Máxima seguridad de la red para la energía eólica marina
GE Vernova confía en el sistema iba para el proyecto de Sofía
Más información
Evaluación del estado mediante valores característicos significativos
Controlar las vibraciones es fácil
Reducción de la complejidad mediante el cálculo de KPI a partir de datos de vibraciones y máquinas en ibaPDA utilizando ibaInSpectra
Un cliente de la industria aeronáutica utiliza una máquina de soldadura por fricción para la fabricación de piezas de motor.
La disponibilidad de la máquina a largo plazo es muy importante en este caso. Sin embargo, el anterior sistema de análisis de vibraciones estaba obsoleto y el contrato de asistencia asociado con un proveedor de servicios externo había expirado. Esto significaba que ya no se podía garantizar la supervisión y el diagnóstico de la máquina.
Para garantizar la supervisión continua de las vibraciones de la máquina en ese momento y ofrecer más transparencia internamente, la empresa decidió finalmente sustituir el antiguo sistema. Además de la supervisión del desgaste basada en los datos de vibración, también debía prestarse más atención al estado de funcionamiento actual de la máquina, sin cambiar los puntos de medición existentes. Otro requisito importante para el cliente era que el sistema proporcionara datos fácilmente interpretables, los preparara para su comparación y, en última instancia, los almacenara para obtener tendencias a largo plazo.
En la búsqueda de una solución adecuada, la empresa optó finalmente por el sistema iba, que, además de sus prestaciones técnicas, puntuaba sobre todo por su flexibilidad, apertura y amplia capacidad de análisis de datos: En el sistema iba, tanto los datos de control como los de los sensores de vibración pueden registrarse de forma sincrónica y calcularse en valores característicos significativos (por ejemplo, el valor efectivo de la velocidad de vibración o el factor de cresta). Esto permite supervisar fácilmente y por separado diferentes estados de la máquina, como la marcha de calentamiento o los procesos de soldadura con diferentes masas de volante, incluso sin conocimientos profundos de Condition Monitoring.
Como resultado, se facilita el trabajo del personal del cliente y se aumenta la velocidad de reacción y la capacidad de diagnóstico en caso de avería. Además, la instalación del sistema iba ha permitido cubrir numerosos requisitos nuevos.
Con ibaInSpectra, podemos convertir señales complicadas en indicadores sencillos y proporcionar así al cliente datos significativos sobre el estado de la máquina.
Eugen Graz
Ingeniero de aplicaciones y consultoría, iba AG
La tecnología
Ocho sensores de vibración detectan las vibraciones a lo largo de la máquina de soldadura rotativa y las registran en ibaPDA. Además, los datos de proceso relevantes de la máquina se capturan en ibaPDA, sincronizados en el tiempo directamente desde el PLC S7. Los valores característicos definidos se calculan entonces en ibaInSpectra y se asignan al estado de funcionamiento respectivo. Estos valores pueden utilizarse para realizar comprobaciones iniciales del estado de la máquina, como la comparación de las velocidades de vibración con los valores de alarma y advertencia correspondientes.
Para el análisis de tendencias, también se creó un cuadro de mandos para el operador de la planta, que filtra y visualiza los datos en función de la configuración de funcionamiento respectiva. Todos los datos de vibración en bruto registrados, los KPI y los datos de proceso de la máquina se exportan automáticamente a la base de datos propia del cliente con el procesamiento de datos iba, utilizando ibaDatCoordinator e ibaAnalyzer, y se almacenan allí a largo plazo. Esto permite establecer tendencias durante periodos de tiempo más largos, así como realizar análisis detallados posteriores sobre una base de datos brutos mediante drill-down, ya que esto es especialmente relevante para los expertos en caso de desviaciones o errores.
En el transcurso del proyecto, iba prestó apoyo en el diseño del sistema, la instalación y configuración del sistema iba, la definición y el cálculo de los KPI necesarios y la creación de un perfil ibaAnalyzer para realizar análisis exhaustivos fuera de línea.
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Preguntas frecuentes (FAQ)Los datos brutos de vibración pueden convertirse en indicadores de estado interpretables mediante el cálculo de indicadores clave de rendimiento (KPI) estandarizados, como el valor RMS (valor cuadrático medio) o el factor de cresta. Con ibaInSpectra, esta transformación se lleva a cabo directamente a partir de datos adquiridos de forma sincronizada con el tiempo desde sensores y sistemas de control. Los cálculos se realizan de forma contextual, en función del estado de funcionamiento de la máquina. Esto reduce la complejidad y permite una evaluación rápida del estado de la máquina.
Un enfoque práctico consiste en sintetizar patrones de señales complejos en indicadores clave de fácil comprensión. ibaPDA recopila datos de vibraciones y de procesos de forma sincronizada, mientras que ibaInSpectra genera automáticamente indicadores clave de rendimiento (KPI) evaluables a partir de estos datos. Estos KPI pueden compararse directamente con valores umbral y visualizarse. Esto hace que la monitorización del estado sea accesible incluso para operadores que no cuenten con conocimientos especializados en análisis de vibraciones.
Un análisis diferenciado requiere una evaluación de los datos de vibración en función del contexto y basada en el punto de funcionamiento. Con ibaInSpectra, se pueden asignar indicadores clave de rendimiento (KPI) a estados específicos, como las fases de arranque, calentamiento o producción. Esto permite interpretar las tendencias y las desviaciones con mayor precisión. En combinación con ibaPDA, todos los parámetros de proceso relevantes se incorporan a la evaluación.
Un análisis sostenible requiere una combinación de análisis de tendencias basado en indicadores clave de rendimiento (KPI) y almacenamiento de datos brutos. Mediante el uso de ibaDatCoordinator e ibaAnalyzer, los datos pueden procesarse, exportarse y almacenarse a largo plazo de forma automática. Los KPI permiten realizar un análisis rápido de las tendencias, mientras que los datos brutos siguen estando disponibles para realizar investigaciones en profundidad en caso de que se produzcan fallos. Esto proporciona una base sólida para la optimización continua y el análisis de las causas raíz.
La detección temprana de fallos se basa en la supervisión continua de indicadores clave de rendimiento (KPI) definidos, comparándolos con los umbrales de alarma y advertencia. ibaInSpectra calcula estos KPI en tiempo real, lo que permite una evaluación inmediata. En combinación con ibaPDA, se tiene en cuenta el contexto relevante del proceso, lo que reduce los errores de interpretación. Esto aumenta la velocidad de respuesta y mejora de forma sostenible la disponibilidad de la planta.
Los datos brutos de vibración pueden convertirse en indicadores de estado interpretables mediante el cálculo de indicadores clave de rendimiento (KPI) estandarizados, como el valor RMS (valor cuadrático medio) o el factor de cresta. Con ibaInSpectra, esta transformación se lleva a cabo directamente a partir de datos adquiridos de forma sincronizada con el tiempo desde sensores y sistemas de control. Los cálculos se realizan de forma contextual, en función del estado de funcionamiento de la máquina. Esto reduce la complejidad y permite una evaluación rápida del estado de la máquina.
Un enfoque práctico consiste en sintetizar patrones de señales complejos en indicadores clave de fácil comprensión. ibaPDA recopila datos de vibraciones y de procesos de forma sincronizada, mientras que ibaInSpectra genera automáticamente indicadores clave de rendimiento (KPI) evaluables a partir de estos datos. Estos KPI pueden compararse directamente con valores umbral y visualizarse. Esto hace que la monitorización del estado sea accesible incluso para operadores que no cuenten con conocimientos especializados en análisis de vibraciones.
Un análisis diferenciado requiere una evaluación de los datos de vibración en función del contexto y basada en el punto de funcionamiento. Con ibaInSpectra, se pueden asignar indicadores clave de rendimiento (KPI) a estados específicos, como las fases de arranque, calentamiento o producción. Esto permite interpretar las tendencias y las desviaciones con mayor precisión. En combinación con ibaPDA, todos los parámetros de proceso relevantes se incorporan a la evaluación.
Un análisis sostenible requiere una combinación de análisis de tendencias basado en indicadores clave de rendimiento (KPI) y almacenamiento de datos brutos. Mediante el uso de ibaDatCoordinator e ibaAnalyzer, los datos pueden procesarse, exportarse y almacenarse a largo plazo de forma automática. Los KPI permiten realizar un análisis rápido de las tendencias, mientras que los datos brutos siguen estando disponibles para realizar investigaciones en profundidad en caso de que se produzcan fallos. Esto proporciona una base sólida para la optimización continua y el análisis de las causas raíz.
La detección temprana de fallos se basa en la supervisión continua de indicadores clave de rendimiento (KPI) definidos, comparándolos con los umbrales de alarma y advertencia. ibaInSpectra calcula estos KPI en tiempo real, lo que permite una evaluación inmediata. En combinación con ibaPDA, se tiene en cuenta el contexto relevante del proceso, lo que reduce los errores de interpretación. Esto aumenta la velocidad de respuesta y mejora de forma sostenible la disponibilidad de la planta.
