Mitsubishi Electric ha desarrollado una solución basada en la nube para el mantenimiento proactivo basada en la plataforma AI de IBM Watson, que permite el análisis inteligente de datos operativos para predecir y destacar los requisitos de mantenimiento futuros.
La teoría es que a veces no se cumplen los requisitos del programa de servicio de los robots, lo que, a pesar de los ciclos de trabajo prolongados y de la fiabilidad general de los robots modernos, no es una situación saludable para el funcionamiento continuo de la planta. Sin embargo, al utilizar un método innovador de mantenimiento predictivo, los usuarios interactúan mas con sus robots, reciben datos operativos y de mantenimiento y, por lo tanto, los mantienen de forma óptima a través de programas de mantenimiento planificados, lo que reduce los costes operativos, aumenta la productividad de los activos y mejora la eficiencia de los procesos.
Contemplando el mantenimiento predictivo en la agenda digital.
Hoy en día, los fallos en las máquinas les siguen cogiendo por sorpresa a multitud de empresas. Estas tienden a solucionar los problemas durante el tiempo de inactividad forzada o a implementar un mantenimiento preventivo basado en horarios fijos o en el número de horas de funcionamiento. Sin embargo, utilizando técnicas de mantenimiento predictivo, los problemas o paros de producción pueden ser detectados mucho antes de que sucedan en un tiempo de inactividad no planificado o en un impacto en el rendimiento. El personal de mantenimiento puede tomar medidas correctivas antes de que se produzcan fallos o antes de que la degradación de la máquina dé lugar a la fabricación de productos de calidad inferior.
La ventaja adicional del mantenimiento predictivo es que, al evitar potencialmente algunas tareas de mantenimiento con horarios fijos, no se realiza el mantenimiento de los equipos cuando no son necesarios, sino que se realizan bajo demanda, lo que permite ahorrar tiempo y dinero.
Esta última solución de Mitsubishi Electric que ofrece mantenimiento predictivo para robots, utiliza la plataforma Inteligencia Artificial de IBM Watson para evaluar los requerimientos reales de mantenimiento y, a continuación, sugerir las acciones a tomar de forma eficiente y oportuna. La plataforma utiliza modelos de mantenimiento predictivo, simulación digital y extrapolación de tendencias para proporcionar información de mantenimiento basada en las características reales de uso y desgaste. Esto es particularmente necesario en el caso de los robots, donde los usuarios no siempre aprecian que el mantenimiento periódico es un requisito obligatorio.
IBM Watson
Watson es un ordenador de Inteligencia Artificial capaz de responder a las preguntas planteadas en lenguaje natural, llamado así por el primer CEO de IBM, el industrial Thomas J. Watson. Desarrollado inicialmente para responder a las preguntas y competir en el concurso estadounidense Jeopardy! que ganó en 2011, se ha desarrollado desde entonces como una interfaz comercial bajo demanda a la que pueden acceder varias aplicaciones en línea. (Watson en IBM Cloud) ha desarrollado capacidades de aprendizaje de máquinas y hardware optimizado disponibles para desarrolladores e investigadores.
Dentro de los robots SCARA y de brazo articulado hay una serie de piezas móviles, según el tipo y modelo, que incluyen servomotores, engranajes, husillos a bolas, correas, rodamientos y juntas. Los artículos se desgastarán con el tiempo y requerirán un eventual reemplazo, mientras que otros necesitarán lubricación nueva y una revisión de servicio de las tensiones de la correa, etc. Consideraciones tales como los ciclos de trabajo, el entorno operativo y la carga pueden influir en el dictado de los requisitos de servicio, por lo que el hecho de poder visualizar los componentes con un estado de funcionamiento en vivo y recibir un asesoramiento adecuado adaptado a cada máquina en particular se ajustará perfectamente a los requisitos de servicio.
Comandos de voz para robots industriales
El sistema también demuestra cómo se puede mejorar la velocidad y la eficiencia de las actividades de mantenimiento necesarias utilizando comandos de voz. Se utiliza una plataforma de realidad aumentada para crear una superposición visual que proporciona información en tiempo real en gráficos de pantalla interactivos en tiempo real. Siri, por ejemplo, puede utilizarse para emitir comandos sencillos basados en los conocimientos obtenidos de la pantalla. Se espera que el aumento de la visibilidad de la información sobre el estado en vivo ofrezca oportunidades para reducir significativamente el tiempo de inactividad.
La realidad aumentada proporciona soporte adicional para el mantenimiento
De este modo, las actividades de mantenimiento del sistema también se pueden optimizar mediante el uso de gafas inteligentes, en las que el operador recibe orientación sobre las tareas que deben realizarse. Las gafas pueden mostrar dibujos CAD de las diferentes partes del robot, superpuestas sobre el propio robot. Las gafas también pueden mostrar el manual de mantenimiento y las instrucciones individuales.
Este tipo de interacción hombre/máquina de última generación funciona correctamente con las últimas soluciones de seguridad, confiando en los sensores de proximidad inteligentes y en la función MELFA SafePlus de Mitsubishi Electric para gestionar el movimiento del robot de forma segura en presencia de seres humanos.
