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esCrean un “ingeniero virtual” que predice fallos en las máquinas
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<span class="field field--name-title field--type-string field--label-hidden">Crean un “ingeniero virtual” que predice fallos en las máquinas</span>
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<span class="field field--name-created field--type-created field--label-hidden">16 Noviembre, 2010 - 09:54</span>
<div class="clearfix text-formatted field field--name-body field--type-text-with-summary field--label-hidden field__item"><p> </p>
<p>El desarrollo de un sistema de <a href="https://www.iactive.es/artificial-intelligence/artificial-intelligence/" rel="nofollow"><strong>inteligencia artificial</strong></a> por parte de especialistas de la Universidad de Portsmouth ha permitido la <strong>creación de un “ingeniero virtual”, capaz de</strong> <strong>predecir problemas de funcionamiento en las máquinas</strong> <strong>y repararlas</strong> antes del surgimiento de los inconvenientes. Esta innovación podría revolucionar los sistemas industriales de mantenimiento, logrando que las máquinas disminuyan sus períodos de inactividad por fallos. </p>
<p>En una época caracterizada por la necesidad de mantener la producción en todo momento y en la que se requieren máquinas trabajando sin descanso, la posibilidad de <strong>disponer de un</strong> <strong>sistema inteligente que prevenga el surgimiento de fallos y permita resolverlas antes de su aparición puede significar un gran avance.</strong></p>
<p>El nuevo sistema de <a href="https://www.iactive.es/artificial-intelligence/artificial-intelligence/" rel="nofollow"><strong>inteligencia artificial</strong></a> <strong>funciona mediante la colocación de sensores en las partes vulnerables de la máquina</strong>, como por ejemplo los rodamientos, mientras que un software de predicción y análisis de rendimiento alerta a los técnicos cuando se detecta que una parte no está funcionando correctamente o que es necesario sustituirla.</p>
<p><strong>Según, el Dr. David Brown, jefe del Institute of Industrial Research (IIR) de la Universidad de Portsmouth,</strong> “las máquinas empleadas en las plantas de procesamiento y en muchas fábricas están funcionando día y noche. Un paro no programado puede causar estragos y provocar enormes costos.<strong>Este nuevo sistema de </strong><a href="https://www.iactive.es/artificial-intelligence/artificial-intelligence/" rel="nofollow"><strong>inteligencia artificial</strong></a><strong> de diagnóstico</strong> <strong>evita posibles fallos mecánicos, mediante la identificación de la parte desgastada o con problemas antes que el inconveniente se presente</strong>”. Se trata por tanto de una aplicación de las Tecnologías del Conocimiento, donde el sistema actúa de manera similar a como lo haría un experto ingeniero industrial, lo que se conoce como Knowledge Worker.</p>
<p><strong>Un enfoque renovador</strong></p>
<p>Se trata de la <strong>primera vez que este tipo de tecnología puede utilizarse a gran escala en la industria</strong>, ya que el enfoque tradicional de mantenimiento de las máquinas supone que las mismas salgan de funcionamiento para realizar diagnósticos en tiempo real. El innovador desarrollo fue difundido a través de una nota de prensa de la Universidad de Portsmouth, y también en un artículo publicado en el sitio especializado Physorg.com.</p>
<p><strong>Actualmente, la empresa Stork Food & Dairy Systems (SFD) colabora con el IIR probando el sistema inteligente en algunas de sus plantas de procesamiento.</strong> Esta compañía desarrolla y suministra equipos para el tratamiento de lácteos, jugos, alimentos y productos farmacéuticos.</p>
<p><strong>Necesita tener sus máquinas en funcionamiento durante las veinticuatro horas del día,</strong> ya que su negocio depende directamente de la fiabilidad mecánica. Asimismo, <strong>el tiempo de inactividad del sistema puede significar grandes pérdidas y debe ser evitado a toda costa.</strong></p>
<p>Una interrupción imprevista en una línea de producción puede significar el caos en una planta, mientras que una avería grave que dure varios días puede derivar en la pérdida de un cliente. Con el nuevo “ingeniero virtual”, en cambio, el tiempo de inactividad puede gestionarse de una manera completamente diferente.</p>
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<p><strong>Diagnóstico inteligente</strong></p>
<p>Por otra parte, una de las principales ventajas del sistema es que es realmente inteligente y adaptable. <strong>Durante el proceso de control de la máquina, el software aprende más sobre el funcionamiento de la misma</strong>, por ejemplo detectando las partes más utilizadas y cualquier detalle que pueda dar lugar a un fallo mecánico.</p>
<p><strong>El sistema de diagnóstico</strong> desarrollado en la Universidad de Portsmouth <strong>puede entender el comportamiento particular de cada máquina, facilitando a los técnicos e ingenieros la reparación de los mecanismos.</strong> De esta manera, el software de diagnóstico puede identificar rápidamente un fallo específico que de otra manera podría haber llevado días detectar.</p>
<p>Es así que este sistema de <a href="https://www.iactive.es/artificial-intelligence/artificial-intelligence/" rel="nofollow"><strong>inteligencia artificial</strong></a> <strong>ayuda a acelerar el tiempo necesario para arreglar las máquinas, desembocando en un significativo ahorro para la industria.</strong> En otras palabras, todo el proceso se vuelve mucho más sencillo si la empresa puede programar las reparaciones y gestionar previamente el mantenimiento de las máquinas.</p>
<p><strong>Reparación inteligente</strong></p>
<p>Gracias a la tecnología <a href="https://www.iactive.es/tecnologia/smart-process-management-spm/" rel="nofollow"><strong>Smart Process Management</strong></a><strong> (SPM</strong>) y su conexión con la tecnología de diagnóstico antes mencionada <strong>la solución puede extenderse hacia una más global</strong>, de manera que<strong>no solo se optimice el tiempo por reducir los fallos “imprevistos” sino que podríamos tener un sistema que proponga las actuaciones a realizar ante las posibles averías detectadas por el sistema anterior de diagnóstico.</strong></p>
<p>Con esta solución, el primer <strong>sistema inteligente</strong> de diagnóstico nos alerta de posibles fallos en máquinas, y mediante el siguiente <strong>sistema inteligente</strong> <strong>basado en SPM el técnico de mantenimiento dispondría al instante de un plan de actuación para reparar la máquina. </strong>Además, gracias a la tecnología SPM se podría programar cuando deben hacerse los mantenimientos y reparaciones de acuerdo a la carga de la planta y a las probabilidades de fallos en las distintas máquinas.</p>
<p>Referencias:</p>
<p><a href="https://www.tendencias21.net/Crean-un-ingeniero-virtual-que-predice-fallos-en-las-maquinas_a5008.html" rel="nofollow">https://www.tendencias21.net/Crean-un-ingeniero-virtual-que-predice-fallos-en-las-maquinas_a5008.html</a></p>
<p><a href="https://www.port.ac.uk/iir/" rel="nofollow">https://www.port.ac.uk/iir/</a></p>
<p><a href="https://www.port.ac.uk/aboutus/newsandevents/frontpagenews/title,119364,en.html" rel="nofollow">https://www.port.ac.uk/aboutus/newsandevents/frontpagenews/title,119364,en.html</a></p>
<p><a href="https://phys.org/news/2010-10-virtual-machine-failure.html" rel="nofollow">https://phys.org/news/2010-10-virtual-machine-failure.html</a></p>
<p> </p>
<p>Tomás Garzón Hervás, Director de Tecnología de IActive</p>
<p> </p></div>
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Tue, 16 Nov 2010 08:54:28 +0000IActive3127 at https://www.dataprix.com