Análisis de datos de alta frecuencia para la detección de anomalías: Un nuevo procedimiento permite realizar evaluaciones durante el proceso en la producción

La producción industrial es, en muchos detalles, una batalla por ganar micrómetros y milisegundos en la que, en definitiva, todos los procesos se van optimizando cada vez más. Es necesario detectar las anomalías y tomar medidas inmediatas ya durante el mecanizado.

IoT-Core analiza los datos de medición

Con independencia de la ingeniería mecánica en su sentido más estricto, EMAG trabaja de forma consecuente para digitalizar su tecnología de producción. La gran cantidad de datos de sensores, operación y producción que cada máquina herramienta genera durante su funcionamiento se utiliza de forma integral para crear procesos más estables y productivos. Los datos registrados se comparan con valores nominales para detectar de forma fiable las anomalías en el proceso. La base para este nuevo proyecto es la nueva solución completa IoT EDNA para la conexión en red, el manejo y el análisis de las máquinas. En esencia, está compuesta de un PC industrial de altas prestaciones, el EDNA IoT-Core, que registra, agrega y analiza los datos. El uso de EDNA IoT-Core puede escalarse con gran flexibilidad: de forma exclusivamente local dentro de una máquina autónoma, integrada en una solución Edge (es decir, una red interna para toda la empresa o una nube) o mediante una conexión en red con la nube. Al mismo tiempo, esta solución tiene una arquitectura de software modular: en caso necesario es posible implementar protocolos adicionales, conexiones de datos a sistemas del cliente, los más diversos scripts de análisis (evaluaciones), etc.

Reaccionar lo antes posible

Sobre la base de los datos registrados y analizados, los especialistas de EMAG pueden detectar, en los parámetros monitorizados y en una fase muy temprana, anomalías que se producen de forma esporádica. EDNA IoT-Core registra una posible desviación en el momento en que esta ocurre, analiza los datos en unos pocos segundos y, teniendo en cuenta el paso de mecanizado, decide si debe interrumpirse el proceso de producción completo o si debe desecharse la pieza. "Evidentemente, para la detección inteligente de anomalías primero se requiere un proceso de aprendizaje. No toda desviación en el proceso de producción conlleva inevitablemente una pieza desechada. Si se produce, por ejemplo, una desviación durante un desbastado, pero esta se compensa en el acabado, esta anomalía no afecta a la calidad de la pieza", explica Rainer Seitz, director de desarrollo de software e IoT en EMAG. Por el contrario, para el usuario esto significa que, cuando se produce una anomalía que no puede ser compensada, la pieza (normalmente) ya no se mecaniza hasta el final. Esto quiere decir que deja de fluir valor añadido a una pieza de por sí defectuosa, lo que para grandes volúmenes de piezas supone una ventaja económica que no debe subestimarse. Sin embargo, no solo en este caso es posible ahorrar dinero en metálico. Especialmente en el caso de piezas con estrictos requisitos de calidad, la detección de anomalías puede contribuir a que sea necesario medir menos piezas, lo que a su vez reduce los costes. "También es posible detectar un desgaste inicial en componentes de las máquinas, como ha demostrado un primer ejemplo en la práctica. Esto hace que esta forma de detección de anomalías sea un posible complemento de nuestro EDNA Health Check, con el que actualmente ya es posible monitorizar el estado operativo de componentes importantes", aclara Seitz.

Un universo de posibilidades

¿Qué posibilidades ofrece este concepto en el futuro, también en relación con los clientes? La respuesta a esta pregunta es compleja. El EDNA IoT-Core ofrece acceso a una gran cantidad de datos que permiten sacar conclusiones acerca del estado de las máquinas. Sobre la base del "análisis nominal/real" es posible clasificar estos datos: si se produce una desviación, el usuario es informado a tiempo y puede intervenir en el proceso para controlarlo (por ejemplo, para retirar una pieza). Además, la solución completa puede conectarse con EMAG a través de la nube, de manera que los ingenieros pueden ofrecer apoyo para el control y el análisis de fallos. Como consecuencia, el proceso de producción completo se vuelve más transparente y eficiente, como demuestra de forma impresionante el uso que los clientes han hecho de EDNA en otras diversas aplicaciones. Los expertos de EMAG calculan que, en general, un retorno de la inversión es posible en alrededor de un año", si se evalúan todos los datos recogidos y se derivan actuaciones de ello. "En cualquier caso, con EDNA hemos creado una 'herramienta' completamente nueva para incrementar de forma selectiva la productividad de nuestros clientes, y esto sin inversión en nuevas máquinas, ya que la solución funciona para muchos modelos más antiguos", comenta Rainer Seitz. "Al mismo tiempo ponemos la primera piedra para la producción inteligente del futuro en las empresas de nuestros clientes".

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