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¿Cuánto puede costarle a tu operación no prevenir un problema en una máquina?

Cuando una máquina requiere atención inesperada, el impacto no siempre está solamente en el equipo. También pueden verse afectados los tiempos de producción, la programación del personal, los compromisos de entrega y la continuidad de la operación. Por eso, la prevención no debería verse únicamente como un gasto de mantenimiento. Es una forma de reducir incertidumbre y tomar decisiones antes de que una condición de riesgo se convierta en un problema para la operación. Revisar periódicamente los equipos, mantener sus sistemas eléctricos y de control en buenas condiciones, verificar sensores, componentes y conexiones, y atender oportunamente aquello que comienza a cambiar forma parte de una estrategia de mantenimiento preventivo. En MCI Automation® ayudamos a las empresas a mantener bajo control las condiciones de sus máquinas, sistemas eléctricos, tableros, control y automatización industrial. Prevenir no elimina todos los riesgos. Pero sí permite enfrentarlos con mayor anticipación y c...

Machine Learning y mantenimiento predictivo en la industria.

  En un sistema dispensador de producto que llena el contenedor de un dispositivo en una línea de producción, se desea tener información que ayude a saber que tan propenso está a fallar y cuando esto pudiera ocurrir, para que de alguna forma se puedan tomar acciones preventivas programadas que eviten que haya un paro de línea no deseado. ¿Cómo se puede hacer esto?

El sistema tiene sensores diversos que miden variables como, presión, flujo, temperatura, ciclos de máquina, entre otros, y las lecturas de esos sensores la utiliza para controlar el proceso de llenado y tomar decisiones lógicas para el accionamiento de diversos componentes.

Existe información con historial y datos de las variables del proceso. ¿Qué más se puede hacer con estos datos? Se pueden usar para predecir cuándo una variable o lo que es lo mismo una lectura de los sensores no se está comportando como ya se había estandarizado “aprendido”. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de tener procesos de monitoreo reactivos a tener un monitoreo proactivos.



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