El IoT industrial nos dará máquinas autorreparables

Published by Telefónica IoT Team IoT General, Industry

Probablemente, una de las aplicaciones directas que más posibilidades promete del IoT sea la “construcción” de un entorno apropiado para la Industria 4.0. Gracias a la conectividad y la monitorización, este aspecto podría ayudarnos a hacer realidad una industria más eficiente, capaz de prever los problemas y solucionarlos antes, incluso, de que ocurran. ¿Cómo nos ayudará el Internet de las Cosas en esta tarea?

IoT y la industria 4.0

Como decíamos, el IoT es una de las piedras angulares de la industria 4.0. ¿Por qué razón? La cuestión es bastante sencilla: todo se debe a la conectividad real. La cuarta revolución industrial, también denominada industria inteligente, supone un cambio profundo en la organización de la producción. Dicha organización se apoyará más en la automatización de los procesos de manera inteligente; y para poder coordinar y mover todo este sistema automáticamente requerimos de conectividad.

Mediante el tejido que ofrece el Internet de las cosas se pueden interconectar cadenas de montaje, sistemas de monitorización, control o sistemas de emergencia, por ejemplo. Los sensores conectados aportan una vasta cantidad de información que será recogida mediante técnicas de análisis e inteligencia artificial. El resultado es un control automático para los procesos industriales, lo que se traduce en eficiencia, calidad y reducción de costes.

Durante el pasado 2016, se estima, el gasto por parte de la industria en IoT alcanzó los 737.000 millones de dólares. La inversión crecerá hasta alcanzar los 1,29 billones de dólares en 2020, según indican los expertos del sector, lo que augura un interesante crecimiento. Pero, ¿cómo se reflejará esta inversión en los procesos industriales? El mantenimiento predictivo y la aplicación industrial de automantenimiento estarán entre los principales intereses.

Mantenimiento predictivo, anticiparse a la avería

A medida que mejora nuestro conocimiento en machine learning e inteligencia artificial somos capaces de detectar eventos más complejos. Entre ellos se encuentran los fallos de maquinaria debidos al desgaste o a la rotura. Con sensores especializados, la maquinaria es capaz de predecir la extenuación de un material o la pérdida sustancial de integridad en una pieza. De esta manera, un sensor conectado puede alertar al técnico de que algo está cerca de romperse para que tome las medidas adecuadas cuanto antes.

Así, se puede automatizar la gestión de la maquinaria o, incluso, organizar un protocolo de funcionamiento en caso de la previsión de un fallo. Con lo que se pueden evitar accidentes o cortes en la cadena de producción, manteniendo la eficiencia estipulada en todo momento. También permite ahorrar en costes de reparación ahorrando recursos y tiempo. Podríamos, incluso, llegar a organizar de forma automática la autorreparación y el automantenimiento.

IoT y máquinas que se autorreparan

Si podemos programar una línea de producción para que detecte sus fallos, también podemos hacerlo para que se encargue de su buen estado. Esta es la premisa de la que parten en el Fraunhofer Institute for Manufacturing Engineering and Automation IPA, cuyo proyecto, SelSus, está desarrollando una tecnología capaz de prevenir las averías y tiempos de inactividad en su maquinaria para organizar la producción de manera automática. Como parte de dicho proyecto, también está la posibilidad de autorreparación.

Para ello trabajan en técnicas de monitorización total de la maquinaria. Los sensores embebidos y otros dispositivos conectados al contexto IoT son imprescindibles para hacerlo. Gracias a estos, en el caso de fallo de un sensor, por ejemplo, la maquinaria es capaz de trabajar en “modo seguro”, mientras espera se realiza la reparación (que puede ser automática, mediante una línea de robots de soporte o gestionada de manera humana, con un técnico). Tal y como indican los expertos de la firma, las redes bayesianas son el punto clave en el desarrollo de sus líneas autorreparables.

Usando este tipo de modelos matemáticos se pueden computar las probabilidades de ciertos tipos de eventos. Así, proyectos como SelSus no sólo se apoyan en los sensores, sino que emplean modelos predictivos matemáticos que completan las previsiones. Aun así, la creación de una maquinaria capaz de autorrepararse todavía tiene una serie de inconvenientes que resolver.

Uno de los mayores retos es analizar la masiva cantidad de datos procedentes de todas las fuentes que conecta el IoT. Por suerte, las técnicas de análisis de Big Data están avanzando a pasos agigantados. La capacidad de trabajar con una cantidad enorme de datos, unido a la inteligencia artificial y a una capacidad de monitorizar toda la línea de producción en tiempo real, son los tres puntos en los que se apoya la Industria 4.0. Un concepto en los que las máquinas se reparan a sí mismas sin ayuda de nadie y gracias al IoT.

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Telefónica IoT Team