Vigila constantemente el estado de la máquina, realiza análisis de diagnóstico y notifica al operador cuando una pieza necesita ser reemplazada. El equipo de investigación dirigido por Andreas Schütze en la Universidad de Saarland ha desarrollado un sistema de alerta temprana para la industriaprocesos de ensamblaje, manipulación y envasado. Los sensores inteligentes recopilan continuamente una amplia gama de datos de medición del interior de la maquinaria de la planta y comparan los patrones de señal con los de las condiciones normales de funcionamiento. Si el sistema detecta una diferencia en los patrones que indica una falla potencial, inmediatamentenotifica al operador del equipo sobre qué medidas correctivas deben tomarse. Esto ayuda a los ingenieros a planificar el mantenimiento de manera más efectiva y los protege de sorpresas desagradables y pérdidas de producción inesperadas.
El equipo de investigación exhibirá su tecnología en el Stand de Investigación e Innovación de Saarland en Hannover Messe, que se realizará del 24 al 28 de abril.
Los robots en las líneas de producción funcionan incansablemente y con precisión de micrómetro, a menos que, por supuesto, un componente falle. Si, por ejemplo, el actuador lineal utilizado para colocar con precisión la carrocería de un automóvil frente a un robot de ensamblaje está dañado, el brazo robótico noya no podrá colocar la puerta del automóvil exactamente como lo hace normalmente. El resultado es una puerta que está desalineada. O, por poner otro ejemplo, la falla repentina de un componente de la máquina debido a la fatiga del material podría provocar el apagado completo deuna línea de producción. Un equipo de ingenieros dirigido por Andreas Schütze, un experto en sistemas de sensores de la Universidad de Saarland y el Centro de Tecnología de Mecatrónica y Automatización, está trabajando con un grupo de socios académicos e industriales para evitar que surja este tipo de situaciones.
Su sistema somete a las máquinas a lo que efectivamente es un chequeo médico continuo. El equivalente humano sería equipar a una persona con un rastreador de actividad, un ECG digital continuo y un monitor de presión arterial para que su estado de salud pueda analizarse en cualquier momento. "Nuestro sistema permite visualizar continuamente el estado actual de la maquinaria de la planta y proporcionar una advertencia anticipada de posibles daños. Para ello, colocamos sensores dentro de las máquinas y estos sensores pueden interactuar entre sí y con los sensores de proceso existentes.nos permite registrar incluso los cambios más pequeños ", explica Andreas Schütze. Los investigadores hacen uso del fenómeno de que el equipo técnico comenzará a hacer un ruido diferente, o vibrará o se sobrecalentará mucho antes de que realmente falle. El truco aquí es que elSin embargo, la manera característica en que una máquina tararea o vibra durante el funcionamiento normal es diferente a la observada cuando algo ha cambiado dentro de la máquina.Estas diferencias pueden ser muy sutiles e indetectables para los sentidos normales.
Aquí es donde entra en juego el sistema desarrollado por los especialistas en mecatrónica de Saarbrücken. Los sensores pueden detectar estos ligeros cambios y pueden asignarlos automáticamente a perfiles de falla específicos. 'Hemos estudiado cómo los patrones de señal, como la frecuencia de las vibraciones, alterar durante daños comunes o estados de falla ", explica el profesor Schütze. Para hacer esto, el equipo de investigación examinó los patrones en miles de conjuntos de datos de medición e identificó los asociados con tipos particulares de daño o desgaste mecánico." Alimentamos esta información a los sensores, transformándolos en dispositivos inteligentes que pueden detectar estas diferencias de señal por sí mismos ", explica Nikolai Helwig del equipo de Schütze. Esto esencialmente elimina la necesidad de un analizador externo, ya que el sistema puede realizar el análisis por sí mismo".
El objetivo del equipo de investigación es desarrollar un conjunto de sensores y módulos que permitan a las empresas que operan maquinaria de la planta realizar un control de aptitud específicamente adaptado a las necesidades de su planta o equipo. 'Los sensores personalizados pueden integrarseen la maquinaria cuando se está fabricando o se puede adaptar. Inicialmente, los sensores pasan su tiempo recolectando datos de línea de base, es decir, datos que reflejan el estado operativo normal de la máquina ", dice Helwig. Una vez hecho esto, el sistema está listopara comparar continuamente los datos operativos actuales con los patrones típicos de la señal del sensor asociados con fallas o daños incipientes en el equipo. "Nuestro método también abre oportunidades para otras aplicaciones de la Industria 4.0. Por ejemplo, el sistema también puede usarse para fines de control de calidad al analizar sila maquinaria de producción funcionaba correctamente durante un proceso de fabricación.
El sistema en desarrollo está entrando actualmente en su fase de prueba durante la cual los expertos en tecnología de sensores y medición trabajarán con las empresas Bosch Rexroth y Festo. Los sensores se utilizarán en Bosch-Rexroth para controlar el estado de las máquinas herramienta, mientrasen Festo su trabajo será verificar los actuadores lineales mencionados anteriormente, específicamente los ejes de husillo y los cilindros electromecánicos de Festo.
El trabajo de investigación es parte del proyecto colaborativo 'Sistemas de sensores modulares para control de procesos en tiempo real y monitoreo inteligente de condiciones' MoSeS-Pro. El MoSeS-Pro es coordinado por Andreas Schütze y financiado por el Ministerio Federal de Educacióne Investigación BMBF.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Saarland . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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