¿Cómo se pueden supervisar en línea las grúas puente utilizando señales de vibración y de proceso para evitar paradas imprevistas?

Una monitorización en línea fiable de las grúas se basa en la adquisición sincrónica de datos de vibraciones, información de posición y señales de control directamente en la grúa. Con ibaPDA-PLC-Xplorer, se puede acceder a los datos de múltiples sistemas de control y correlacionarlos con las mediciones de vibraciones para evaluar el estado de la vía de rodadura con una alta resolución espacial. El procesamiento se realiza en el borde mediante ibaM-DAQ, instalado directamente en la grúa para capturar datos de sensores de alta frecuencia. Esto permite la detección temprana de patrones de desgaste y facilita la planificación de un mantenimiento específico.

¿Cómo se puede garantizar la fiabilidad de la supervisión del estado de las vías de las grúas puente en condiciones de funcionamiento variables?

Dado que las cargas y las posiciones de la grúa varían constantemente, es fundamental realizar una evaluación de los datos de medición que tenga en cuenta el contexto. El método de adaptación automática de ibaInCycle aprende automáticamente los distintos estados de funcionamiento y los almacena como condiciones de referencia para el estado de la pista. Las desviaciones respecto a estos patrones aprendidos se detectan en tiempo real y se notifican mediante alarmas o informes. Esto garantiza una evaluación estable y fiable del estado, incluso en condiciones de funcionamiento muy dinámicas.

¿Cómo se pueden localizar con precisión los daños en las vías de las grúas?

Al combinar datos de vibraciones de alta resolución con información sobre la posición y el control, es posible analizar el estado de la vía de la grúa con precisión espacial. ibaPDA correlaciona los datos de proceso con las señales de vibración registradas de forma sincronizada, lo que permite identificar claramente los tramos sometidos a tensión o desgastados. Además, ibaInCycle evalúa los ciclos de movimiento recurrentes para detectar desviaciones locales. Esto permite localizar con precisión los daños a lo largo de todo el recorrido.

¿Qué papel desempeña el análisis en el borde en la supervisión de grúas?

El análisis en el borde permite evaluar directamente los datos de vibración y de proceso en la propia grúa, sin necesidad de canalizarlos a través de los sistemas informáticos centrales. Con ibaM-DAQ, los datos de los sensores se registran localmente y se analizan en tiempo real mediante ibaInCycle, lo que permite detectar de inmediato cualquier cambio crítico en las condiciones. Esto permite activar alarmas in situ y llevar a cabo acciones de mantenimiento específicas. Al mismo tiempo, los datos completos en alta resolución siguen estando disponibles para su análisis posterior en ibaPDA.

¿Cómo se puede optimizar el mantenimiento preventivo de las grúas puente mediante el uso de datos?

El mantenimiento preventivo basado en datos se fundamenta en la recopilación y evaluación continuas de datos de vibraciones y de procesos a lo largo de todo el funcionamiento de la grúa. Con ibaInCycle, los ciclos recurrentes de desplazamiento y carga pueden analizarse, almacenarse en ibaPDA y evaluarse a lo largo del tiempo mediante análisis de tendencias. Las desviaciones respecto a las condiciones normales registradas se detectan automáticamente mediante la función de autoadaptación y se presentan en informes o paneles de control. Esto permite planificar el mantenimiento de forma proactiva antes de que se produzcan fallos, lo que aumenta significativamente la disponibilidad de los equipos.

Mejore el tiempo de actividad de las grúas mediante la supervisión inteligente en línea

Aplicación

Las grúas puente son componentes clave en muchas instalaciones de producción y logística. Permiten el transporte eficaz, seguro y preciso de cargas pesadas y desempeñan un papel fundamental en el apoyo a los flujos de trabajo operativos. Un fallo inesperado de la grúa -por ejemplo, debido a daños en la pista de rodadura- puede tener graves consecuencias y, en el peor de los casos, paralizar toda una línea de producción o una operación de descarga de buques.

El proyecto Conclusión Funciones usadas Clientes Success Stories Más aplicaciones

Para los operadores, por tanto, es esencial identificar las posibles fuentes de fallos en una fase temprana y planificar las actividades de mantenimiento de forma proactiva para evitar interrupciones y maximizar la disponibilidad de la grúa. Los sistemas de supervisión inteligentes, como el sistema iba de adquisición y análisis de datos, ayudan a los equipos de mantenimiento, que a menudo trabajan con plazos muy ajustados, detectando los problemas emergentes en una fase temprana y posibilitando las acciones de mantenimiento preventivo.

Datos de vibraciones para supervisar la superficie de la pista

Para crear una representación precisa de las operaciones de la grúa, los sistemas de supervisión deben tener en cuenta una amplia gama de fuentes de datos y correlacionarlas eficazmente.

"Con ibaPDA-PLC-Xplorer, podemos acceder directamente a las señales de varios controladores. Combinándolas con mediciones de vibraciones, podemos calcular valores de aceleración y relacionarlos con la acción ejecutada y la posición exacta de la grúa", explica Jan Clas, director de producto de iba AG. "Esto nos permite supervisar el recorrido de la grúa con una precisión a nivel del metro y señalar exactamente dónde se produce el desgaste o los daños".

Como resultado, los operarios pueden planificar las tareas de mantenimiento con mayor precisión, llevarlas a cabo de forma más eficiente y reducir significativamente los tiempos de inactividad imprevistos. Un requisito clave para ello es la adquisición y el procesamiento de datos de alta resolución directamente en el borde, exactamente donde se generan los datos. "Nuestro dispositivo de borde ibaM-DAQ viaja junto con la grúa y nos permite conectar sensores de vibración directamente in situ. Estas señales se evalúan en tiempo real, junto con las señales sincronizadas del sistema de control", añade Clas.

Para ello se utiliza ibaInCycle, una herramienta de software para la supervisión y el análisis en línea en tiempo real de operaciones recurrentes. "En última instancia, nuestro sistema no se limita a detectar una anomalía en algún punto de la vía, sino que indica al equipo de mantenimiento con precisión qué sección debe inspeccionarse", subraya Clas.

Aprendizaje de distintos estados operativos con adaptación automática

Dado que los parámetros clave de la grúa -como la carga útil o la posición del carro- influyen en los valores medidos, el sistema de monitorización debe ser capaz de distinguir entre diferentes condiciones de funcionamiento para emitir alertas y diagnósticos precisos. El sistema iba utiliza un método de autoadaptación que constituye la base de la detección avanzada de averías.

"Con la autoadaptación, el sistema aprende la firma de vibración de referencia para distintas condiciones de proceso. Los datos se capturan como valores estadísticos clave sincronizados en el tiempo", explica Clas. Los resultados se visualizan en cuadros de mando o informes para el personal de mantenimiento. Si los niveles de vibración monitorizados o las mediciones de corriente se desvían de la línea de base aprendida, el sistema activa automáticamente una alerta.

"Una desviación del patrón de vibración aprendido suele ser un indicador de daños o desgaste en la pista. Esto hace que la autoadaptación en ibaInCycle sea una solución de supervisión muy fiable, incluso en condiciones de funcionamiento cambiantes", afirma Clas.

Para los equipos de mantenimiento, esto significa que reciben información continua y actualizada sobre el estado de la pista de rodadura de la grúa y que se les orienta específicamente hacia las zonas que necesitan inspección o reparación durante las paradas programadas.

Online Analysis With ibaDaVIS — El cuadro de mandos visualiza el comportamiento operativo de la grúa a lo largo del tiempo. Además, ofrece una vista detallada del estado de la vía de rodadura de la grúa en toda su longitud.

Conclusión

Mediante el uso de sistemas de supervisión inteligentes, los operadores pueden detectar daños y desgaste en las pistas de rodadura de las grúas basándose en los datos existentes y responder con prontitud. Esto reduce las interrupciones y los tiempos de inactividad imprevistos, al tiempo que optimiza las actividades de mantenimiento. Este enfoque preventivo es especialmente valioso, ya que el personal de mantenimiento suele carecer de tiempo para realizar inspecciones manuales periódicas de las pistas de rodadura de las grúas.

La supervisión de las vibraciones se encarga de esta tarea, reduce la carga de trabajo y, en última instancia, garantiza una mayor disponibilidad a largo plazo de esta infraestructura logística crítica. Lo crucial es un sistema que se adapte dinámicamente a las condiciones cambiantes del proceso, y el sistema iba es la herramienta ideal para ello.

Pruebe ahora el sistema iba

Descargue la demo de ibaPDA e ibaAnalyzer y empiece a optimizar sus procesos hoy mismo. ¡Pruébalo gratis durante 30 días!

Solicite una licencia ibaPDA-Demo

Nuestro sistema no sólo detecta una anomalía en algún punto de la vía, sino que indica al equipo de mantenimiento con precisión qué sección debe inspeccionarse.

Jan Clas
Director de Producto, iba AG

Funciones usadas

En esta historia de éxito se utilizan las siguientes funciones del sistema iba.

Empresas que confían en iba

Estas empresas punteras ya confían en el sistema iba.

Success Stories

Lea las inspiradoras Success Stories de nuestros clientes satisfechos.

Más aplicaciones

Aplicaciones de éxito y soluciones reales con el sistema iba.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo se pueden supervisar en línea las grúas puente utilizando señales de vibración y de proceso para evitar paradas imprevistas?: Una monitorización en línea fiable de las grúas se basa en la adquisición sincrónica de datos de vibraciones, información de posición y señales de control directamente en la grúa. Con ibaPDA-PLC-Xplorer, se puede acceder a los datos de múltiples sistemas de control y correlacionarlos con las mediciones de vibraciones para evaluar el estado de la vía de rodadura con una alta resolución espacial. El procesamiento se realiza en el borde mediante ibaM-DAQ, instalado directamente en la grúa para capturar datos de sensores de alta frecuencia. Esto permite la detección temprana de patrones de desgaste y facilita la planificación de un mantenimiento específico.
¿Cómo se puede garantizar la fiabilidad de la supervisión del estado de las vías de las grúas puente en condiciones de funcionamiento variables?: Dado que las cargas y las posiciones de la grúa varían constantemente, es fundamental realizar una evaluación de los datos de medición que tenga en cuenta el contexto. El método de adaptación automática de ibaInCycle aprende automáticamente los distintos estados de funcionamiento y los almacena como condiciones de referencia para el estado de la pista. Las desviaciones respecto a estos patrones aprendidos se detectan en tiempo real y se notifican mediante alarmas o informes. Esto garantiza una evaluación estable y fiable del estado, incluso en condiciones de funcionamiento muy dinámicas.
¿Cómo se pueden localizar con precisión los daños en las vías de las grúas?: Al combinar datos de vibraciones de alta resolución con información sobre la posición y el control, es posible analizar el estado de la vía de la grúa con precisión espacial. ibaPDA correlaciona los datos de proceso con las señales de vibración registradas de forma sincronizada, lo que permite identificar claramente los tramos sometidos a tensión o desgastados. Además, ibaInCycle evalúa los ciclos de movimiento recurrentes para detectar desviaciones locales. Esto permite localizar con precisión los daños a lo largo de todo el recorrido.
¿Qué papel desempeña el análisis en el borde en la supervisión de grúas?: El análisis en el borde permite evaluar directamente los datos de vibración y de proceso en la propia grúa, sin necesidad de canalizarlos a través de los sistemas informáticos centrales. Con ibaM-DAQ, los datos de los sensores se registran localmente y se analizan en tiempo real mediante ibaInCycle, lo que permite detectar de inmediato cualquier cambio crítico en las condiciones. Esto permite activar alarmas in situ y llevar a cabo acciones de mantenimiento específicas. Al mismo tiempo, los datos completos en alta resolución siguen estando disponibles para su análisis posterior en ibaPDA.
¿Cómo se puede optimizar el mantenimiento preventivo de las grúas puente mediante el uso de datos?: El mantenimiento preventivo basado en datos se fundamenta en la recopilación y evaluación continuas de datos de vibraciones y de procesos a lo largo de todo el funcionamiento de la grúa. Con ibaInCycle, los ciclos recurrentes de desplazamiento y carga pueden analizarse, almacenarse en ibaPDA y evaluarse a lo largo del tiempo mediante análisis de tendencias. Las desviaciones respecto a las condiciones normales registradas se detectan automáticamente mediante la función de autoadaptación y se presentan en informes o paneles de control. Esto permite planificar el mantenimiento de forma proactiva antes de que se produzcan fallos, lo que aumenta significativamente la disponibilidad de los equipos.