Los operadores experimentados afirman que pueden saber si su máquina está funcionando correctamente simplemente escuchando los sonidos que hace. Investigadores financiados con fondos de la UE han mejorado mucho al desarrollar tecnología basada en el sistema auditivo humano que puede, a través del análisis de sonido, 'escuchar' si la maquinaria industrial debe ser mantenida.

Eliminar el riesgo de inactividad y reducir los costos de mantenimiento es muy importante para la industria, ya que estos factores afectan la productividad y la calidad al tiempo que disminuyen las ganancias. Industria, por lo tanto, tiene grandes incentivos para encontrar una solución que sea fácil de implementar y fácil de usar.

Usando análisis de sonido, El proyecto neuronSW de Horizon2020, financiado con fondos europeos, desarrolló un enfoque innovador y revolucionario para predecir el mal funcionamiento mecánico de la maquinaria industrial. Los investigadores combinaron algoritmos avanzados, aprendizaje automático y análisis de Big Data para imitar la corteza auditiva humana y permitir la detección temprana y la predicción de averías mecánicas. "La tecnología aprovecha el aprendizaje automático, la nube y el Internet de las cosas (IoT) para ofrecer un servicio de detección que emula la intuición humana sobre el sonido, "dice Jiří Čermák, gerente técnico del socio del proyecto SME NeuronSW Ltd.

Oído para los problemas

A través de la tecnología de sonido Neuron (neuronSW), Los fabricantes pueden realizar diagnósticos de audio inteligentes y monitorear elementos clave de la maquinaria por los sonidos que producen. "La plataforma integrada de hardware y software recopila automáticamente el sonido de las máquinas en tiempo real y evalúa continuamente el estado del equipo. Funciona de manera similar a los operadores experimentados que usan sus oídos para diagnosticar máquinas averiadas, "explica Čermák.

El sistema funciona tanto en línea como fuera de línea y se puede integrar en software existente o plataformas de IoT de terceros. "Esto transforma efectivamente los datos en conocimiento y acciones, "afirma Čermák." Los sensores de sonido y vibración (micrófonos) se pueden instalar de forma rápida y económica en todo tipo de maquinaria, permitiendo que los activos sin interfaz digital u operados por sistemas heredados se digitalicen sin costosas actualizaciones ".

Emocionantemente casi no hay límites para la aplicación de la tecnología de diagnóstico de audio, que se puede utilizar para cualquier cosa que tenga una parte móvil y produzca sonido. "Sin embargo, tiene más sentido enfocarse primero en piezas críticas de maquinaria, activos caros, control de calidad, y en activos en áreas remotas de difícil acceso, ", Señala Čermák. Continúa:" Diferentes industrias cooperaron con NeuronSW para crear soluciones para maquinaria pesada, incluidos los motores de cogeneración, bombas de combustible automotrices, turbinas de viento, escaleras mecánicas, Sistemas de aire acondicionado, Montaje de PC, control de calidad de motores eléctricos, y mantenimiento predictivo de máquinas de envasado ".

Un futuro brillante

Según Michal Bambušek, Gerente de ventas de NeuronSW Ltd, el proyecto también se centró en los planes de ventas y marketing. "Capacitamos al personal de ventas e identificamos mercados clave y estrategias de comercialización para la tecnología neuronSW y realizamos estudios de casos para desarrollarla y adaptarla a diferentes campos, ", dice." Hicimos algunos contactos comerciales nuevos e importantes que nos ayudaron a descubrir algunas áreas y usos nuevos para nuestra tecnología, lo que ayudó a mejorarlo y nos permitió progresar ".

Tanto las máquinas como las personas se beneficiarán de la tecnología desarrollada a través de la iniciativa. "No hay duda de que el mantenimiento de activos es una de las áreas centrales de exploración en muchas industrias en todo el mundo, "agrega Čermák." Creemos que en el futuro el mantenimiento predictivo del sonido se convertirá en una característica estándar de la mayoría de las máquinas con partes móviles, ayudando tanto a los fabricantes como a los operadores. En cuanto a la investigación futura, estamos haciendo todo lo posible para aprender de los estudios de casos y actualizar nuestra tecnología e investigación, ", concluye.