Paso a paso hacia una mejor calidad de vida

STOBER sigue desarrollando de forma consecuente el mantenimiento predictivo.

Una mayor eficiencia y menos fallos: STOBER sigue desarrollando sin descanso el mantenimiento predictivo. Para ello, los especialistas en accionamientos han definido varias fases de ampliación: la cadena cinemática se supervisa continuamente y se crean recomendaciones de mantenimiento basadas en el análisis de datos relevantes de procesos y máquinas. Las posibilidades van desde los modelos de cálculo analítico hasta la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. STOBER sigue la estrategia de una solución integrada, que no requiera sensores ni accesorios externos y que sea accesible para una amplia gama de sistemas de control.

«¿Cómo podemos utilizar el mantenimiento predictivo para pasar de la mera monitorización del estado a un mantenimiento real basado en el estado de la cadena cinemática?», se preguntaron Tim Lang, jefe de Aplicaciones de STOBER, y su equipo. La previsibilidad es cada vez más importante para los usuarios con el fin de lograr una mayor disponibilidad, menores costes de mantenimiento y ciclos de vida más largos: ¿qué probabilidad hay de que el motorreductor falle pronto o cuándo es el momento ideal para revisarlo o sustituirlo?. El especialista en accionamientos lleva varios años trabajando en el tema del mantenimiento predictivo para poder realizar estas y otras predicciones similares. «Estamos en constante evolución. Para ello hemos desarrollado un plan en tres fases. Actualmente estamos abordando el segundo paso», explica Tim Lang.

Primer paso: análisis basado en modelos

En la primera fase, el usuario recibió una solución de mantenimiento predictivo que monitoriza el motorreductor de un sistema de accionamiento. Su rendimiento durante la vida útil se calcula mediante un modelo analítico y se visualiza en el software de los reguladores de accionamiento mediante el denominado indicador de rendimiento durante la vida útil, que es un valor entre el 0 y el 100 %. Al alcanzarse el 90 %, el software emite una recomendación para sustituir el motorreductor, y también lo comunica en forma de parámetro legible a un sistema de control. Esta eficaz solución de mantenimiento predictivo no requiere sensores externos ni cableado adicional.

Segundo paso: medición activa

«En el segundo paso, incorporamos una medición activa a este modelo de cálculo», explica Tim Lang. STOBER integra un sensor de aceleración en su sistema, compuesto por reductor, motor, cables y regulador de accionamiento. No se necesitan dispositivos periféricos externos, como fuentes de alimentación o tensión adicionales. Esto significa que los asientos de los cojinetes, los dentados y otros componentes de accionamiento pueden medirse con eficacia. «Los análisis de frecuencia nos permiten sacar conclusiones sobre daños inminentes basándonos en el espectro», explica Tim Lang. «En la actualidad, nos encontramos aún en la fase de implementación». STOBER colabora estrechamente con HEIDENHAIN en el desarrollo conjunto de un motorreductor con sensor de aceleración integrado.

El objetivo a la vista: la cadena cinemática inteligente

STOBER seguirá desarrollando sistemáticamente el mantenimiento predictivo basado en los dos primeros pasos con aprendizaje profundo e inteligencia artificial (IA). El objetivo es lograr una cadena cinemática inteligente que reconozca su propio estado y pueda proporcionar información importante sobre el terreno en tiempo real.

«Desde el verano de 2024, hemos podido implementar mejoras útiles para nuestro lanzamiento», comenta Tim Lang. Entre otras cosas, los especialistas en accionamientos han mejorado el modelo analítico y ampliado la base de datos a más de 80 000 variantes de reductores y motores. Además, ahora también pueden evaluarse versiones especiales personalizadas. Los usuarios se benefician de un manejo más sencillo y una visualización mejorada. En el futuro, STOBER también proporcionará bloques de datos y programas de muestra. De este modo, los datos obtenidos y, en particular, la matriz de carga, también pueden leerse a través de EtherCAT o PROFINET. La matriz de carga constituye la base de datos sólida para el registro de situaciones de carga reales. El estado de carga acumulado del sistema de accionamiento se documenta continuamente durante todo el tiempo de funcionamiento.

«A finales de año también estaremos en situación de ofrecer a nuestros clientes una herramienta de análisis capaz de evaluar y comparar múltiples matrices de carga y crear informes normalizados», promete Tim Lang. «Contamos, pues, con un mantenimiento basado en el estado que nos ofrece un campo de aplicación muy amplio. Entre otras cosas, también se pueden detectar las influencias del diseño y el montaje en un tipo de máquina o realizar análisis a largo plazo».

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