Las tecnologías cognitivas, es decir, aquellas que tienen la capacidad para recibir información, procesarla y obtener un conocimiento adicional mediante la experiencia, y la computación en la nube han hecho posible una nueva era industrial.
CIC Consulting Informático utiliza el análisis de grandes datos para convertirlos en información valiosa que ayuda a aumentar la eficiencia operativa y desarrollar servicios innovadores para mejorar los procesos de negocio del sector industrial. Usando los datos de IoT de los sensores y otros dispositivos, podemos reaccionar rápidamente, tomar mejores decisiones y entender cómo optimizar el rendimiento del producto o del equipo.
Como base técnica, CIC ha creado un sistema de análisis y monitorización que conecta los elementos y máquinas relacionadas con los procesos, y utilizar grandes cantidades de datos para mejorar el valor que ofrecen nuestros clientes.
En los procesos productivos, si no se detectan, los pequeños problemas pueden convertirse rápidamente en contratiempos costosos. No se puede permitir el lujo de dejar equipos y procesos vitales sin supervisión durante la noche, los fines de semana y los días festivos. En CIC entendemos que, en cualquier entorno, la variable más pequeña puede causar un desastre potencial o pérdidas costosas.
Un Software de monitorización industrial (IIoT)
Si hablamos de monitorización Industrial es porque hay Software Industrial. La monitorización no es más que verificar el estado de cualquier sistema o máquina. Al monitorizar las máquinas con regularidad, resulta fácil ver si las máquinas necesitan mantenimiento o no.
Surge un nuevo término, IIoT que procede de la expresión en inglés para “Internet Industrial De las Cosas”. Podemos definir IIoT como una multitud de tecnologías, aplicaciones, procesos, métodos y funciones que pueden ayudar a agrupar, manipular y administrar información en gran escala de producción, permitiendo la operación inteligente de máquinas, computadoras y robots, para mejorar la productividad en las plantas. Tiene aplicación en la fabricación, la construcción, la minería, los textiles, los productos químicos, el procesamiento de alimentos e incluso los proveedores de servicios, como las telecomunicaciones, que cada día más hacen un uso intensivo del software industrial.
En este mundo tan competitivo, las fábricas no se pueden permitir demorar los procesos productivos o interrumpir su producción debido a problemas. Por ejemplo, una planta termoeléctrica, que en invierno nos mantiene calientes y vivos en nuestros hogares, debe corregir un fallo en la generación de electricidad en el menor tiempo posible para restablecer el servicio; De ahí la necesidad de tener el proceso de producción asegurado y puntual, y para ello la importancia de ser capaces de reaccionar preventivamente en la optimización, reparación y mantenimiento de los equipos y líneas de producción, minimizando los tiempos de inactividad.
Beneficios de la IoT para la monitorización de procesos industriales
Almacenamiento en la nube para grandes cantidades de datos:
¿Sabías que una turbina eólica toma 2000 lecturas por minuto? Proporciona datos de un terabyte en una semana. Cada empresa fabricante tiene un centro de datos y varios servidores dedicados para recoger datos y procesarlos. Por lo general, en la industria del petróleo y el gas, el centro de datos está ubicado lejos de las instalaciones. El IoT aprovecha la computación en la nube y almacena grandes cantidades de datos. A medida que se conectan diferentes tipos de equipos o aparatos a través de IoT, se generan grandes volúmenes de datos. Las empresas de fabricación pueden almacenar grandes volúmenes de datos y optimizar la capacidad de almacenamiento.
Aprendizaje automático – Machine Learning
El aprendizaje automático es otra tecnología que requiere el uso de una gran cantidad de datos. Como ejemplo, un dispositivo predictivo puede identificar la vibración de una máquina y analizar dicha vibración para detectar grietas en la máquina perforadora. Si una empresa obtuviera datos de un solo equipo, el proceso tardaría muchos años en completarse.
Con tecnologías IoT se puede recopilar simultáneamente datos de varias máquinas por lo que el proceso será mucho más rápido. Además, los datos diversificados capturados de varias máquinas pueden llevar a mejorar la precisión y la funcionalidad del modelo predictivo.
Mantenimiento predictivo de IoT
Las tácticas de mantenimiento predictivo de IoT realizan un análisis de los equipos. Los operadores pueden pre-programar el próximo servicio de máquinas. Las tácticas de mantenimiento predictivo de IoT observan los parámetros de condición de la maquinaria para detectar cambios que son indicativos de un problema en desarrollo. IoT garantiza un mantenimiento efectivo en los procesos de fabricación.
Monitorización remota
IIoT monitorea inteligentemente cientos de máquinas desde una ubicación. No necesita acceso físico a las máquinas. La industria del petróleo y el gas, así como la industria de la energía eléctrica, utilizan la monitorización remota basada en IoT.
IIoT facilita la supervisión de instalaciones remotas de equipos, como tuberías y equipos de perforación. IIoT recopila datos sobre la salud de los equipos o máquinas. Estos datos se transfieren a la nube para su posterior procesamiento.
Minimización de Tiempos de Inactividad
IoT permite reducir el tiempo de inactividad y la utilización efectiva de los recursos de mantenimiento sobre todo es un punto muy importante en el sector de la automoción. El IoT controla el estado del vehículo en función de factores como la temperatura del motor, la vibración del vehículo y el consumo de combustible.
Conclusión sobre la monitorización y control para la maquinaria Industrial
El sector industrial está optimizando el uso de IoT para reducir los tiempos de inactividad de las máquinas y comenzar a mantenerlas antes de que se destruyan. Las empresas utilizan el monitoreo de condición basado en IoT para un mejor desempeño.
