Skip to main content
Esta página se muestra mediante traducción automática. ¿Deseas ver el contenido en inglés?

Monitorización del estado

Siemens Condition Monitoring utiliza el análisis inteligente de datos para mejorar la eficiencia de las máquinas de producción, minimizar el tiempo de inactividad y optimizar los procesos de fabricación.

Obtenga su demostración gratuita

Conectividad

La conexión de datos del sistema inteligente entre máquina y empresa es un aspecto fundamental de la fabricación moderna. Nuestro sistema de monitorización del estado cubre tres niveles cruciales: la conectividad de las máquinas, el almacenamiento y la presentación de datos. En la primera capa, podemos recopilar datos de máquinas y otras fuentes, como SAP, MES y otros sistemas ERP. La conectividad de las máquinas es el paso inicial de la transformación digital en la industria.

Nuestra gran ventaja radica en nuestro profundo conocimiento de los sistemas de control industrial. Podemos ofrecer soluciones de conexión integrales para su gama de máquinas, independientemente del tipo o la antigüedad. Obtiene datos válidos en los que puede confiar. Nos centramos en la minería de datos en relación con la producción, el mantenimiento, la tecnología y la gestión empresarial.

Ofrecemos la implementación de estas pasarelas de datos de comunicación para mantener una recopilación de datos fiable y segura de las máquinas de producción. Normalmente utilizamos una o más pasarelas para profundizar en la escala del proyecto y las mejores prácticas. Varias máquinas pueden comunicarse con una puerta de enlace.

Un operador examina la interfaz del servicio de conectividad de Brownfield Analytics en una pantalla grande.
La pantalla del ordenador muestra total transparencia en los estados de funcionamiento de la máquina

Presentación de datos

La principal tarea del sistema de monitorización del estado es analizar de forma fiable los datos recopilados en forma de un entorno web interactivo o un servicio de informes con fines de presentación.

El sistema ofrece un conjunto completo de paneles e informes sobre las condiciones de producción, mantenimiento y tecnología. Aporta transparencia a sus procesos de fabricación y a la gestión del mantenimiento.

Para fines de mantenimiento, hay disponible una solicitud avanzada. La aplicación de mantenimiento predictivo reúne la monitorización de alarmas, las horas de trabajo del motor del eje, la carga actual, la velocidad y la temperatura del eje de la máquina. Se aplican enfoques modernos de aprendizaje automático y estadística para determinar la tasa de desgaste de componentes específicos.

Puede probar las capacidades de presentación de datos en el demostración en directo gratuita.

Análisis de datos y optimización de procesos

Los servicios de análisis aprovechan todos los datos del sector. La aplicación de la estadística y el aprendizaje automático proporcionan información valiosa a partir del big data. Nuestros servicios de análisis transforman datos complejos en información con contexto para respaldar su eficiencia operativa e innovación.

Las aplicaciones de mantenimiento predictivo, control de calidad, gestión de recursos y servicio de informes están disponibles en nuestro conjunto de soluciones. Cada herramienta presentada se ha desarrollado en sinergia con las mejores prácticas del sector y con la capacidad de personalización según las necesidades del cliente. Las solicitudes de servicios analíticos también están disponibles en aplicación de demostración en directo.

Un análisis y una comparación detallados del indicador de MTBF con Siemens Condition Monitoring.
Una lista de señales monitorizadas y anomalías detectadas mediante Siemens Condition Monitoring.

PMapp — Predictive Maintenance App

El Sistema de Mantenimiento Predictivo (PMApp) de Siemens es una solución para la monitorización y el análisis detallado de los datos de estado recopilados a fin de detectar la aparición inicial de un fallo o degradación del equipo supervisado.

El sistema se ajusta a la estrategia de mantenimiento basada en el estado. Su objetivo principal es optimizar los procesos de mantenimiento y reducir los costes de mantenimiento, al tiempo que mejora la eficiencia operativa y minimiza el tiempo de inactividad de los equipos de producción y procesamiento. Este enfoque moderno de la gestión del mantenimiento es un paso importante para lograr la excelencia en este campo. La solución de mantenimiento predictivo de Siemens se puede aplicar a una variedad de aplicaciones industriales, incluidas las plantas de fabricación, químicas, metalúrgicas o de procesamiento de alimentos que utilizan maquinaria generadora de datos.

Módulo de procesamiento de señales

El módulo de procesamiento de señales procesa y monitoriza las series temporales recopiladas de la maquinaria industrial o los sensores de proceso, por lo que es necesario vigilar las desviaciones del comportamiento estándar. El procesamiento de señales detecta de forma automática y fiable cualquier anomalía que se produzca durante el funcionamiento del componente supervisado e inicia al departamento de mantenimiento para programar una intervención de servicio.

Vista detallada del análisis de una señal monitorizada mediante Siemens Condition Monitoring.
Análisis avanzado de las alarmas críticas detectadas mediante Siemens Condition Monitoring.

Módulo de análisis de alarmas inteligentes

El módulo de análisis inteligente de alarmas está especificado para realizar un análisis automático de la información de texto grabada, que puede contener información relevante sobre el estado técnico del equipo monitorizado. La información de texto puede provenir de varias fuentes, como sistemas de control de maquinaria, dispositivos de diagnóstico o portales de información empresarial.

Un módulo de alarmas es la mejor solución para situaciones en las que el número de alarmas y mensajes generados supera el límite del departamento de mantenimiento, que no puede procesarlos de forma independiente. Solo una fracción de todos los textos recopilados contienen información valiosa sobre un fracaso emergente. El módulo identifica la información de texto crítica y evita un fallo general mediante advertencias de mantenimiento puntuales.

Módulo de análisis de horas de trabajo

El módulo de análisis del horario de trabajo proporciona un análisis avanzado del tiempo de actividad de las máquinas o los componentes. Los resultados del análisis son la probabilidad de fallo de la máquina o el tiempo medio estimado de fallo.

Le permite optimizar los procesos de planificación del mantenimiento y la producción según los conocimientos adquiridos. También puede programar las reparaciones preventivas según la gravedad real y la carga de trabajo real. Por último, puede distribuir los pedidos de producción en el taller según los indicadores de fiabilidad de la máquina (MTBF, MTTR) y la disponibilidad estimada.

Tendencia del MTBF, el MTTR y la disponibilidad con la probabilidad calculada de seguir funcionando y el tiempo estimado hasta el próximo fallo.
Un informe de producción web preparado con RSapp de Siemens.

RSApp — Aplicación de servicio de informes

La aplicación de servicio de informes (RSApp) combina, a intervalos regulares, grandes cantidades de datos de proceso de varias fuentes empresariales (datos de máquinas, SAP, MES, etc.) para ayudar a la dirección y al personal de la empresa a analizar la producción, el mantenimiento, la tecnología, la planificación o el control. Con el sistema RSApp, los empleados sin conocimientos avanzados de análisis de datos pueden ahorrar tiempo, centrarse en la resolución de problemas y optimizar los procesos.

El resultado del servicio de informes puede ser una visualización interactiva basada en la web, un informe en PDF o PowerPoint sin conexión o datos preparados en la base de datos de la empresa para su posterior procesamiento en un software de BI (por ejemplo, Tableau o PowerBI).

Las características de los informes son los indicadores clave de rendimiento (KPI) con sus tendencias y objetivos, la visualización de los datos en contexto (gráficos de barras, circulares, tendencias, etc.), los informes sobre la utilización y el tiempo de inactividad en la producción, las estadísticas de las interrupciones de la producción, la evaluación del rendimiento de las máquinas o los trabajadores y más.

RSApp también incluye el módulo de análisis ad hoc, un servicio extraordinario de Siemens Analytical Services que permite solicitar un análisis centrado de una amplia gama de situaciones o procesos. Los resultados están disponibles en la solicitud de servicio de informes tras su redacción. Puede adaptar los análisis ad hoc para apoyar el proceso de toma de decisiones de los empleados y la dirección.

Ofrecemos servicios como la detección de patrones, las relaciones conocidas y desconocidas, la búsqueda de residuos y las causas del tiempo de inactividad, la detección de condiciones y comportamientos no estándar, la optimización de los procesos empresariales y de producción y la extracción de otro tipo de información valiosa.

QcApp — Aplicación de control de calidad

La aplicación de control de calidad (QcApp) se centra en la calidad de los procesos de fabricación. Proporciona un sistema integral para que los departamentos de gestión de la producción y control de calidad tomen el control de los procesos de fabricación. Los principales objetivos de la optimización son minimizar los defectos y maximizar la fiabilidad del producto.

La QcApp se compone de tres herramientas. La herramienta Anomaly Detection puede clasificar una persona no conforme en las primeras fases de producción según las señales de proceso generadas durante la producción o en las fotografías capturadas tras el proceso de mecanizado o montaje.

La herramienta de control estadístico de procesos (SPC) se centra en la monitorización en línea del proceso de producción y en detectar cualquier fenómeno de producción no estándar. El SPC es una técnica sencilla pero eficaz para aumentar la productividad, prevenir defectos y evitar modificaciones innecesarias en el proceso de producción.

Por último, pero no por ello menos importante, está la herramienta de diseño de experimentos (DOE) interactiva con el usuario, que permite experimentar con diferentes entradas y ajustes del proceso de producción. Conduce a una identificación significativa de los efectos de calidad y del rendimiento de producción.

El panel de control en línea de la calidad del proceso de producción en QcApp de Siemens.
El panel de control de SMapp para supervisar las piezas de repuesto del inventario del departamento de mantenimiento.

SMapp — Aplicación de gestión de suministros

La aplicación de gestión de suministros (SMApp) permite analizar y optimizar los inventarios de materiales de producción, el mantenimiento, el almacén de piezas de repuesto y las rutas de transporte dentro de la logística interna.

Basándose en el análisis del historial de piezas de repuesto o materiales, el consumo y el nivel de fiabilidad del riesgo o la cobertura, la aplicación predice un stock óptimo. La logística interna puede sacar provecho de SmApp al optimizar la configuración de las rutas de transporte de los inventarios y utilizar de manera ideal la capacidad del personal de logística. Ahorra tiempo y energía en el transporte.

Nuestros clientes

Vea cómo la monitorización del estado ayuda a los fabricantes.

Servicios de red

Descubra Siemens SCALANCE para el diseño e implementación de TI/OT, la gestión de redes, la implementación de NIS 2 y más.

Explore SCALANCE