¿Cómo se pueden utilizar los datos de medición en todos los departamentos para el análisis y la optimización en las plantas industriales?

El uso interdepartamental de los datos de medición requiere una adquisición centralizada y de alta resolución en todos los ámbitos del proceso. Con ibaPDA, los datos de proceso, control y sensores se capturan de forma sincronizada y se consolidan en una base de datos unificada, lo que evita la creación de silos de datos aislados. El servidor iba HD permite el almacenamiento a largo plazo y la evaluación flexible para diferentes grupos de usuarios. Además, herramientas como ibaAnalyzer e ibaDaVIS permiten el análisis y la visualización basados en roles hasta el nivel de los datos brutos (capacidad de desglose).

¿Cómo se puede implementar la conectividad de procesos de extremo a extremo en plantas industriales complejas?

La amplia conectividad de procesos del sistema iba se consigue integrando fuentes de datos heterogéneas, como PLC, sistemas de bus de campo, sensores y cámaras, en un sistema de medición unificado. ibaPDA ofrece numerosas interfaces, entre las que se incluyen EtherNet/IP, PROFINET y otros protocolos industriales, para conectar diversos entornos de automatización. Los datos de vídeo también se pueden integrar a través de ibaCapture y sincronizarse con las señales de proceso. Esto crea una visión holística, sincronizada en el tiempo e independiente del proveedor del proceso industrial.

¿Cómo funciona el análisis en el borde para la evaluación en tiempo real de los datos de procesos y máquinas?

El análisis en el borde procesa datos brutos de alta resolución directamente en el origen, lo que permite tomar decisiones urgentes sin la latencia de la nube. Con dispositivos como ibaM-DAQ o ibaDAQ, los indicadores clave de rendimiento pueden calcularse directamente en el borde y supervisarse a través de ibaPDA. Métodos como la supervisión de umbrales, el análisis de frecuencia en línea o el TSA permiten detectar en tiempo real desviaciones y desgaste. Esto permite generar alarmas de forma inmediata y realizar ajustes proactivos en los procesos.

¿Cómo se pueden almacenar y utilizar de manera eficiente los datos industriales para su análisis a largo plazo?

Para el análisis a largo plazo, los datos de medición se almacenan en un servidor de datos históricos (servidor HD), ya sea por intervalos de tiempo o en función de eventos. Con ibaPDA, los datos se recopilan en alta resolución y en su contexto, lo que permite tanto el análisis de tendencias como la evaluación relacionada con los productos. En combinación con ibaAnalyzer, permite realizar análisis posteriores en profundidad, incluido el desglose hasta los datos brutos. Esto permite la verificación de la calidad, el análisis de las causas raíz y la optimización de los procesos a largo plazo.

¿Cómo contribuye la integración de los sistemas periféricos, de TI y en la nube a las estrategias de datos industriales?

La combinación del procesamiento en el borde, el almacenamiento centralizado de datos y la integración con los sistemas de TI y la nube permite crear una cadena de valor de datos de extremo a extremo. Mientras que ibaPDA y los componentes de borde, como ibaDAQ, calculan los KPI directamente a nivel de proceso, los valores agregados se transfieren a los sistemas de TI o a las plataformas en la nube. Los datos brutos siguen estando disponibles localmente y pueden recuperarse para realizar análisis detallados mediante un desglose cuando sea necesario. Herramientas como ibaDaVIS también ofrecen visualizaciones en forma de paneles de control para diferentes grupos de usuarios.

Liberar todo el potencial de los datos de medición: Un enfoque de creación de valor a través de la digitalización

Maximizar el uso de los datos de medición

Los distintos departamentos -como mantenimiento, producción, tecnología y gestión de calidad- suelen seguir hábitos y procedimientos de trabajo diferentes, lo que desaprovecha el potencial de sinergia.

Estas sinergias sólo pueden materializarse cuando los empleados establecen una base común de comunicación. Un enfoque probado aquí es el registro y análisis de los datos del proceso. Sin embargo, este paso también requiere la introducción y aplicación de una estrategia de digitalización unificada y holística.

Los datos de medición no deben pertenecer a departamentos individuales ni registrarse con un único propósito para luego ocultarse en silos de datos departamentales. Por el contrario, deben abarcar todo el proceso y utilizarse en todos los departamentos. Solo entonces se podrá liberar todo el potencial de los datos de medición.

Recogida de datos exhaustiva y de alta resolución

Un requisito previo clave es la naturaleza de la recogida de datos: Sólo cuando los datos se registran como valores brutos de alta resolución, en lugar de preagregados, los Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) pueden calcularse de forma flexible en función de aspectos específicos del usuario y de la tarea, y luego relacionarse entre sí. Para analizar las causas de patrones de comportamiento inusuales sin perder información, y mejorar así la comprensión del proceso, los datos brutos de alta resolución deben seguir siendo de fácil y rápido acceso desde los KPI mediante drill-down. Esto crea una base de datos unificada para toda la empresa, lo que simplifica los debates y mejora la colaboración entre departamentos.

Para garantizar que todos los departamentos puedan colaborar eficazmente a la hora de aplicar la estrategia de digitalización, es esencial capturar todo el proceso. Las mediciones individuales, como los datos sobre vibraciones o energía, no deben registrarse por separado, sino que deben estar disponibles en un conjunto de datos unificado junto con todos los demás datos del proceso. Este enfoque permite identificar correlaciones entre la producción, los procesos y cualquier efecto relacionado con el desgaste, lo que resulta crucial para futuros esfuerzos de optimización.

Conectividad de procesos como elemento crucial

La heterogeneidad de los componentes de automatización en las plantas de fabricación supone un reto importante para los sistemas de medición. Cuanto más complejos son los procesos, mayor es el número de fuentes de señales y sistemas de automatización que interactúan. Además de los controladores lógicos programables, los sensores y los monitores de bus, también pueden utilizarse cámaras como fuentes de datos. Especialmente cuando no se dispone de sensores para las variables críticas del proceso, o no pueden instalarse por limitaciones de coste o espacio, los datos de vídeo sincronizados en el tiempo proporcionan información valiosa. La conectividad integral de procesos es, por tanto, un elemento crucial de un sistema de medición potente: Todos los datos, independientemente del fabricante, la generación del dispositivo o el formato de los datos, pueden capturarse de forma isócrona y con alta resolución, ofreciendo a los usuarios una visión global y no intrusiva del proceso técnico.

Registro y análisis de datos a largo plazo

Para analizar los datos de medición a lo largo de un periodo prolongado y así identificar tendencias o demostrar el cumplimiento de los requisitos de calidad, los datos deben almacenarse de forma eficiente. Para ello se utiliza un servidor de datos históricos (servidor HD), cuya grabación se activa por eventos o en función del tiempo, en función de las necesidades. El registro de datos activado por eventos es ideal cuando sólo deben capturarse en un archivo las señales relacionadas con una pieza de trabajo específica. Las condiciones de inicio y parada pueden personalizarse y derivarse directamente de las señales registradas, lo que facilita las evaluaciones específicas de productos y mejora la comparabilidad de productos similares.

Los grandes conjuntos de datos pueden buscarse y analizarse de forma interactiva, y utilizarse para el desarrollo de ratios y la generación de informes. El verdadero aumento de valor procede del análisis de los datos de medición. Mediante la aplicación de los métodos y técnicas descritos para la adquisición y registro de datos, se garantiza que los datos puedan ser utilizados por diversos grupos de usuarios, como equipos de mantenimiento, ingenieros de procesos, responsables de producción y calidad, así como analistas de datos.

Además del análisis interactivo fuera de línea y el cálculo de métricas clave para resumir, evaluar y documentar el proceso, el papel del análisis automatizado en tiempo real es cada vez más importante para la detección temprana de desviaciones del proceso, especialmente en el contexto del mantenimiento proactivo.

Evaluación automática en línea

La evaluación automática en línea permite la supervisión proactiva en tiempo real de un proceso para detectar y evitar a tiempo errores de proceso o mejorar la calidad del producto. Este tipo de evaluación también se conoce como análisis de borde, ya que los datos de medición se procesan directamente en el borde, entre las redes de producción y TI, exactamente donde se generan los datos.

He aquí cuatro ejemplos detallados de análisis de borde:

Supervisión de umbrales Los valores de señal pueden supervisarse en el sistema de adquisición en busca de límites de umbral específicos. Si estos límites se superan o no se cumplen, se activa una alarma. Además de las señales en bruto, las señales también pueden agregarse, enlazarse o promediarse, y la comprobación de umbrales puede condicionarse por parámetros específicos. Por ejemplo, puede realizarse una comprobación de umbral sólo cuando la máquina está en modo automático.
Aplicaciones de Visión Artificial Las aplicaciones de Visión Artificial (VM) permiten extraer de los datos de vídeo valores numéricos, texto o información clasificada como "material presente/no presente". Puesto que los datos de vídeo se capturan de forma sincronizada con los datos de proceso y la información de VM está disponible en tiempo real, los resultados de la aplicación de VM pueden tratarse como valores de sensor y registrarse en el sistema de medición. Con MV, se pueden medir productos, realizar el seguimiento de materiales o supervisar el proceso.
Análisis de frecuencia en línea para la supervisión de vibraciones Si el comportamiento de las vibraciones de un proceso se registra mediante sensores IEPE, el análisis necesario en el dominio de la frecuencia puede realizarse automáticamente directamente en el dispositivo de borde. Las bandas de frecuencia que se van a supervisar se pueden definir como fijas o dependientes de los valores del proceso y se puede comprobar si se superan los umbrales. De este modo, las vibraciones del proceso se detectan en tiempo real y se activa una alarma en caso de fallo.
Supervisión con TSA y adaptación automática El método de promediado síncrono temporal (TSA) puede supervisar un proceso basándose en señales de medición ya capturadas, como la temperatura, la presión o la corriente del motor. Basándose en la progresión de las señales, es posible detectar a tiempo tanto las desviaciones del proceso que surgen lentamente, por ejemplo debido al desgaste, como las anomalías esporádicas, y predecir con fiabilidad sus efectos sobre la calidad del producto y el estado de la máquina. En el dominio temporal, los indicadores de desgaste se calculan en línea y las alarmas se activan en tiempo real cuando se superan los umbrales. De este modo, los usuarios pueden realizar ajustes a tiempo y evitar averías en la máquina o el sistema, efectos negativos en la calidad del producto y tiempos de inactividad imprevistos. El comportamiento del proceso puede aprenderse automáticamente para diferentes condiciones mediante el método de adaptación automática.

Conclusión

La clave para aumentar el valor a través de la digitalización reside en el uso múltiple y compartido de los datos de medición. Solo cuando la estrategia de digitalización se aplica de forma colaborativa en todos los departamentos se pueden obtener sinergias interdepartamentales.

Para lograrlo, es esencial contar con el apoyo de herramientas adecuadas, como las soluciones que ofrece el sistema iba. Esto garantiza que el acceso a los datos sea sencillo e intuitivo, permitiendo a cada grupo de usuarios realizar de forma independiente análisis adaptados a sus necesidades específicas.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo se pueden utilizar los datos de medición en todos los departamentos para el análisis y la optimización en las plantas industriales?: El uso interdepartamental de los datos de medición requiere una adquisición centralizada y de alta resolución en todos los ámbitos del proceso. Con ibaPDA, los datos de proceso, control y sensores se capturan de forma sincronizada y se consolidan en una base de datos unificada, lo que evita la creación de silos de datos aislados. El servidor iba HD permite el almacenamiento a largo plazo y la evaluación flexible para diferentes grupos de usuarios. Además, herramientas como ibaAnalyzer e ibaDaVIS permiten el análisis y la visualización basados en roles hasta el nivel de los datos brutos (capacidad de desglose).
¿Cómo se puede implementar la conectividad de procesos de extremo a extremo en plantas industriales complejas?: La amplia conectividad de procesos del sistema iba se consigue integrando fuentes de datos heterogéneas, como PLC, sistemas de bus de campo, sensores y cámaras, en un sistema de medición unificado. ibaPDA ofrece numerosas interfaces, entre las que se incluyen EtherNet/IP, PROFINET y otros protocolos industriales, para conectar diversos entornos de automatización. Los datos de vídeo también se pueden integrar a través de ibaCapture y sincronizarse con las señales de proceso. Esto crea una visión holística, sincronizada en el tiempo e independiente del proveedor del proceso industrial.
¿Cómo funciona el análisis en el borde para la evaluación en tiempo real de los datos de procesos y máquinas?: El análisis en el borde procesa datos brutos de alta resolución directamente en el origen, lo que permite tomar decisiones urgentes sin la latencia de la nube. Con dispositivos como ibaM-DAQ o ibaDAQ, los indicadores clave de rendimiento pueden calcularse directamente en el borde y supervisarse a través de ibaPDA. Métodos como la supervisión de umbrales, el análisis de frecuencia en línea o el TSA permiten detectar en tiempo real desviaciones y desgaste. Esto permite generar alarmas de forma inmediata y realizar ajustes proactivos en los procesos.
¿Cómo se pueden almacenar y utilizar de manera eficiente los datos industriales para su análisis a largo plazo?: Para el análisis a largo plazo, los datos de medición se almacenan en un servidor de datos históricos (servidor HD), ya sea por intervalos de tiempo o en función de eventos. Con ibaPDA, los datos se recopilan en alta resolución y en su contexto, lo que permite tanto el análisis de tendencias como la evaluación relacionada con los productos. En combinación con ibaAnalyzer, permite realizar análisis posteriores en profundidad, incluido el desglose hasta los datos brutos. Esto permite la verificación de la calidad, el análisis de las causas raíz y la optimización de los procesos a largo plazo.
¿Cómo contribuye la integración de los sistemas periféricos, de TI y en la nube a las estrategias de datos industriales?: La combinación del procesamiento en el borde, el almacenamiento centralizado de datos y la integración con los sistemas de TI y la nube permite crear una cadena de valor de datos de extremo a extremo. Mientras que ibaPDA y los componentes de borde, como ibaDAQ, calculan los KPI directamente a nivel de proceso, los valores agregados se transfieren a los sistemas de TI o a las plataformas en la nube. Los datos brutos siguen estando disponibles localmente y pueden recuperarse para realizar análisis detallados mediante un desglose cuando sea necesario. Herramientas como ibaDaVIS también ofrecen visualizaciones en forma de paneles de control para diferentes grupos de usuarios.