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Transformación Digital de las Plantas Industriales y el Monitoreo de

Condición de Activos 4.0

Felix Laboy, PE, CRL, CMRP

URUMAN 2018

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Evolución en Mantenimiento

1994Mantenimiento Predictivo

Fundada como VibrAnalysis Inc.

• Primera empresa en el Caribe en ofrecer servicios de análisis de vibración enfocado a Mantenimiento Predictivo.

• Empresa enfocada en ofrecer servicios de mantenimiento Predictivo en las industrias de Generación de Energia y Farmacéuticas.

2000Gestión de Salud de Activos (Asset Health Management)

• La empresa se posiciona como líder en la industria de Monitoreo de Condición y Mantenimiento Predictivo.

• El portfolio de la empresa se extiende

• Programas integrados de Gestión de Salud de Activos

• Cursos Educacionales a través de todo el ano

• Integración con tecnologías y estrategias de Mantenimiento Proactivo.

2006Mantenimiento Centrado en Confiabilidad

(RCM)

• Empresa de mayor trayectoria y alcance en el Caribe comienza a apoyar el mercado Latinoamericano con 40+ profesionales en el área de Confiabilidad y Mantenimiento.

• Se integran los conceptos de RCMofreciendo a la industria estrategias que aumentan la efectividad de los programas de CBM y mantenimiento.

• Se desarrollan oficinas en la Republica Dominicana y México en adición a nuestras oficinas centrales en Puerto Rico.

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Nuestro Alcance

Oficinas:

• San Juan, Puerto Rico

• SD, República Dominicana

• Monterrey, México

• Lima, Perú

• Santiago, Chile

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Nuestros ClientesMúltiples Mercados

Verticales• Confiabilidad no es un tema

exclusivo a un mercado vertical.

• Cada mercado tiene un entorno

operacional y económico especifico.

• Flexibilidad para definir estrategias

ajustadas a la realidad de cada

cliente es parte de nuestra formula.

Power Generatio

n

Medical Devices

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Modelos de Implementación

Llave en Mano Híbridos / Colaboraciones Productos y Consultoría

Manufactura Inteligente Industria 4.0

Una ola de transformación llego la industria

Echo en China 2025

33% (mayoría) del valor económico de IoT provendrá de la situación de las "fábricas"

- McKinsey Global Institute, 2015

Las operaciones de manufactura son el caso del uso de IOT que verá la mayor inversión

- IDC, 2017

Proprietary to PTC

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Industria

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PUENTE ENTRES LOS MUNDO FISICOS Y DIGITALES

MUNDOS FISICOS & DIGITAL COMBINADOS

INTERNET DE LAS COSAS

MUNDO DIGITAL MUNDO FISICO

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Modelo de Gestión Proactivo:

• Elementos Fundamentales

• Programa de Monitoreo de Condición y Mantenimiento Preventivo• Métricas• Indicadores• Información!

• Ejecución de Mantenimiento

• Mejoramiento Continuo

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Model Digitize via scan, photo, or video

DATOS CONTEXTUALIZAR SINTETIZAR ORQUESTAR EMPLEAR

Microsoft AzureAWS

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Palabras de los lideres en diferentes mercados:

GE Brilliant Factory

“Get Connected, Get Insights, Get Optimized”

• 530 plants in total. 75 in 2016

Airbus Factory of the Future“Future digital technology will be introduced everywhere in the factory”

DENSO “Dantotsu” Factories“Linking 130 factories at home and abroad by 2020”

Mantenimiento Predictivo 4.0

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Flujo de datos – Mantenimiento Predictivo Análogo:

Colección de datos de forma manual

Análisis de los datos

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Análisis

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Reporte

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Flujo de datos – Mantenimiento Predictivo Digital:

Colección de datos de forma manual

Sensores inalámbricosSistemas en Línea

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Flujo de datos – Mantenimiento Predictivo Digital:

Colección de datos de forma manual

Información de condición

ML – “Walter”

Mantenimiento Predictivo 4.1

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3-Fases Motor

PotenciaAnálisis

Nivel Alarma

Salida Medida

Salida Calculada

ModeloDigital

NORMAL

OBSERVAR LINEA

OBSERVAR CARGA

INSPECIONAR 1

INSPECCIONAR 2

Digitalización de Activos

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Algoritmos de Instancias con MCM

• Durante el periodo de aprendizaje el

MCM trata cada punto de operación

del motor como una instancia en el

espacio tridimensional (facto de

potencia, aumento, frecuencia).

Cada instancia tiene un modelo

individual.

• Durante el periodo de monitoreo

cada dato es comparado con la

instancia mas cercana.

Aumento (Corriente / Voltage)

Curva de operación del

Motor

Factor de Potencia

Frecuencia (Hz)

C1C2

C3

C4

CAR

GA

MO

TOR

CARGA MOTOR

Beneficios del Mantenimiento Predictivo 4.0

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- Habilitar decisiones oportunas basadas en datos

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Mantenimiento predictivo para reducir el tiempo de inactividad no planificado

Predicción de alarmas 24 horas antes, con una precisión del 91%

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Identificación de problemas en tiempo real

El estado y el rendimiento de los activos, los procesos de producción y la calidad del producto se monitorean en tiempo real. Las anomalías y alertas se comunican a través de tableros de texto, correo electrónico, web y móviles.• Reduce el tiempo de inactividad no

planificado con notificaciones de estado en tiempo real

• Mejora la calidad del producto mediante la detección de anomalías y las alertas"fuera de la especificación"

• Mejora la seguridad del operador con alertas de condiciones peligrosas

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Identificación de problemas en tiempo real

El estado y el rendimiento de los activos, los procesos de producción y la calidad del producto se monitorean en tiempo real. Las anomalías y alertas se comunican a través de tableros de texto, correo electrónico, web y móviles.• Reduce el tiempo de inactividad no

planificado con notificaciones de estado en tiempo real

• Mejora la calidad del producto mediante la detección de anomalías y las alertas"fuera de la especificación"

• Mejora la seguridad del operador con alertas de condiciones peligrosas

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Análisis predictivoLos problemas de mantenimiento, calidad y rendimiento se pronostican en tiempo real aplicando el aprendizaje automático a los datos de los activos, sensores y sistemas empresariales

• Reduce los tiempos de inactividad no planificados y optimiza la planificación y ejecución del mantenimiento al predecir el tiempo de fallo de los activos

• Reduce el costo de la calidad al identificar las agrupaciones en los patrones de calidad y las causas fundamentales

• Optimiza el consumo de energía mediante la identificación de los costes energéticos en correlación con la ejecución de la producción

• Reduce los riesgos de seguridad al predecir situaciones peligrosas antes de que ocurran

50¿Estamos preparados para obtener el ROI dentro de la Industria 4.0 ?

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Questions?

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