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▷ Mantenimiento predictivo industria 4.0

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Cómo el mantenimiento predictivo está impulsando la Industria 4.0 La Industria 4.0 es la revolución industrial que estamos viviendo actualmente, pero en lugar de trenes de vapor y textiles, estamos siendo impulsados por la inteligencia artificial (IA) y el poder de las máquinas para analizar, interpretar y sintetizar datos. ¿Cómo encaja entonces el mantenimiento predictivo?

Cuando se produjo la primera revolución industrial, quedamos colectivamente sorprendidos y cambiamos irremediablemente con la introducción de las máquinas, impulsadas por motores de vapor y energía hidráulica. Ahora se está produciendo una revolución diferente, pero las máquinas vuelven a estar en el centro del cambio masivo que se está produciendo actualmente. Estamos viviendo en y a través de la Industria 4.0 y lo que vemos es que esta vez es la tecnología predictiva la que nos hace avanzar.

¿QUÉ ES LA INDUSTRIA 4.0? Industria 4.0 es un término que a menudo se confunde con “cuarta revolución industrial”. En realidad, es un subconjunto de la cuarta revolución, centrado más concretamente en “el concepto de fábricas en las que las máquinas están dotadas de conectividad inalámbrica y sensores, conectadas a un sistema que puede visualizar toda la línea de producción, controlar y tomar decisiones por sí mismo”.

Conceptos de mantenimiento inteligente para la era de la Industria 4.0

En el mundo actual, tendencias como la “Industria 4.0”, el “Internet de las cosas” (IoT) y los “Sistemas ciberfísicos” (CPS) están marcando la agenda tecnológica de toda una serie de empresas industriales. En el futuro, los componentes, las máquinas, las plantas y las fábricas enteras se integrarán en una red digital que trasciende los límites de las empresas individuales. Estos sistemas tendrán un perfil definido y serán capaces de responder a los cambios de forma proactiva y comunicarse con su entorno (“Smart Factory”).

App mantenimiento industrial

En los próximos años, se espera que esta dinámica del mercado traiga consigo considerables cambios estructurales para las empresas, incluso en lo que respecta al mantenimiento. Desde hace varios años, SEW-EURODRIVE trabaja para dar forma a la fábrica del mañana. Las soluciones de sistemas para la Industria 4.0 se centran claramente en el aumento de la productividad y cuentan con un apoyo ergonómico para las personas. El mantenimiento inteligente, o Mantenimiento 4.0, desempeña un papel fundamental en este enfoque. Los operarios deben disponer de una herramienta que les permita realizar las tareas de mantenimiento en función del desgaste real de sus sistemas. DriveRadar es el nombre dado al concepto de SEW-EURODRIVE que pretende ofrecer un mapa digital de extremo a extremo de los componentes de accionamiento y las soluciones de sistema para que los clientes puedan obtener una visión detallada de los componentes de accionamiento, las soluciones de sistema y los procesos. El objetivo de DriveRadar® es determinar el estado de los productos, las máquinas y los sistemas basándose en los datos existentes recogidos durante el funcionamiento de los sistemas de accionamiento de SEW. Gracias a los modernos métodos de análisis de datos (machine learning), se puede realizar una predicción precisa de un daño inminente mediante un gemelo digital. Esto permite a DriveRadar®… prevenir fallos y averías imprevistas durante el funcionamiento,… detectar el desgaste y minimizar los tiempos de parada. Recogida y evaluación de datos y predicción de eventos Sus valores añadidos

Ciclo medio mantenimiento industrial

Mantenimiento predictivo y tecnologías futuras

ResumenEste capítulo describe la relevancia de la gestión del mantenimiento de activos en el contexto de la Industria 4.0. Una de las estrategias digitales esenciales en el mantenimiento de activos es el Mantenimiento Predictivo Inteligente. Se presenta un marco para el Mantenimiento Predictivo Inteligente basado en el estudio de investigación realizado por profesionales del mantenimiento de activos de organizaciones con operaciones intensivas y los elementos clave del Mantenimiento Predictivo Inteligente dentro de la Industria 4.0. Los elementos clave son el Internet de los Servicios, el Internet de las Cosas, las Soluciones Inteligentes, la Fábrica Inteligente y la computación en la nube, y los sistemas de automatización inteligente, que se analizan en detalle en este capítulo. Los sistemas de automatización inteligentes desempeñan un papel crucial en la aplicación de la estrategia digital de mantenimiento de activos a nivel organizativo.Las organizaciones de la industria que hacen un uso intensivo de las operaciones también han comenzado a utilizar los principios básicos de IoT e Industria 4.0 para implementar los equipos y sistemas relacionados para formar una red inteligente que abarque toda su cadena de valor. Este tipo de sistema de red autocontrolado ayuda a identificar los cambios inesperados en el proceso de producción, a predecir los fallos de los equipos y también a impulsar acciones de mantenimiento oportunas utilizando el ciclo de implementación del mantenimiento predictivo inteligente, que se describen en este capítulo.

Mantenimiento a compresores industriales

Mantenimiento predictivo Maurizio Porta Industria 4.0

El mantenimiento predictivo es un enfoque técnico proactivo para hacer un seguimiento del rendimiento de los equipos en tiempo real y predecir los fallos de las máquinas para que su organización pueda solucionarlos antes de que causen algún tiempo de inactividad.

El Mantenimiento Predictivo utiliza la monitorización de la condición a través de los datos en tiempo real que obtiene con la ayuda del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), que está altamente considerado como un elemento esencial de la revolución de la Industria 4.0.

Cualquier avería mayor o menor es antieconómica para las organizaciones. Afecta a la eficiencia de los procesos y a la tasa de crecimiento de las empresas. Un perno suelto provoca un gran desgaste, una corta vida útil del equipo y un tiempo de inactividad abrupto.

Analiza la naturaleza y el grado de deterioro de los servicios de una organización mediante la ingesta de datos en tiempo real, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para extraer información y elabora informes sobre el estado actual de la máquina y los próximos retos.

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