Los especialistas en mantenimiento pueden predecir el desgaste del equipo de producción

Con la intención de que el mantenimiento del equipo de producción sea más eficiente y pueda reducir el tiempo de inactividad de la maquinaria, Grupo Audi creó el proyecto “Mantenimiento predictivo”.

Este desarrollo inteligente y digital del grupo busca que los expertos en mantenimiento puedan recopilar e interpretar los datos asociados para predecir el desgaste del equipo del área de producción.

El proyecto se está probando en el taller de carrocería en el sitio de Neckarsulm, donde el “Mantenimiento predictivo” detecta el posible desgaste de una máquina remachadora que une varios componentes.

Andreas Rieker, planificador de mantenimiento en Audi Neckarsulm, comentó que los sistemas de remachado perforado conducen entre 600,000 y 1.2 millones de remaches a través de un tubo de plástico que usa aire comprimido. La tecnología impulsa el remache a través del tubo a una velocidad de hasta 20 metros por segundo.

Para determinar el mejor momento para reemplazar los tubos, el personal de Audi utilizó big data para recopilar y analizar más de un millón de datos. Como resultado, vieron que se pueden minimizar las fallas inesperadas del equipo y el trabajo de mantenimiento asociado, se lleva a cabo en periodos libres de producción.

“Nuestro objetivo es detectar el desgaste y los problemas emergentes antes de que sucedan. Miramos hacia el futuro, con la ayuda de datos, algoritmos y valores medidos”, dijo.

Los empleados también se están estandarizando en los procesos para conectar múltiples equipos y maquinaria a bases de datos. Y, en un futuro cercano, leerán e interpretarán otros datos del proceso, lo que facilitará el trabajo del personal de mantenimiento y hará que la producción sea más eficiente.

Asimismo, la aplicación “iMaintenance” ayuda a los colaboradores de mantenimiento en el taller de carrocería. Esta app, se basa en una base de datos de conocimiento con alrededor de 5,000 páginas de material, medidas claras de resolución de problemas y acciones recomendadas.

Fuente: mexicoindustry.com