Gestión de equipos y sostenibilidad | Revisión de tecnología del MIT

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Un área en la que Castrip ha estado trabajando durante los últimos dos años es aumentar el uso de inteligencia artificial para aumentar la eficiencia del proceso en el rendimiento. “Esto se ve bastante afectado por la habilidad del operador, que establece los puntos para la automatización, por lo que estamos utilizando redes neuronales basadas en el aprendizaje de refuerzo para aumentar la precisión de esa configuración para crear una máquina de fundición autónoma. Esto sin duda generará más ganancias de eficiencia energética, nada como los grandes cambios anteriores, pero aún son medibles”.

Reutilizar, reciclar, remanufacturar: diseño para la fabricación circular

El crecimiento en el uso de tecnologías digitales para automatizar maquinaria y monitorear y analizar procesos de fabricación, un conjunto de capacidades comúnmente conocido como Industria 4.0, está impulsado principalmente por las necesidades de aumentar la eficiencia y reducir el desperdicio. Las empresas están ampliando las capacidades productivas de las herramientas y la maquinaria en los procesos de fabricación mediante el uso de tecnologías de control y gestión que pueden evaluar el rendimiento y predecir de forma proactiva los ciclos óptimos de reparación y reacondicionamiento. Dicha estrategia operativa, conocida como mantenimiento basado en la condición, puede extender la vida útil de los activos de fabricación y reducir las fallas y el tiempo de inactividad, todo lo cual no solo crea una mayor eficiencia operativa, sino que también mejora directamente la eficiencia energética y optimiza el uso de materiales, lo que ayuda a disminuir un la huella de carbono de la planta de producción.

El uso de dichas herramientas también puede poner a una empresa en los primeros pasos de un viaje hacia un negocio definido por los principios de la “economía circular”, en el que una empresa no solo produce bienes de manera neutra en carbono, sino que depende de insumos reacondicionados o reciclados para fabricarlos. La circularidad es un viaje progresivo de muchos pasos. Cada paso requiere un plan comercial viable a largo plazo para administrar materiales y energía a corto plazo, y una fabricación de “diseño para la sustentabilidad” en el futuro.

Los sensores de monitoreo y medición de IoT implementados en los activos de fabricación y en las líneas de producción y ensamblaje representan un elemento crítico de los esfuerzos de una empresa para implementar la circularidad. A través de iniciativas de mantenimiento basadas en la condición, una empresa puede reducir su gasto de energía y aumentar la vida útil y la eficiencia de su maquinaria y otros activos de producción. “Los datos de rendimiento y condición recopilados por los sensores IoT y analizados por los sistemas de gestión brindan un ‘siguiente nivel’ de información en tiempo real en la planta de producción, lo que permite una precisión mucho mayor en las evaluaciones de mantenimiento y los programas de renovación de condiciones”, señala Pierre Sagrafena, circularidad. líder del programa en el negocio de administración de energía de Schneider Electric.

El fabricante mundial de alimentos Nestlé está experimentando una transformación digital a través de su iniciativa Connected Worker, que se enfoca en mejorar las operaciones aumentando el flujo de información sin papel para facilitar una mejor toma de decisiones. José Luis Buela Salazar, gerente de mantenimiento de la zona euro de Nestlé, supervisa un esfuerzo por aumentar las capacidades de control de procesos y el desempeño del mantenimiento para las 120 fábricas de la compañía en Europa.

“El monitoreo de la condición es un viaje largo”, dice. “Solíamos depender de un largo proceso de ‘Nivel Uno’: expertos en conocimiento en el piso de producción que revisan el desempeño y escriben informes para establecer la configuración del sistema de alarma y los programas de mantenimiento. Ahora estamos llegando a un proceso ‘4.0’, donde los sensores de datos están en línea y nuestros procesos de programación de mantenimiento son predictivos, utilizando inteligencia artificial para predecir fallas en función de los datos históricos que se recopilan de cientos de sensores, a menudo cada hora”. Alrededor del 80 % de las instalaciones globales de Nestlé utilizan monitoreo avanzado de condiciones y parámetros de procesos, que Buela Salazar estima que ha reducido los costos de mantenimiento en un 5 % y ha aumentado el rendimiento de los equipos entre un 5 % y un 7 %.

Buela Salazar dice que gran parte de esta mejora se debe a un conjunto cada vez más denso de sensores basados ​​en IoT (cada fábrica tiene entre 150 y 300), “que recopilan datos cada vez más confiables, lo que nos permite detectar incluso deterioros leves en etapas tempranas, dando más tiempo para reaccionar y reducir nuestra necesidad de soluciones de mantenimiento externas”. Actualmente, explica Buela Salazar, los beneficios de reducción de carbono del mantenimiento basado en la condición están implícitos, pero esto está cambiando rápidamente.

“Tenemos una importante iniciativa de equipos de uso intensivo de energía para instalar sensores IoT para todas esas máquinas en 500 instalaciones en todo el mundo para monitorear el consumo de agua, gas y energía para cada uno, y hacer correlaciones con sus respectivos datos de rendimiento del proceso”, dice. Esto ayudará a Nestlé a reducir el consumo de energía de fabricación en un 5% en 2023. En el futuro, dicho análisis de correlación ayudará a Nestlé a realizar “análisis de big data para optimizar las configuraciones de la línea de producción de carbono a un nivel integrado” al combinar conocimientos sobre mediciones de uso de materiales, eficiencia energética de las máquinas, horarios de rotación de motores y reductores, y hasta 100 parámetros más en una planta compleja de producción de alimentos, agrega Buela Salazar. “La integración de todos estos datos con IoT y aprendizaje automático nos permitirá ver lo que no hemos podido ver hasta la fecha”.

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