Todas las instalaciones desperdician energía debido a los sistemas de distribución eléctrica sobrecalentados y a los activos rotativos sobrecargados o desajustados. Los sistemas inteligentes de gestión de la energía unidos al mantenimiento predictivo (PdM) y al internet industrial de las cosas (IIoT) son soluciones eficaces a este problema industrial. El mantenimiento predictivo se analiza en la sección 4 del informe "Soluciones inteligentes para eficiencia energética" (haga clic aquí para más detalles). Este blog analiza los principios del mantenimiento predictivo y los motivos por los que las organizaciones están implementando sistemas de mantenimiento predictivo para reducir el desperdicio energético en el contexto industrial.

Estas tecnologías hacen posible la fabricación inteligente. El resultado es una mejora en la eficacia general de los equipos (OEE por sus siglas en inglés), un parámetro que se utiliza en la gestión de los procesos industriales para controlar y analizar los índices de producción. La idea de la OEE es muy popular en la actualidad, pues permite identificar el origen de los problemas en los equipos industriales.

El mantenimiento predictivo ayuda a reducir el desperdicio energético:

Las soluciones de mantenimiento predictivo adoptan diversas formas para reducir el desperdicio de energía. Algunas de las tecnologías más utilizadas son el control acústico, la tecnología de infrarrojos, el análisis de las vibraciones, el análisis del aceite y el análisis de los circuitos de los motores.

El mantenimiento predictivo depende exclusivamente del internet de las cosas (IoT), la informática de nube, los sistemas ciberfísicos, el análisis de grandes datos, además de las tecnologías de la información y las comunicaciones.

Los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado son los mayores consumidores de energía en la infraestructura de una edificación industrial, por lo que su funcionamiento continuo y eficaz es fundamental. La desalineación de cualquier equipo mecánico provoca un aumento de las vibraciones o el ruido, y este impacto se transforma en pérdidas de energía. Una lubricación inadecuada puede provocar fricción en los rodamientos, haciendo que el motor use una cantidad excesiva de energía eléctrica. La distribución desigual de la masa en el impulsor de un ventilador provoca un desequilibrio debido a la acumulación de partículas de polvo invisibles y contribuye a un consumo excesivo de energía. El aumento de la temperatura causado por una lubricación insuficiente requiere también una monitorización online. Los filtros de armónicos utilizados para eliminar la distorsión armónica pueden producir altas frecuencias de excitación, aumentando los niveles de vibración, aceleración y calentamiento del equipo. Este aumento de temperatura representa el desperdicio de energía térmica. El consumo excesivo de energía suele estar asociado a la tendencia natural de sobreutilizar los equipos para cumplir los objetivos de rendimiento. Las medidas proactivas para hacer un seguimiento de los patrones de vibración, los niveles de ruido, las variaciones de temperatura y otros indicadores que permiten conocer el estado de funcionamiento de los equipos pueden garantizar un uso eficiente de la energía.

Adoptar la eficiencia energética y un enfoque sostenible son los objetivos de las soluciones de mantenimiento predictivo. Abarca la optimización de la energía, la detección y la exploración de oportunidades para reducir el gasto y el desperdicio energéticos. Además, este sistema de gestión de pronóstico avisa con antelación sobre los problemas de los equipos o de su sustitución. En lugar de ignorar las averías y hacer funcionar el equipo hasta el fallo, los diagnósticos ofrecen un análisis exhaustivo.

La automatización basada en el IoT hace posible que dispositivos de funcionamiento eléctrico se conecten digitalmente con una pasarela centralizada a través de sensores y actuadores inalámbricos, lo que permite al director de la planta monitorizar y gestionar las operaciones de enormes instalaciones industriales desde cualquier lugar del mundo. Esto hace posible la recolección y el análisis desde la perspectiva deseada usando algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático mediante una plataforma centralizada en la nube. La "monitorización de estado" comprueba el estado de los componentes críticos, como compresores, motores y ventiladores, en tiempo real, de modo que se pueda detectar de inmediato cualquier anomalía y se implemente y realice el mantenimiento predictivo.

Farnell ofrece una plataforma única para los componentes clave necesarios para proporcionar monitorización inteligente en tiempo real con socios que tienen los productos adicionales cruciales necesarios para soluciones completas. Algunas de las categorías de productos de mantenimiento predictivo son equipos de test, kits de desarrollo, productos de protección antiestática, equipos de prueba eléctrica, cámaras termográficas, seguridad de máquinas; estos productos junto con el ecosistema asociado de sus socios, hacen posible el mantenimiento predictivo en una amplia gama de aplicaciones en industrias e instalaciones inteligentes para mejorar la fiabilidad y el funcionamiento, con los beneficios añadidos de reducir el desperdicio energético y los costes de funcionamiento y garantizar unas condiciones siempre óptimas para la comodidad de quienes las utilizan.

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