Las empresas están implementando proyectos de prueba de valor (PoV) para validar las iniciativas de Industria 4.0 e IIoT con el objetivo de demostrar la viabilidad de estas tecnologías y comprender los posibles desafíos y limitaciones de la implementación en toda la planta.
La mayoría de estos pilotos no logran escalar.
Hay muchas razones, por supuesto: no tener un caso comercial claro, no involucrar a las personas adecuadas, problemas con la conectividad inalámbrica y la integración con otros sistemas de la planta. Un desafío muy práctico es la incapacidad de monitorear todos los activos (rotativos y estáticos). Incluso dentro de los equipos rotativos, los activos de velocidad variable presentan desafíos únicos. Si la selección de activos se limita solo a máquinas rotativas de velocidad fija, es posible que el valor del piloto IIoT no aborde algunos de los activos de producción más críticos.
Activos de velocidad variable
Los activos de velocidad variable se utilizan en aplicaciones en todas las industrias. Siempre que haya una variación diseñada en el proceso (por ejemplo, producir diferentes productos terminados), los activos de velocidad variable serán más eficientes en comparación con la velocidad fija. Las aplicaciones típicas incluyen bombas, ventiladores, agitadores, grúas, máquinas herramienta, HVAC y máquinas de procesamiento de alimentos. La velocidad se controla variando el voltaje del motor, proporcionando solo la potencia requerida para la aplicación.
Al reducir la velocidad del motor, los variadores de frecuencia (VFD) ofrecen ahorros de hasta el 75% del consumo de energía, lo que puede ser significativo durante la vida útil del equipo. El equipo de VFD sigue siendo un pequeño porcentaje de la mayoría de los activos industriales, pero representa aproximadamente $ 24 mil millones, según Grandview Research , y es el segmento de más rápido crecimiento del mercado de variadores. El crecimiento ha sido impulsado en gran parte por la eficiencia energética, el rendimiento operativo y los menores costos de mantenimiento.
Desafíos al monitorear activos de velocidad variable
La tecnología de monitoreo de condiciones se ha utilizado durante más de 40 años y tradicionalmente se ha basado en analistas altamente calificados y experimentados para recopilar datos periódicamente utilizando tecnología como el análisis de vibraciones.
Este enfoque periódico y de recorrido para el monitoreo de condiciones requiere consistencia en la recopilación de datos para permitir la tendencia a lo largo del tiempo, lo que dificulta su adopción en activos de velocidad variable o libres. A menudo, el equipo no funciona en las mismas condiciones cuando se recopilan los datos, y los cambios en la carga o la velocidad hacen que los datos no se puedan establecer tendencias (ya que los niveles de vibración variarán).
Sin capacidad de tendencia, es difícil predecir con precisión cuándo un activo está comenzando a fallar. De manera similar, los activos que no están operativos cuando se recopilan datos dan como resultado lecturas perdidas o un cumplimiento de ruta más bajo.
Considere este ejemplo: una instalación de generación de energía enfrentaba una demanda creciente en su planta de pico, lo que significa que aumentaron durante las horas de hombro (mañana y tarde) cuando no había técnicos disponibles para recopilar datos. En un esfuerzo por garantizar la disponibilidad de los activos, instalaron sensores de vibración inalámbricos que les permitieron programar mediciones durante la aceleración, aumentando el cumplimiento de la ruta y la consistencia de los datos.
El resultado: en los primeros seis meses, detectaron 13 fallas en desarrollo y pudieron programar el mantenimiento para evitar tiempos de inactividad no planificados.
Los cambios recientes facilitan el monitoreo continuo
Los últimos cinco años han sido testigos de un cambio radical en las tecnologías inalámbricas, proporcionando menores costos y una mayor colaboración, integración y análisis. Cuatro tendencias han contribuido a esto:
- Menores costos de los sensores: con la introducción de los sensores MEMS, el costo de los sensores inalámbricos se ha reducido en un 75% durante los últimos cinco años.
- Almacenamiento en la nube: se han introducido aplicaciones nativas en la nube que brindan actualizaciones frecuentes y la capacidad de acceder a los datos en cualquier momento, en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo.
- Aprendizaje automático: con varios sensores que recopilan lecturas varias veces al día, el análisis de datos se vuelve rápidamente abrumador para los analistas. Los avances en el aprendizaje automático pueden servir como un asistente para priorizar los activos que necesitan más diagnósticos.
- Mayor aceptación de la infraestructura inalámbrica: a medida que las empresas invierten en trabajadores móviles, están abiertas a otras tecnologías que pueden aprovechar de forma segura las redes existentes.
Incluso con todos estos avances, los activos de velocidad variable se han excluido en gran medida de los equipos que se pueden monitorear con monitoreo de condición inalámbrico. Los sensores inalámbricos toman lecturas más frecuentes, pero el intervalo de medición está programado en lugar de estar determinado por las condiciones de operación, lo que significa que los datos se recopilan y transmiten, independientemente de si están funcionando a la misma velocidad (o incluso si están encendidos). Enviar lecturas innecesarias puede reducir significativamente la duración de la batería, que siempre es una consideración clave en cualquier proyecto de IIoT.
Las complejidades adicionales incluyen cómo las diferentes condiciones operativas desecharán el análisis automatizado. Los modelos de aprendizaje automático están entrenados para reconocer patrones; necesitan puntos de datos adecuados (y capacidad para modelar) para que cada rango de velocidad sea efectivo.
La próxima generación de monitoreo inalámbrico para activos de velocidad variable
Los avances tecnológicos recientes han hecho posible la monitorización inalámbrica de activos de velocidad variable. Los sensores con detección de velocidad integrada permiten una recopilación y transmisión de datos más eficiente, y activan el sensor solo cuando el estado operativo está encendido o la velocidad está dentro de un rango específico. Esto significa que la recopilación de datos es consistente y con tendencia, proporcionando datos más limpios para análisis y una mejor duración de la batería.
La detección de velocidad abre una funcionalidad adicional, como las mediciones inteligentes en el borde, en las que el propio dispositivo realiza algunos cálculos. Considere sincronizar las mediciones entre sensores, donde un sensor despierta a los otros según el estado de funcionamiento. O considere optimizar la vida útil de la batería tomando y transmitiendo datos solo cuando el activo esté funcionando en las condiciones adecuadas.
A medida que las empresas están cada vez más impulsadas por la economía y la sostenibilidad, cambiarán cada vez más los accionamientos menos eficientes a equipos VFD. Con la combinación de velocidad, vibración y temperatura, se ha hecho posible el monitoreo continuo de estos activos semicríticos. Esto ayuda a expandir los proyectos de IIoT para incluir activos operativos de velocidad variable, ahorrados o intermitentemente.
Y a medida que la tecnología continúa evolucionando e incorporando más activos, las empresas pueden ver más casos de uso para el monitoreo inalámbrico y cerrar cada vez más la brecha entre la implementación piloto y la implementación completa.