Predictive Maintenance

Aumente la confiabilidad de los equipos con mantenimiento predictivo

La siguiente demostración es un ejemplo de cómo Rockwell Automation ha creado una plataforma de portales integrados para transformar su empresa.

Con muchos de sus recursos en ubicaciones remotas, antes era muy difícil supervisar estos equipos y se tardaba mucho, por no hablar de entender su rendimiento. Al conectarlos a Microsoft Azure, Rockwell Automation puede ver ahora la información de estado y rendimiento de los recursos en tiempo real, supervisar las ventanas de servicio y and llevar a cabo el mantenimiento preventivo en piezas y equipos antes de que se produzca un incidente. La abundancia de datos no explotada anteriormente permite a Rockwell Automation analizar piezas específicas para determinar la vida útil o ajustar el rendimiento óptimo; lo que transforma la manera en que ellos y sus clientes hacen negocios.

Estos servicios en la nube abren nuevas posibilidades de negocio muy diversas. Por ejemplo, los equipos que intervienen en la minería, el movimiento, la refinación y la venta de petróleo son caros y robustos, y proceden de cientos de fabricantes. Potenciado por Internet de las cosas (IoT), Rockwell Automation amplía los sistemas que supervisan estos valiosos bienes patrimoniales y usan esos datos para realizar el mantenimiento predictivo e incluso preventivo. Las soluciones de Azure IoT tienen la capacidad de transformar la cadena de suministro del petróleo y producir resultados finales en la productividad global que, en última instancia, podría dar sus frutos en el surtidor.

Panel

Resumen de la API

Alertas y advertencias

Detalles del recurso

Solución de alertas

Paso 1 de 3

Supervisión remota en tiempo real

Los operadores pueden ver la ubicación y el estado de mantenimiento de la infraestructura en el panel en tiempo real.

Paso 2 de 3

Vista de la ubicación y el estado de los recursos

La comprensión del mantenimiento de los recursos es fundamental, ya que cualquier incidente con pérdida de tiempo puede resultar extremadamente costoso para los volúmenes de producción y los contratos de suministro.

Paso 3 de 3

Manténgase al día sobre las ubicaciones remotas

En un sitio que se habría visitado una vez cada seis meses para realizar un mantenimiento de rutina, ahora se puede realizar su seguimiento en tiempo real.

Paso 1 de 2

Seguimiento de métricas empresariales en tiempo real

Los datos críticos del sitio y de la producción se acumulan para resumir los KPI importantes del negocio, con el seguimiento de objetivos y umbrales a lo largo del día o el período de producción.

Resultados en tiempo real de recursos que tradicionalmente podrían no haberse supervisado durante días, semanas o meses

Paso 2 de 2

Integración sencilla con sistemas actuales

Los datos de sensores en tiempo real se pueden combinar con información procedente de otros orígenes externos o incluso de otros sistemas empresariales como los servicios de CRM o ERP.

Paso 1 de 3

Alertas y advertencias en tiempo real

El operador escala las alertas en tiempo real para que sean atendidas. Se puede responder rápidamente a las averías a través del portal personalizado o del apagado de la maquinaria mediante comandos enviados desde el panel.

Paso 2 de 3

Predicción de errores antes de que ocurran

Es importante señalar que algunas alertas son previsibles. El mantenimiento se puede realizar antes de que se produzca un error cuando los datos apuntan a una situación o tendencia que el modelo de predicción reconoce como problemática.

Paso 3 de 3

Resolución de problemas antes de que se agraven

El operador puede seleccionar el error crítico de máxima prioridad que aún no se haya resuelto o supervisado.

Paso 1 de 3

Análisis de fuentes de datos en tiempo real

El panel ingiere datos en tiempo real. En este nivel, se puede supervisar el rendimiento de producción real y el estado de mantenimiento de un determinado recurso.

Paso 2 de 3

Capacidad de los responsables de la toma de decisiones para actuar

Estos datos permiten que los responsables de la toma de decisiones planeen trabajo programado (o sin programar), organicen ventanas de mantenimiento o prevean resultados de producción de recursos que puedan estar en ubicaciones remotas.

Paso 3 de 3

Realización del mantenimiento antes de que un recurso se averíe

En este ejemplo, un ventilador tiene una advertencia crítica prevista. Estará estropeado unos días y puede provocar el apagado del recurso. Además, ya ha transcurrido la mayor parte de la vida útil estándar de esta pieza. El operador puede seleccionar la pieza concreta para realizar una acción.

Paso 1 de 5

Actuación y resolución

Los detalles de la alerta del panel facilitan al operador información concreta sobre la pieza y el problema detectado. Esta incluye el número de serie, el número de pieza e incluso el inventario y la ubicación de los elementos de reemplazo.

Paso 2 de 5

Análisis del impacto empresarial

El error previsto indica que el ventilador del filtro de aire se averiará antes de que se programe el mantenimiento de rutina de la unidad. Esto se traducirá en una pérdida de tiempo en el cierre del recurso.

Paso 3 de 5

Análisis de datos en tiempo real

Los datos en tiempo real se ingieren de dispositivos remotos y se muestran en el portal. El operador puede supervisar la fuente de datos real en tiempo real para comprobar que las alertas y la información indicadas son correctas. También se muestra el umbral de la alerta para que el usuario puede ver fácilmente el seguimiento con respecto al funcionamiento normal.

Paso 4 de 5

Creación de vales de servicios

El operador puede crear un vale para que el personal de mantenimiento reemplace la pieza y mantenga el recurso operativo. También dispone de información y datos para llevar a cabo un análisis de negocios y realizar cambios en las operaciones en función del resultado.

Paso 5 de 5

Creación de vales de servicios

El operador puede crear un vale para que el personal de mantenimiento reemplace la pieza y mantenga el recurso operativo. También dispone de información y datos para llevar a cabo un análisis de negocios y realizar cambios en las operaciones en función del resultado.