Tras cuatro años de investigación, ha finalizado el proyecto Power-OM liderado por el centro tecnológico IK4-Tekniker, con la participación de Fagor Automation entre otros. Las empresas que completan este consorcio, son Goratu (País Vasco), Artis (Alemania), Predict (Francia), Monition Limited (Reino Unido) y la Universidad Técnica de Lulea (Suecia).
Con un presupuesto de 3,8 millones de euros financiado por la UE a través del VII Programa Marco, ha desarrollado un sistema de mantenimiento inteligente que plantea utilizar la señal de consumo de corriente eléctrica como una nueva vía de incorporar técnicas de mantenimiento predictivo y con ello mejorar la productividad trabajando en tres aspectos: optimizar las estrategias de mantenimiento, gestionar el consumo de energía de forma más eficiente y mejorar la confiabilidad de los equipamientos y sus elementos críticos para reducir sus tiempos de parada.
Aitor Alzaga, investigador de IK4-Tekniker y director científico del proyecto Power-OM, explica que esta novedosa estrategia evalúa la salud de la máquina a través de la ejecución de unos ciclos de testeo diseñados específicamente para el diagnóstico de los componentes de máquina más críticos y así, genera un informe de la condición de la máquina. Tras el procesamiento, se genera el resultado del test: una “huella digital” de la máquina, que comparando con otras, permite evaluar el estado de los componentes más críticos, principalmente el cabezal y las guías lineales de la máquina.
En el proyecto también se ha desarrollado una plataforma cloud, que recoge la información obtenida y de este modo, se puede realizar análisis comparativo con otras máquinas.
A través de la incorporación de este sistema de mantenimiento inteligente en la industria, el proyecto aspira a reducir en un 75% los fallos inesperados en estos componentes, reducir el consumo de energía en un 5% e incrementar un 25% la confiabilidad de cabezales y guías lineales.
