Industria química y de proceso | Mantenimiento

Supervisión y gestión de activos con WEG Motion Fleet Management. Un caso de estudio

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Imagen del artículo Supervisión y gestión de activos con WEG Motion Fleet Management. Un caso de estudio

Jorge Sousa
WEGeuro – Indústria Eléctrica S.A

Vitor Teixeira
WEGeuro – Indústria Eléctrica S.A

ABSTRACT

En una planta industrial es muy importante conocer en tiempo real el estado de funcionamiento de los distintos equipos que la componen, con el fin de anticipar posibles problemas y minimizar el impacto de las averías. Para eso, la tendencia creciente es utilizar sensores inteligentes con la capacidad de leer y analizar varios parámetros simultáneamente, como vibración, temperatura y tiempo de operación, compatibles no solo con plantas recientes, sino también con equipos que han estado en funcionamiento durante algunos años. En un nivel superior, la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial a los datos recopilados permite establecer planes de mantenimiento predictivo, lo que se traduce en una mayor disponibilidad de recursos y menores costes de operación y reparación. En este artículo se presenta una solución para la gestión de activos desarrollada por WEG y cómo los conocimientos generados por sus algoritmos evitaron una falla prematura de un motor aplicado a la ventilación de una cabina de pintura, debido a la vibración inducida por un desequilibrio causado por la tinta que se deposita en las aspas del ventilador.

Palabras clave

Supervisión; Digitalización; Gestión; Equipo; Sensores

1. INTRODUCCIÓN

El entusiasmo por el concepto de Industria 4.0 ha crecido sustancialmente en los últimos años a medida que más y más tecnologías se han realizado y aplicado de manera efectiva en un contexto empresarial. Los beneficios de estas aplicaciones, inicialmente algo difusos e intangibles, ahora son susceptibles de ser cuantificados y evaluados a gran escala y en diferentes aplicaciones. Contrariamente a lo que cabría esperar, la pandemia del Covid-19 sirvió como catalizador del ímpetu digitalizador de las organizaciones, que aceleraron e invirtieron en estas tecnologías como forma de responder a la crisis, inaugurando así una tendencia que llegó para quedarse. [1].

En el ámbito industrial, el control generalizado de los equipos en el taller, a través de sensores y otros dispositivos permanentemente conectados, da lugar a un volumen sin precedentes de datos sobre diversos aspectos funcionales de las máquinas: tensión de alimentación, corrientes, temperaturas, velocidades, vibraciones, tiempos de funcionamiento, entre otros. Sin embargo, la observación de estos parámetros de forma aislada proporciona solo una visión limitada del estado del equipo, que normalmente no va más allá del estado operativo en ese momento. La aplicación de algoritmos de inteligencia artificial a los datos recopilados permite ampliar estos límites, integrándolos y relacionándolos no solo entre sí, sino también con datos históricos y estadísticos, estableciendo tendencias y determinando posibles fallas en los equipos antes de que estas ocurran. Esta información ayuda a las organizaciones industriales a establecer planes de mantenimiento predictivo, incluso en sistemas de alta complejidad, representando así un instrumento para auxiliar en la toma de decisiones de los equipos de operación y mantenimiento. El resultado final es una mayor disponibilidad de recursos y un TCO – Total cost of ownership (coste total de propiedad) más bajo.

2. WEG MOTION FLEET MANAGEMENT

Consciente de esta nueva necesidad de conocimiento en tiempo real del estado de los activos industriales, WEG lanzó su nueva gama de productos y servicios digitales denominada Motion Fleet Management (MFM). Se trata de una plataforma modular y flexible especialmente dedicada a la gestión de los medios de accionamiento que se encuentran habitualmente en la planta de producción: motores eléctricos de baja y media tensión, accionamientos y arrancadores suaves, cajas de cambios, motorreductores, bombas y compresores, entre otros. Esto se logra a través de la recopilación sistemática de varios datos simultáneamente, como la temperatura, la vibración tridimensional y el tiempo de operación, seguido de su procesamiento avanzado, tanto en el edge como en la cloud. Los datos recopilados y la diversa información están disponibles online para que sean accesibles en cualquier parte del mundo y brindan una vista detallada de la condición operativa de los activos monitoreados.

Las principales características del MFM se pueden resumir en los siguientes puntos:

  • Hardware dedicado y robusto para la adquisición de datos;
  • Procesamiento de datos en el edge y en la cloud;
  • Informes periódicos de flota;
  • Creación y gestión de órdenes de mantenimiento;
  • Módulos de software adicionales con Analytics e Inteligencia Artificial para el diagnóstico de fallas y para la integración de datos con otras plataformas.

2.1. Hardware de adquisición

Los WEG Scans y Gateways son hardware responsables por la recolección de datos y la conectividad con el servidor “cloud” de WEG, que aloja la aplicación Motion Fleet Management. Para cada activo supervisado, es posible asignar un código QR único que, cuando se publica en el lugar respectivo, permite el acceso a la pizarra (dashboard) directamente desde el área de fabricación. Así, a través de un smartphone o tablet convencional, los miembros de los equipos de mantenimiento tendrán acceso inmediato al estado de los equipos, pudiendo realizar un diagnóstico in situ y llevar a cabo acciones correctivas.

Para la monitorización de motores, bombas o similares, se utiliza el WEG MotorScan – Figura 1. Esto se puede configurar fácilmente a través de la App disponible para Android, iOS y iPadOS. La instalación es rápida y sencilla, ya que todo el proceso se dirige directamente a la aplicación durante la configuración del sensor. No se requieren conexiones eléctricas entre el equipo supervisado y el sensor. Una vez configurados, los datos se cargan manualmente por Bluetooth a través de la App, o automáticamente a través de gateway Cassia X1000 – Figura 2 – que envía la información en tiempo real a la nube por WiFi, Ethernet o 3G/4G, permitiendo el seguimiento inmediato de los equipos a distancia a través de la plataforma MFM.

Figura 1 - MotorScan

Figura 2 - Gateway

En la versión base, están disponibles las siguientes funcionalidades:

  • Medida de vibración global en tres ejes (mm/s);
  • Espectro de Vibración (FFT);
  • Medida de temperatura superficial (ºC);
  • Medición del tiempo de operación del motor (h);
  • Determinación de la frecuencia de alimentación (Hz);
  • Determinación de la rotación (rpm).

El WEG MotorScan puede trabajar en condiciones exigentes. No requiere fuente de alimentación externa, teniendo una vida útil estimada de 3 años desde su activación. Además, cuenta con un grado de protección IP66, una capacidad de almacenamiento de datos de hasta 30 días y puede operar en temperaturas de -40 a +80ºC. Adicionalmente, cuenta con certificación ATEX e IECEx, por lo que puede ser instalado en áreas clasificadas.

El WEG DriveScan – Figura 3 – fue desarrollado para conectar variadores de baja y media tensión a la plataforma MFM, permitiendo su monitoreo y análisis en cualquier momento y en cualquier lugar. Las informaciones son recopiladas directamente de los variadores a través de Ethernet o comunicación serie (RS485), por protocolo Modbus-RTU o Modbus- TCP, y, al igual que el MotorScan, se envía automáticamente a la plataforma MFM a través de Wi-Fi, Ethernet o 3G/4G. Cada DriveScan de baja tensión permite la conexión hasta 20 variadores en total (10 por RS485 y 10 por Ethernet). En los DriveScans de media tensión, estos valores se reducen a la mitad.

Figura 3 - DriveScan

Los principales parámetros monitorizados son los siguientes:

  • Corriente;
  • Binario;
  • Potencia;
  • Temperatura interna;
  • Horas de operación.

Además de controlar y proporcionar el historial de los parámetros enumerados, el DriveScan permite realizar una copia de seguridad de los parámetros de las unidades en la nube o en un archivo CSV, con fines de registro y para ayudar a resolver cualquier problema de configuración.

2.1. Software avanzado para procesamiento de datos

WEG desarrolló su software MFM por capas para permitir a los usuarios adaptar y dimensionar el sistema de acuerdo con el nivel de detalle de análisis que deseen. Cada módulo está disponible en una lógica de suscripción, lo que permite un control total de los costes en función de las necesidades. El ecosistema está en permanente desarrollo (rolling release), siendo frecuente la presentación de novedades en cada módulo.

La capa Management constituye la base de toda la plataforma MFM. Esta es el que recibe los datos de WEG Scans y permite la exploración de las diversas funcionalidades de la plataforma. Al estar ubicado en un servidor seguro en la nube, permite acceder a la información en cualquier lugar, directamente en el smartphone, tablet o desktop. Además de visualizar los parámetros de los Scans indicados anteriormente, también permite visualizar:

  • Información sobre la condición operativa del equipo (normal, alerta o crítica);
  • Historial de la operación;
  • Fallos críticos y eventos;
  • Alertas y notificaciones configurables.

Además del potencial para visualizar la información recopilada, la capa Management también proporciona una herramienta para el análisis avanzado de los espectros de vibración recopilados por los sensores. Se encuentran disponibles tres tipos de gráficos – tridimensional, bidimensional y matricial de mapa de colores – con amplias posibilidades de parametrización que permiten al usuario del sistema agilizar el proceso de diagnóstico y solución de problemas de los equipos monitoreados.

Los módulos Specialist amplían las capacidades básicas del software, utilizando algoritmos avanzados de análisis de los datos recolectados por WEG Scans, basados en Machine Learning e Inteligencia Artificial, para generar informaciones útiles para la gestión integrada de los equipos monitoreados.

Con el módulo Motor Specialist, los patrones de funcionamiento del motor son aprendidos y cualquier desviación de estos se analiza automáticamente, con base en los indicadores de desequilibrio, desalineación, falla de rodamientos, vibración externa, carga y consumo de energía. A partir de este aprendizaje se identifican las ocurrencias de vibraciones que modifican los patrones de funcionamiento de los equipos, las cuales pueden ser consultadas nos dashboards del portal MFM. Aquí, los usuarios pueden configurar alertas automáticas para los equipos de mantenimiento, lo que les permite tomar medidas oportunas para evitar fallas y garantizar la continuidad de las operaciones.

El módulo Drive Specialist permite analizar la eficiencia energética de los equipos y procesos donde se insertan, integrando los costes energéticos involucrados y correlacionando los períodos de operación con los de mayor consumo. También permite controlar sistemáticamente el sistema de refrigeración de los variadores, con el fin de garantizar su correcto funcionamiento y alertar al usuario de eventuales fallos o deficiencias. De esta manera, se garantiza una mayor vida útil de los equipos, al mismo tiempo que se minimizan los costes de operación y mantenimiento.

Finalmente, el módulo Exchange permite exportar la información recopilada y ubicada en WEG Motion Fleet Management para un sistema de gestión externo, como sistemas de automatización y control (SCADA), sistemas de gestión empresarial (ERP), sistemas de gestión de mantenimiento (CMMS) o sistemas de ejecución y control de producción (MES). Mediante solicitudes periódicas y automáticas de datos vía REST API, se garantiza la compatibilidad con los sistemas existentes en el mercado.

3. CASO DE ESTUDIO

El motor en cuestión es un W22 160M de 4 polos con 11 kW de potencia. Lleva acoplado un ventilador y se encarga de extraer el aire de una cabina de pintura – Figura 4 -. Se instaló un MotorScan el 03/2022, con recogida automática de datos por gateway y módulo Specialist activado. Dada su aplicación, ya se esperaba que el motor presentara niveles de vibración superiores a los habituales, principalmente por posibles desequilibrios en las aspas del ventilador por acumulación de pintura residual, por lo que se establecieron límites de alerta de vibraciones radiales y axiales de 9 y 12,5 mm/s, respectivamente. Sin embargo, mediante la observación de los gráficos de vibración, se encontró que la condición de vibración axial continuaba degradándose – ver Figura 5 – resultando en una sucesión de alertas.

Figura 4 – Motor de ventilación con MotorScan instalado

Figura 5 – Gráficos de historial de vibraciones radiales y axiales

Ante este escenario, el equipo de mantenimiento realizó una acción preventiva para inspeccionar el estado del motor y su ventilador, en el que se encontró que este último tenía una cantidad considerable de pintura residual en las aspas. Esta pintura provocó un desequilibrio excesivo del ventilador y el consiguiente aumento de la vibración. Poco tiempo después de esta acción preventiva, los niveles de vibración registrados fueron menores, como se puede apreciar en la Figura 5. Se ha reiniciado el modo de aprendizaje del módulo Specialist para considerar normal el patrón de funcionamiento después de la limpieza. De esta forma, la plataforma emitirá alertas cada vez que exista una acumulación excesiva de pintura en el ventilador, lo que permite programar una limpieza oportuna, aumentando la durabilidad del motor y todos los componentes asociados. Si no se hubiera detectado este fenómeno, el funcionamiento del motor continuaría degradándose hasta su total falla, lo que a su vez conduciría a la necesidad de su reemplazo.

3. CONCLUSIONES

Una de las principales causas de la pérdida de productividad y rentabilidad en una industria es una parada de producción inesperada. Aprovechando la tendencia de digitalización de la planta de producción, ahora es posible minimizar la mayoría de los eventos de mantenimiento correctivo mediante la supervisión y la evaluación continua de los equipos en tiempo real.

Dentro de esta área de actuación, WEG Motion Fleet Management se presenta como una herramienta para gestionar y monitorear simultáneamente varios tipos de accionamientos industriales, con especial énfasis en motores eléctricos y accionamientos, en un único ambiente integrado. Esto se logra a través de hardware para adquisición de datos, gateways para envío a la cloud y software para visualización de datos y análisis avanzado. Se trata, por tanto, de una solución modular, escalable y en constante desarrollo, tanto a nivel de hardware como de software, con información accesible desde cualquier parte del mundo. Con el MFM es posible realizar monitoreo continuo e implementar estrategias de mantenimiento predictivo de activos industriales, cuyo principal objetivo y beneficio es la reducción del TCO (coste total de propiedad) de los equipos supervisados. En el ejemplo presentado en este artículo, el uso de MotorScan y el módulo Specialist del MFM permitió actuar preventivamente en la causa de la vibración excesiva de un motor eléctrico, evitando así daños que requerirían su reparación o reemplazo.

Se ha demostrado que conocer el estado de los activos de forma sistemática contribuye significativamente a la optimización de los recursos de operación y mantenimiento, como la gestión de repuestos, el aumento de la disponibilidad y la reducción de costes directos e indirectos. Adicionalmente, planteamientos de este tipo contribuyen al aumento de la vida útil del equipo, ya que, por lo general, una falla inesperada resulta en estrés y degradación de los elementos mecánicos y eléctricos del mismo.

REFERENCIAS

[1]    M. Agrawal, K. Eloot, M. Mancini and A. Patel, “Industry 4.0: Reimagining manufacturing operations after COVID-19,” McKinsey & Company, 2020.

[2]    WEG, “WEG MotorScan - Ficha de datos,” 02  2022. [Online].
Available: https://static.weg.net/medias/downloadcenter/h56/h1d/WEG-Motor-Scan-50079353-datasheet- es.pdf.

[3]    WEG,  “WEG Motion Fleet Management,”  2022.   [Online].
Available: https://static.weg.net/medias/downloadcenter/h7c/h76/WEG-motion-fleet-management- 50100588-pt.pdf. [Accessed 10 2022].

[4]    WEG,   “WEG Edge Computing Device,” 03 2022. [Online].
Available: https://static.weg.net/medias/downloadcenter/hbc/hcb/WEG-WCD-ED300-brochure-50116499- pt.pdf. [Accessed 10 2022].

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