Mamelect

El proyecto pretende facilitar a las empresas el acceso a un sistema de mantenimiento predictivo que permita incrementar la fiabilidad y disponibilidad de la planta de producción.

El proyecto MAMELECT es un ejemplo de desarrollo de nuevas tecnologías en colaboración con una empresa y se enmarca dentro de la modalidad de proyectos de transferencia de conocimiento del PLAN DE CIENCIA, TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN DE NAVARRA 2020, financiado al 50% por el gobierno de Navarra y 50% del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

Electricidad Industrial Iruña opera en el ámbito del mantenimiento industrial de maquinaria y ha identificado la estrategia del Mantenimiento Predictivo como un elemento clave en la evolución de su producto-servicio y a AIN como socio tecnológico en esta materia para facilitar su evolución.

AIN viene trabajando en tecnologías de prevención de fallos en maquinaria desde   principios de la década de los 90, cuando comenzó a suministrar servicios de Mantenimiento Predictivo a la industria. Durante este tiempo ha generado conocimiento (a transferir) en las siguientes materias:

  • Sensórica: Sensores de vibración MEMs (Micro-electro-mechanical Systems), inalámbricos (WMEMs) y sensores de fibra óptica (FBGs) para aplicaciones de mantenimiento predictivo.
  • Sistemas de adquisición de datos de vibración CMS (Condition Monitoring Systems).
  • Análisis de señales de vibración para la diagnosis de fallos en maquinaria.
  • Nuevas técnicas de procesado y análisis de señal basadas en forma de onda, FFT y análisis de fase.
  • Metodologías y  herramientas  de  diagnóstico  automático  basadas  en  técnicas  de procesado inteligente de datos (Inteligencia Artificial y Minería de Datos).

Para la consecución del objetivo del proyecto se han planificado 3 desarrollos fundamentales de carácter operativo:

  1. Sistema de monitorización basado en sensores de vibración MEMS (protección frente averías mecánicas) y en sensores de temperatura de fibra óptica FBGs, (protección frente a fallos de aislamiento en motores eléctricos).
  2. Sistema automático de diagnosis basado en Inteligencia Artificial de máquinas eléctricas que permitirá identificar fallos en fase incipiente y determinar sus necesidades de mantenimiento, anticipándose a las averías.
  3. Centro remoto de supervisión de máquinas, que permitirá configurar el sistema de adquisición, analizar  los  datos  por  parte  de  personal  experto  y  validar  los resultados obtenidos por el diagnóstico automático basado en IA del estado de las máquinas. Esta información se enviará a la “nube” para su disposición por parte de los responsables de mantenimiento de las empresas.

El proyecto pretende facilitar a las empresas el acceso a las ventajas del mantenimiento predictivo, posibilitando su transformación a la fábrica del futuro (FoF), que además de inteligente, conectada, automatizada, flexible, colaborativa o sostenible deberá ser fiable. Y aquí es donde el mantenimiento predictivo juega un papel fundamental. Actualmente se reconoce que una fábrica que utiliza mantenimiento predictivo está preparada para Industria 4.0 y cumple con las visiones de Industria 4.0 en la medida que es capaz de integrar la fiabilidad de los activos en la toma de decisiones a más alto nivel sobre el cumplimiento de los plazos de producción y grado de satisfacción de sus clientes.

Datos del proyecto

Área:

Ámbito: Regional

Año: 2020

Responsable:
Jorge Ullate
jullate@ain.es

 
 
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