Migrar a tecnologías de punta, utilizando software de monitorización en los procesos industriales, es fundamental para afrontar retos industriales como aumentar la productividad, desarrollar la eficiencia operativa y obtener reducción en costos y gastos de producción.
La monitorización en un sistema productivo que proporciona información en tiempo real del rendimiento de una máquina, un proceso o una planta, mediante un panel de control que permite supervisar y controlar el funcionamiento, así como programar rutinas de automatización y mantenimiento preventivo.
Uno de los aspectos más significativos en la monitorización de un proceso productivo es el control que es el que permite entender la realidad con la que se trabaja en la empresa y la precisión con la que se realizan los procesos automatizados.
En todo proceso productivo es vital anticiparse y reaccionar de forma rápida a cualquier posible avería, falla o retraso. La monitorización de los procesos industriales permite tener un mayor control de la planta, prevenir paros prolongados de la producción y evitar costos por reprocesos.
Por ejemplo, al monitorear la temperatura y la presión de los equipos, se pueden detectar y solucionar problemas antes de que causen una interrupción en el proceso productivo.
Aplicaciones con Internet de las cosas
El Internet de las cosas IoT ha sido una revolución en la automatización de procesos en muchas áreas de la vida diaria, incluyendo la gestión industrial en acciones como:
- Información en tiempo real: datos en tableros dinámicos con gráficos sinópticos de tendencia, alarmas e instrucciones, los cuales cobran vital importancia a la hora de tomar decisiones en planta.
- Disminución de tiempos: minimizar tiempos de inactividad o acciones improductivas.
- Monitoreo remoto: supervisar remotamente la planta en cualquier momento y cualquier lugar, lo que se traduce en agilidad y reducción de tiempos de desplazamiento, uso eficiente de recursos y producción flexible.
- Mantenimiento preventivo. Los operadores pueden pre programar las diferentes máquinas y el software está en la capacidad de recordarles las próximas fechas de mantenimiento.
Además de almacenar gran cantidad de información, los sistemas de monitorización permiten obtener un aprendizaje automático también conocido como machine Learning, herramienta capaz detectar una vibración en una de las máquinas para ver como esta le afecta y poder prever soluciones. Se puede aplicar a toda la planta e incluso a máquinas de difícil acceso.
¿Cómo aplicar inteligencia artificial en procesos de control?
El proceso de monitorización generalmente comienza con la instalación de sensores en los equipos y la transmisión de datos a un sistema central. Una vez se ha llevado a cabo la recolección de dicha información, a partir de la ‘Big data’, se procesan los datos y se visualizan en una interfaz de usuario, que permite a los operadores ver la información en tiempo real.
Además, el sistema puede también utilizar algoritmos de análisis para detectar patrones y tendencias en los datos, y generar alertas si se producen problemas o desviaciones en el proceso.
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