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Las máquinas fallan; las matemáticas, no

ABB presenta en la Politécnica su sistema de predicción de fallos en grandes motores y generadores, con una fiabilidad del 80%

Luis Antonio Gaite, Slimane Kechiar y Fernando Manuel García, ayer, en la Politécnica. JUAN PLAZA

Un tercio de toda la energía que se consume en el mundo es la destinada a los motores. Por eso, ser capaces de predecir cuándo van a fallar o cuál será su vida útil se convierte en una herramienta de máxima utilidad para las grandes empresas. Es lo que lleva haciendo desde hace más de una decena de años la empresa ABB, que ayer impartió una nueva conferencia divulgativa en la Escuela Politécnica de Ingeniería dentro de un acuerdo de colaboración para mostrar a los alumnos la práctica industrial en el día a día.

Slimane Kechiar, Fernando Manuel García y Luis Antonio Gaite, responsables de la compañía en España, fueron los encargados de desvelar el funcionamiento de una tecnología puntera, exclusiva de ABB, que les permite prestar servicios de mantenimiento a grandes generadores y motores de empresas como EDP, Arcelor, Asturiana de Zinc o Iberdrola, entre muchas otras.

Lo hacen a través de "la modelización, la creación de un modelo matemático sobre el que se aplican variables del entorno como temperatura, humedad o cuántas veces arranca". Con esos datos el sistema ideado por la empresa es capaz de crear una línea de vida, "una estimación de la vida teórica de la máquina" con una alta fiabilidad y un gran ahorro de costes.

Tanto como que "el sistema es capaz de predecir cuándo una máquina tendrá un problema con un 80 por ciento de fiabilidad", señala Fernando Manuel García, y la previsión es la de seguir afinando el diagnóstico. Con ello se consigue además un "enorme" ahorro de costes, puesto que el sistema de diagnóstico es tan sencillo como "enchufar la máquina a una especie de ordenador, es algo parecido a lo que se hace en los talleres con los vehículos", apuntan los responsables.

Con ello se evita tener que desmontar y trasladar la máquina y se acelera el proceso de mantenimiento. El cálculo estimado es el de que se ahorra un 80 por ciento con respecto a los métodos tradicionales, "sin contar lo que deja de producir la máquina por las paradas de producción que tradicionalmente se hacen en la industria". A todo ello se añade además que el sistema es capaz de señalar el problema y aportar las posibles soluciones, apunta Slimane Kechiar, con lo que el proceso se agiliza al máximo.

La central encargada de interpretar los datos se encuentra en la India, pero ABB cuenta con equipos de medición en todo el mundo, que realizan los diagnósticos a lo largo de todas las factorías a las que prestan servicios, tal y como explicaron los responsables de la compañía.

El sistema sigue además en proceso de perfeccionamiento, toda vez que "la base de datos se amplía constantemente con la incorporación de nuevas máquinas de nuevas compañías". Y la previsión es la de predecir los fallos casi al milímetro. La técnica se hace clarividente.

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