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ensayo sobre el internet de la industria enfocado en el mantenimiento predictivo
Tipo: Resúmenes
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El Mantenimiento Predictivo es uno de los desarrollos más transformadores e importantes que nos empujan a la cuarta revolución industrial, La Industria 4.0. Para comprender el Mantenimiento Predictivo, debemos entender dónde surge la necesidad de mantenimiento. También debemos comparar y contrastar el Mantenimiento Predictivo con sus alternativas, Mantenimiento Reactivo y Mantenimiento Preventivo.
mantenimiento y ponen a su vez en un riesgo mayor la seguridad de los mismos operarios, y de esta manera las empresas no cumplen con los objetivos establecidos. Por eso todos los equipos y herramientas necesitan un uso adecuado y mantenimientos permanentes y que incrementen la vida útil de los mismos, para así poder cumplir con determinados parámetros que van a llevar a un producto o servicio de calidad.”[1]. Además, la aplicación de IoT e IIoT crea muchas nuevas oportunidades y avances que antes no eran posibles. Uso de datos para la creación de un modelo predictivo, utilizando datos de sensores digitales, ahora podemos desarrollar un programa de Mantenimiento Predictivo, que es especialmente útil en el Mantenimiento Predictivo Industrial. Los datos del sensor deben recopilarse y analizarse, luego compilarse y procesarse, para crear un Algoritmo de Mantenimiento Predictivo. La mejor manera de crear este algoritmo es analizando la maquinaria y cómo funciona para crear un modelo digital de la misma. Este modelo se basa en ecuaciones matemáticas que representan el funcionamiento de la máquina, y también se basa en los datos recopilados del sensor para ayudar a mejorar los parámetros utilizados en el modelo. Estos modelos complejos pero altamente precisos ahora se pueden utilizar para ejecutar muchas simulaciones diferentes de la maquinaria dentro de una computadora. Este modelo de computadora permite la posibilidad de experimentar cómo funcionaría la máquina bajo muchos factores y condiciones diferentes. Además, este modelo de computadora puede ejecutar una gran cantidad de simulaciones en un corto período de tiempo. Una vez que se han recopilado grandes cantidades de datos, la computadora ahora puede analizar y comparar estos datos simulados con los datos recopilados de los sensores reales. La utilización de ambos tipos de datos ayuda a mejorar la precisión de los resultados.
Desarrollo de un Programa con Machine Learning, después de que se hayan recopilado los datos, se puede utilizar Machine Learning (una aplicación de Inteligencia Artificia)l para procesar los datos. El programa Machine Learning se puede utilizar para crear modelos de probabilidad de la probabilidad de que ocurran varios escenarios, como una parte esencial de la falla de la máquina. El modelo creado con Machine Learning también puede predecir los pasos y las tendencias que conducen a averías más complejas y raras, como las que involucran múltiples partes de la máquina. Además, el modelo resultante se puede utilizar para identificar oportunidades para aumentar la eficiencia operativa.
[1] Valdes ,J., y San Martín,E. (2009) Tesis: Diseño de un plan de mantenimiento preventivo-predictivo aplicado a los equipos de la empresa Remaplast. Rivera, E. (2011) Tesis: Sistema de Gestión del Mantenimiento Industrial. Disponible: http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/cybertesis/ 1661/1/Rivera_re.pdf
