektivität (OEE). Weniger Reparaturen und die bedarfsgerechte Wartung verringern außerdem die Instandhaltungskosten. Schließlich verbessert sich der Service für die betroffenen Kunden / Einsatzbereiche.

Ein weiterer Effekt von Condition Monitoring zeigt sich beim Retrofit. Durch die digitale Überwachung werden Altanlagen auf den aktuellen Stand der Technik gebracht. Die aufgrund des Product Lifecycle sonst häufigeren Wartungszyklen können auf den tatsächlichen Bedarf reduziert und die Nutzungszeit der Anlage verlängert werden.