Motores Predictivo online Consiste en instalar de forma permanente los sensores ne- cesarios para determinar los modos de fallo de la máquina. Ventajas • La máquina no tiene que estar parada • Las medidas se realizan de forma permanente y repetitivas. • Se combinan diversas tecnologías de forma simultánea. • La fiabilidad de la predicción de la avería es muy elevada. Los datos en continuo nos permiten crear tendencias claras. • El software experto interpreta los resultados y realiza la predicción. Con las medidas en continuo, es posible crear tendencias, combinar tecnologías lo cual facili- tara la creación de algoritmos que puedan predecir la aparición de las averías • Se avisa de la avería justo en el instante que se genera. El software experto tiene la capacidad de generar un correo electrónico o un SMS para avisar de la aparición de la avería. • Se minimizan accidentes laborales. • Se eliminan las subcontratas de mantenimiento pre- dictivo. De forma autónoma el sistema experto es capaz de tomar los datos, interpretarlos y generar la predicción de la avería. Inconvenientes • Requiere de una inversión para los sensores y el da- talogger, de recepción de los datos de los sensores. Cuando los ensayos los realizamos de forma continua, sin necesi- dad de tener que parar o arrancar la máquina, ya que los sensores están montados de forma permanente, entonces estamos reali- zando un mantenimiento predictivo online. uinas en funcionamiento o en tensión. Automatización del mantenimiento predictivo experto en el sector farmacéutico Como hemos comentado, debemos determinar cuáles son los equipos más críticos en nuestro proceso productivo para apli- car el mantenimiento predictivo en ellos. En caso del sector farmacéutico, los climatizadores son máquinas que garantizan las condiciones de producción. Una avería puede provocar la pérdida de las condiciones de producción y, por tanto, de la partida de producción. Dentro de un climatizador, tenemos básicamente la turbina y el motor, y los modos de fallo que pueden desarrollar estas máquinas son los siguientes: Motor • Sistema de alimentación • Defecto aislamiento estator (bobinado y chapa magnética) 34 • Problemas en el rotor (barras, anillos de corto circuito, chapa magnética) • Excentricidades de rotor con estator • Defectos estructurales • Rodamientos del motor • Alineación con la carga. Turbina • Averías en los rodamientos • Desequilibrios. Para poder detectar estas averías, se montan de forma per- manente sensores en las turbinas, para detectar tanto averías mecánicas (rodamientos, desequilibrios, desalineaciones) como eléctricas (cortocircuitos, barras rotos, suciedad de los bobina- dos...). Estos sensores son de: • Vibraciones motor y turbina • Corrientes y tensiones del motor • Corrientes de fuga del motor • Campo magnético del motor • Temperaturas • Velocidad del motor y la turbina. Estos sensores se comunican permanentemente con el data- logger encargado de recopilar los datos y enviarlos al servidor donde se encuentra el software experto, encargado de predecir las averías de la máquina. El software experto, instalado en el servidor del cliente, es capaz de interpretar los datos procedentes de la máquina y predecir la avería. La predicción se puede enviar mediante correo electró- nico, SMS o presentar a través de diferentes pantallas. Las herramientas de mantenimiento predictivo que pueden detectar en tiempo real las averías de la máquinas