Mantenimiento predictivo aplicado a procesos de mecanizado. Proyecto SIMBA
AIDIMME, trabaja en el desarrollo de una plataforma orientada al mantenimiento predictivo, que facilitará el acceso de las PYMES a una tecnología compleja y que no es de aplicación habitual en los sectores manufactureros.
El proyecto SIMBA (Sistema inteligente de mantenimiento basado en el estado real del equipo) aborda un tema cuyos primeros planteamientos se hicieron a finales de los años 80, cuando se empezó a hablar del mantenimiento predictivo. Esta disciplina ha evolucionado desde la medición puntual del estado de algunas variables cada cierto tiempo con equipos portátiles, hasta la monitorización en continuo mediante un conjunto de sensores instalados de forma permanente en el equipo a controlar, y el establecimiento de alertas para avisar de un funcionamiento fuera de rango que advierte de un posible fallo en algún componente. De hacerse correctamente, el mantenimiento basado en el estado real del equipo de producción nos ofrece lo mejor de los dos mundos: la minimización de los costes de los recambios y la minimización de los costes de las paradas de la producción.
La aplicación de esta tecnología requiere cierta inversión económica, un personal cualificado para la instalación de los sensores, unos instrumentos de análisis matemático, un estudio de las señales de los sensores y una elaboración del modelo matemático predictivo basado en el análisis de los datos con diversas técnicas estadísticas, de redes neuronales y de aprendizaje de máquina.
La exigencia de estos requerimientos han hecho que el mantenimiento basado en las condiciones reales de las máquinas esté reservado a instalaciones muy críticas, o cuya parada supone un coste elevado, y habitualmente aplicado por grandes empresas. Por lo general, este tipo de actuación ha quedado fuera del alcance de la PYME industrial de los sectores tradicionales, tanto por la dificultad técnica y de conocimiento para su aplicación, como por el coste que aparentemente puede suponer el averiguar las condiciones reales de funcionamiento de una máquina e interpretar las mediciones.
Con este proyecto se pretende generar el conocimiento suficiente para que cualquier empresa mínimamente preparada pueda aplicar criterios basados en el estado real de sus máquinas para detectar y predecir funcionamientos no deseados, y anticiparse al fallo realizando la operación de mantenimiento que corresponda. Dada la complejidad del tema, se aplicará inicialmente a dos de los equipos productivos más utilizados en las PYMES del sector metalmecánico de la Comunitat Valenciana: prensas de estampación en frío y tornos de decoletaje o similares.
El objetivo final del proyecto es desarrollar un sistema inteligente de análisis del funcionamiento de dos clases determinadas de máquinas (prensas de estampación y tornos automáticos), basándose en la información en tiempo real facilitada por un conjunto de sensores que miden diversas variables de los equipos. Este sistema inteligente, ubicado en una plataforma ad-hoc, será accesible a cualquier empresa del sector que siga los protocolos de medición definidos previamente, y los resultados de las predicciones podrán ser visualizados de forma continua por cada empresa usuaria.
El proyecto está financiado por el IVACE con fondos FEDER, y en él participan las empresas KAMAX y FACTOR en las que se instalarán los prototipos desarrollados.
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