cuando una m\u00e1quina sabe de antemano que se necesitan reparaciones.<\/p>\n
Munich. Cuando se trata de mantener los sistemas de producci\u00f3n, la soluci\u00f3n elegida en BMW Group es utilizar sensores, an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial (IA). Entonces, en lugar del enfoque anterior de mantenimiento basado en reglas a intervalos regulares, se lleva a cabo un mantenimiento predictivo, basado en la condici\u00f3n actual del sistema. Esto no solo evita tiempos de inactividad no programados en la producci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n hace una contribuci\u00f3n importante a la sostenibilidad y el uso eficiente de los recursos al garantizar una disponibilidad \u00f3ptima del sistema. Actualmente se est\u00e1n implementando soluciones innovadoras de mantenimiento predictivo basadas en la nube en toda la red de producci\u00f3n global.<\/p>\n
Mantenimiento predictivo como sistema de alerta temprana en producci\u00f3n.<\/p>\n
La creciente digitalizaci\u00f3n del mantenimiento ha hecho que un enfoque predictivo sea cada vez m\u00e1s importante. Al monitorear el equipo y los datos de estado, el mantenimiento predictivo puede pronosticar fallas del sistema antes de que realmente ocurran. Para optimizar el mantenimiento de los sistemas, los datos se utilizan para decidir cu\u00e1ndo reemplazar los componentes como medida de precauci\u00f3n para evitar tiempos de inactividad innecesarios. El mantenimiento predictivo tambi\u00e9n mejora la eficiencia y la sostenibilidad al garantizar que los componentes intactos no se intercambien demasiado pronto.<\/p>\n
Pron\u00f3stico de estados a trav\u00e9s de una plataforma basada en la nube.<\/p>\n
El mantenimiento predictivo utiliza una plataforma en la nube de vanguardia para obtener alertas tempranas sobre posibles tiempos de inactividad de la producci\u00f3n. Los datos provienen directamente de los propios sistemas de fabricaci\u00f3n, que est\u00e1n conectados a la nube solo una vez, a trav\u00e9s de una puerta de enlace, para su monitoreo, y luego transmiten datos constantemente, generalmente una vez por segundo. Los m\u00f3dulos de software individuales dentro de la plataforma se pueden encender y apagar de manera flexible, seg\u00fan sea necesario, para adaptarse a los requisitos cambiantes de inmediato. Y con un alto grado de estandarizaci\u00f3n entre sus componentes individuales, el sistema es globalmente accesible, altamente escalable y permite que nuevos escenarios de aplicaciones se implementen f\u00e1cilmente y que las soluciones existentes se implementen r\u00e1pidamente.<\/p>\n
El mantenimiento predictivo permite que los procesos de mantenimiento y reparaci\u00f3n se lleven a cabo seg\u00fan lo requiera la condici\u00f3n real del sistema y se planifiquen en tiempos de inactividad de producci\u00f3n ya programados. Las reparaciones se pueden orientar con mayor precisi\u00f3n y llevar a cabo de manera m\u00e1s rentable y rentable. Adem\u00e1s, la ampliaci\u00f3n de los tiempos de funcionamiento prolonga significativamente la vida \u00fatil de las herramientas y los sistemas. El principio rector detr\u00e1s de la provisi\u00f3n de estas soluciones es: Desarrollado una vez, implementado con frecuencia, en toda la red de producci\u00f3n de BMW Group.<\/p>\n
Variedad de aplicaciones.<\/p>\n
Los sistemas flexibles y altamente automatizados en la producci\u00f3n de transmisiones mec\u00e1nicas fabrican un motor convencional o una carcasa para un motor el\u00e9ctrico cada minuto. Para mantener estas m\u00e1quinas en buenas condiciones, el mantenimiento predictivo utiliza modelos estad\u00edsticos simples, o algoritmos predictivos de IA, en casos m\u00e1s complejos, para detectar cualquier anomal\u00eda. Luego emite advertencias y alertas visuales para informar a los empleados que se debe realizar el mantenimiento.<\/p>\n
En el taller de carrocer\u00eda, las pistolas de soldadura realizan unas 15.000 soldaduras por puntos cada una por d\u00eda. Para evitar posibles tiempos de inactividad, los datos de las pistolas de soldadura de todo el mundo se recopilan mediante un software especialmente desarrollado. Luego se env\u00eda a la nube para ser recopilado y analizado con la ayuda de algoritmos. Todos los datos se muestran en un tablero para uso mundial para respaldar los procesos de mantenimiento.<\/p>\n
En el montaje de veh\u00edculos, el mantenimiento predictivo ayuda a evitar tiempos de inactividad en los transportadores. En BMW Group Plant Regensburg, por ejemplo, las unidades de control de los sistemas de transporte funcionan las 24 horas del d\u00eda, los 7 d\u00edas de la semana para enviar datos sobre puntos como corrientes el\u00e9ctricas, temperaturas y ubicaciones a la nube, donde se eval\u00faan constantemente. Los especialistas en datos pueden identificar la posici\u00f3n, el estado y las actividades de cada elemento transportador en un momento dado. Los modelos de IA predictiva utilizan los datos para detectar anomal\u00edas y localizar problemas t\u00e9cnicos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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