seguimiento del estado de salud de las máquinas - Power-OM

IK4-TEKNIKER, centro de investigación
ubicado en el País Vasco (España). El
grupo de investigación en Diagnóstico y
Predicción es un equipo multidisciplinar
(físicos, químicos, ingenieros) que
trabajan en la optimización de la fiabilidad
y el mantenimiento de sistemas.
ARTIS, empresa Alemana, dedicada al
desarrollo y la venta de sistemas de
monitorizado de procesos, herramientas y
máquinas-herramienta.
FAGOR AOTEK, centro de I+D de la
empresa FAGOR, dedicado a la automatización de Máquinas-Herramienta.
PREDICT, empresa Francesa, que
desarrolla y vende soluciones de mantenimiento en los sectores de la energía,
refinerías, naval e industria del metal.
Monition Ltd., Reino Unido, proveedores
de servicios de Monitorizado de la Condición y Fiabilidad de Plantas, utilizando
técnicas de análisis de vibración, termografía y análisis de aceite.
Goratu Máquinas Herramientas S.A.
Fabricante de fresadoras Lagun y tornos
Geminis se caracteriza por el alto nivel
técnico y tecnológico de sus productos.
Lulea Tekniska Universitet, Suecia,
División de Ingeniería de Operación y
Mantenimiento, grupo de investigación
especializado en Fiabilidad, Disponibilidad
y Mantenimiento.
El proyecto Power-OM finalizará en Julio de 2015
Más información
www.power-om.eu
Contacto
Aitor Alzaga
Coordinador del proyecto
e-mail: [email protected]
Mike Burrows
Responsable diseminación industrial
e-mail: [email protected]
SEGUIMIENTO DEL ESTADO DE
SALUD DE LAS MÁQUINASHERRAMIENTA BASADO EN EL
CONSUMO DE CORRIENTE
FP7
European Union Funding
for Research & Innovation
FP7-NMP-2012-ICT-FOF
G.A. 314548
OBJETIVOS CIENTIFICOS Y TECNICOS
METODOLOGIA
OBJETIVOS INDUSTRIALES
Desarrollar un método de procesamiento de datos y
análisis para la detección temprana de fallos en una máquina
de producción a partir de datos de corriente y tensión.
Utilizar el patrón de consumo de energía (fingerprint), como una
forma fácil de implementar una estrategia de monitorizado de la
condición de componentes críticos. Estrategia que a su vez permite una mejora del OEE bajo una triple perspectiva:
Evitar el 75% de los fallos inesperados en cabezales y guías
lineales. Esto puede contribuir a un aumento del 3 al 10% en la
disponibiliad de la máquina.
Complementar estas predicciones con información de
valor añadido que puede captarse del CNC y otros sensores
en el caso en que estén presentes en la máquina.
Adaptación de una plataforma de e-Mantenimiento que
proporcione conectividad con los componentes de Power-OM
instalados en la flota de máquinas.
Desarrollo de servicios de valor añadido con la información
gestionada en la plataforma de e-Mantenimiento.
Mantenimiento: Optimizando las estrategias de mantenimiento
en base a la predicción de fallos potenciales y planificando las
operaciones de mantenimiento a periodos convenientes.
Operación: Gestionando la energía como un recurso de producción y reduciendo su consumo.
En su configuración más básica, la implementación de estas
avanzadas estrategias de mantenimiento no requieren costes
extras en equipamiento (sensores y similares).
Reducción en el consumo de energía en un 5%.
Mejora de la fiabilidad del producto, con incrementos de
tiempo medio entre fallos de un 25%.
Fiabilidad del producto: Proporcionando al fabricante de la
máquina los datos reales sobre el comportamiento del producto y
sus componentes críticos.
IMPACTO
Incrementar el OEE (Overall Equipment
Efficiency) en un 5%.
Reducir costes de energía (5%).
Mejora de la calidad mediante la detección
temprana de cambios en las condiciones de
operación establecidas como normales.
Mejorar la competitividad de las empresas.
Un grupo de empresas especializadas en monitorizado, mantenimiento, automatización, centros de
investigación y empresa fabricante de máquina-herramienta, colaboran en el desarrollo de un
sistema integrado para el seguimiento del estado de salud de los sistemas productivos basado en un
análisis avanzado de las condiciones de operación de las máquinas.