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Mantenimiento Predictivo y Preventivo
Smart refrigeration, cooler future
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Detecta el fallo antes de que se produzca
A través de modelos de Inteligencia Artificial (IA), la plataforma detecta patrones y evidencias que indican inicios de malos funcionamientos. Se generan así, eventos con distintas prioridades, que se anticipan a las alarmas convencionales y desencadenan acciones automáticas.
De estos eventos, se puede conocer, cuándo se producen, si se han resuelto o no, una breve explicación de lo que ocurre, y se pueden activar o desactivar notificaciones de forma personalizada para avisar al usuario que corresponda.
Este análisis continuo del comportamiento de la instalación frigorífica garantiza un mantenimiento proactivo y eficiente, actuando antes de que se produzca el fallo.
Ejemplos de eventos: paneles interactivos
Tiempo de desescarche escaso; Tiempo de desescarche excesivo; Hielo en el evaporador; Sensores desubicados; Referencia de recalentamiento inadecuada; Rotura de cortina de aire o puerta abierta; Fallo en el sensor; Recalentamiento elevado; Exceso de apertura de valvula; Falta de lecturas; Temperatura del aire mal estimada; Falta de desescarches; Fallo en el ventilador; Ponderación S4 inadecuada; Cantidad excesiva de desescarches; Temperatura elevada; No hay parada por termostato; Fallo en el servicio; Temperatura irregular…
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Acciones automáticas
Los eventos se pueden automatizar; es decir, definir para cada regla una condición (valor, fecha, día, hora) que si se cumple ejecute una acción determinada.
Acciones automáticas que se realizan:
Ejemplos de paneles de acciones automáticas
Estrategia de mantenimiento predictivo
Para realizar un mantenimiento preventivo y predictivo exitoso y operacional cobra una importancia vital disponer de un sistema que vigila para que la instalación de refrigeración sea lo más eficiente posible, con la predicción de deterioros antes de que se produzcan, ejecutando acciones automáticas para corregir los pre-fallos detectados.
Los sensores recogen información de las variables físicas y producen datos para crear un registro digital que se almacena y analiza en la nube. Se procesan y se obtienen datos normalizados (big data y deep learning).
Con los modelos predictivos, se pueden predecir cuales son los valores de las temperaturas del producto y de las estructuras almacenadas en el interior de las cámaras. Al utilizar ecuaciones matemáticas que relacionan múltiples variables, es posible optimizar y extraer los valores óptimos en cada momento para reducir los costes de operación de la instalación, y consecuentemente, garantizar el óptimo estado del producto.
Con los modelos estadísticos, basados en el uso de redes neuronales, se pueden realizar predicciones que permiten corroborar el correcto funcionamiento de la instalación y, en su defecto, proceder a la corrección de los posibles fallos detectados.
En caso de detectarse ese posible deterioro o mal funcionamiento, se haría una gestión de alarmas inteligente, generando un registro completamente transparente que permitiría actuar para solventar los motivos que dieron lugar a dicha alarma. En caso de que la diferencia absoluta entre los valores teóricos y reales de las señales superen un umbral, se guardará esa diferencia y la fecha en la que se produjo.
Si en posteriores análisis, esa diferencia se incrementa con el tiempo, se indicará un deterioro o mal funcionamiento del equipo. Este análisis se realiza junto con unas reglas de funcionamiento para detectar el origen del fallo y poder solucionarlo.
Esto requiere, por tanto, de un software que analice permanentemente la instalación y actúe de forma automática para el óptimo funcionamiento y mantenimiento de la misma.
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