Inspección industrial y mantenimiento de instalaciones complejas

Breve descripción (¿qué necesidad se resolvió?)

La detección y diagnóstico de fallos es muy importante para la seguridad de los sistemas y para la minimización de los costes asociados. Este proceso se ha desarrollado a lo largo de los años y utiliza diversas técnicas, como enfoques analíticos, técnicas de sistemas basados en el conocimiento o análisis de datos. La maquinaria rotativa funciona en entornos ruidosos y también produce ruido. Las vibraciones causadas por las máquinas provocan daños importantes.
La monitorización y el análisis predictivo de la vibración en diferentes puntos de la maquinaria nos permitirá averiguar la causa de la vibración y si puede ser un problema con el tiempo. El análisis de vibraciones requiere el procesamiento masivo de datos sobre el tipo de vibración, la fuente y la razón y magnitud de la vibración.

¿Qué servicio(s) se proporciona(n)?

Nos ocupamos del diagnóstico de averías en máquinas rotativas. Las tecnologías inteligentes de Ciencia de Datos para la detección de anomalías y el análisis de falsos positivos frecuentes se incorporarán a la tecnología de monitorización de vibraciones y a la plataforma existente. Por lo tanto, la idea es tener un sistema más avanzado para alertar al usuario de que algo está sucediendo con la máquina y que es fácil de configurar. Es necesario disponer de un sistema inteligente de detección de anomalías que gestione todas las variables y encuentre dependencias automáticas razonables entre ellas. Tendremos tres frentes de acción desde el punto de vista de las tecnologías asociadas a la Ciencias de Datos:
1) Análisis de flujos de datos.
2) Análisis predictivo no balanceado para evitar falsos positivos.
3) Detección de anomalías en las series temporales.

Relación con la digitalización

El objetivo principal es construir una herramienta software que pueda predecir cuándo comienzan a producirse anomalías en una máquina como indicador de fallos cercanos y así sustituir el sistema de alarma convencional, cuya configuración es compleja y muy laboriosa. El resultado será indicar, con tiempo suficiente para realizar un análisis detallado, cuando una máquina se acerca a su punto de fallo real con el menor número de falsos positivos y, sobre todo, intentando que el índice de falsos negativos tienda a ser un mínimo aceptable para la supervisión del experto en fallos. Así, se trata de una transformación de un proceso manual al uso de tecnologías inteligentes para resolver el problema.

Cliente, detalles

PREDITEC