Mantenimiento predictivo basado en datos en tiempo real
La parada no planificada de máquinas sigue siendo uno de los principales problemas en entornos industriales, generando pérdidas de tiempo y costes operativos. Para abordar este reto, KEB Automation ha desarrollado una solución de monitorización de vibraciones integrada en su plataforma de automatización abierta NOA, orientada al mantenimiento predictivo.
El sistema se basa en sensores que registran de forma continua las vibraciones del motor en varios ejes, permitiendo detectar anomalías como desgaste, desequilibrios o configuraciones incorrectas antes de que deriven en fallos. Estos datos son procesados mediante algoritmos avanzados que analizan el comportamiento de la máquina y permiten planificar el mantenimiento con antelación.
Además, tras un periodo inicial de aprendizaje —en el que se establece una referencia del funcionamiento normal—, el sistema es capaz de diferenciar entre patrones habituales y posibles problemas, facilitando la identificación temprana de incidencias.
Sensores cableados y wireless para distintos entornos industriales
La solución admite tanto sensores inalámbricos como cableados, ampliando las posibilidades de implementación según las necesidades de cada aplicación. Los sensores wireless destacan por su flexibilidad de instalación, mientras que los modelos cableados ofrecen mayor fiabilidad en entornos exigentes, con interferencias electromagnéticas o condiciones extremas.
En particular, los sensores cableados garantizan una transmisión de datos continua y sin ruido, además de eliminar la necesidad de mantenimiento de baterías. Por su parte, los sensores inalámbricos permiten una instalación más sencilla en equipos donde la movilidad o la accesibilidad son factores clave.
La información recogida se transmite a un gateway central que actúa como núcleo del sistema, donde se analizan los datos mediante técnicas de machine learning, detección de anomalías y estimación de vida útil. Este dispositivo permite tanto la monitorización local como el envío de datos a la nube para análisis más avanzados y almacenamiento a largo plazo.
