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Industrias 4.0 : Mantenimiento Preventivo sin IA


Introducción


Cuando se habla de Industrias 4.0 es muy común mencionar el uso de IA aunque muchas veces no se logra explicar cómo hacerlo. Sabemos que IA trae grandes beneficios si se sabe cómo aplicarla a nuestro negocio.


IA esta hoy tan instalado en el día a día que pareciera ser que nada se puede hacer sin IA cuando hablamos obviamente del tema de referencia.


Pero la verdad es que hay mucho para hacer haciendo algunos cálculos que nos permitan crear indicadores que sirvan para tomar mejores decisiones.


Este es el caso del tema que trajimos como ejemplo.

Planteamos el tema porque la gran pregunta que se hace siempre en las industrias y en Mantenimiento de equipos y maquinas en general es:


¿Cómo hacer el Service o el Mantenimiento de nuestros activos?


Mantenimiento frecuente

Esta es una de las opciones que a veces nos planteamos y encontramos en algunas organizaciones. Este tipo de mantenimiento trae acarreado el aumento de horas de trabajo para realizado, costos en viajes de técnicos, compra de repuestos no siempre necesarios.


Mantenimiento poco frecuente

En este caso a grandes rasgos comprobamos que no realizar el Service en el momento indicado trae aumento en costos de reparación, perdidas en la producción y gastos médicos y algunas veces legales por accidentes.


Mantenimiento cuando se lo necesita

Seguramente muchos se están preguntado ¿Y cómo se cuándo mi activo necesita mantenimiento? ¿Tendría que ir con cierta frecuencia a medir algunas variables para entender si necesito o no hacerle mantenimiento a un equipo? Bueno lo que podemos observar muchas veces es que se realizan tareas manuales para verificar el estado de los activos y de esta forma decidir si es hora o no de hacer un Service.


El Mantenimiento en el momento indicado nos lleva a no gastar de más.


Por supuesto que ir a un modelo de Mantenimiento Predictivo seria la gloria, e IoT aporta su parte aquí también, pero conlleva tiempos y recursos para entrenar el modelo.


Por eso planteamos un paso anterior sacando ventaja a IoT.


IoT como definición agrupa muchas nuevas tecnologías y trae como 2 grandes beneficios:


- Telemetría más eficiente y económica

- Analítica más potente


En este sentido y sin necesidad de usar IA podemos decir que podemos hacer Mantenimiento Preventivo por ejemplo de un motor usando un indicador normalmente usado en finanzas como el SMA.


Es lo que llamamos a veces Analítica sin necesidad de Data Scientists (Científicos de Datos).


Beneficios

No hace falta ser un especialista en cálculo ni en programación.

Se pueden detectar Anomalías simples reduciendo o eliminando gastos innecesarios.


Ejemplo 1

Imaginemos que queremos realizar un mantenimiento a un activo según su uso, en este caso un motor.


Sensor IoT

Usaremos entonces un sensor que mida las vibraciones del motor (podriamos medir las RPMs tambien) que luego traduciremos en un indicador por ejemplo de % de uso.

Este sensor es autónomo en alimentación y envia sus datos de forma inalámbrica.


Procesamiento del Dato

En nuestra plataforma recibiremos del sensor el dato duro y lo usaremos para hacer algunos cálculos que nos permitan obtener otros datos como por ejemplo Horas de uso.

Agregaremos a los cálculos los datos aportados por el fabricante a fin de entender en que momentos sugiere hacer el service.


Creación del Indicador

Como resultado de los datos obtenidos del sensor y los calculados podemos entonces generar un Indicador de % de Uso y de Cuanto tiempo falta para el próximo service, expresado como prefieran.


De esta forma la plataforma puede además de mostrar los indicadores en pantalla, enviar notificaciones a los usuarios cuando un mantenimiento esta próximo.



Ejemplo 2


Imaginemos que necesitamos detectar una anomalía, en este caso Vibraciones fuera de rango de un motor.


Sensor IoT

Usaremos entonces un sensor que mida las vibraciones del motor.

Este sensor es autónomo en alimentación y envía sus datos de forma inalámbrica.


Procesamiento del Dato

En nuestra plataforma recibiremos del sensor el dato duro y lo usaremos para hacer algunos cálculos que nos permitan obtener otros datos como por ejemplo Nivel de Vibraciones (acorde a los umbrales fijados por el usuario)


Creación del Indicador

Como resultado de los datos obtenidos del sensor y los calculados podemos entonces generar un Indicador basado en datos acumulados del sensor que nos permita por ejemplo anticipar cual será el próximo valor del indicador y entender si tenemos o no una anomalía próxima.


Elegimos entonces el SMA (Simple Moving Average) indicador más usado en finanzas, específicamente en el mundo de las acciones para entender si el siguiente movimiento de una acción va a hacer alcista o bajista..


Aplicando la función moving_mean_values dentro de la plataforma podemos definir cuantos valores anteriores del dato duro queremos analizar.


Obtenemos una imagen como la que se muestra a continuación





De esta forma la plataforma puede además de mostrar los indicadores en pantalla sobre los datos duros, enviar notificaciones a los usuarios cuando hay posibilidades de que una anomalía este cerca.


Bien de esta forma hemos mostrado como 2 ejemplos muy simples como podemos hacer Mantenimiento Preventivo sin necesidad de IA y de ser expertos.


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