{"id":883553,"date":"2016-08-04T09:12:55","date_gmt":"2016-08-04T08:12:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www-dev.fagorautomation.com\/finalizado-el-proyecto-power-om\/"},"modified":"2022-09-07T12:17:42","modified_gmt":"2022-09-07T11:17:42","slug":"finalizado-el-proyecto-power-om","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www-dev.fagorautomation.com\/es\/finalizado-el-proyecto-power-om\/","title":{"rendered":"Finalizado el proyecto Power-OM"},"content":{"rendered":"

Tras cuatro a\u00f1os de investigaci\u00f3n, ha finalizado el proyecto <\/strong>Power-OM<\/strong><\/a> liderado por el centro tecnol\u00f3gico <\/strong>IK4-Tekniker<\/strong><\/a>, con la participaci\u00f3n de <\/strong>Fagor Automation<\/strong><\/a> entre otros. Las empresas que completan este consorcio, son Goratu<\/a> (Pa\u00eds Vasco), Artis<\/a> (Alemania), Predict<\/a> (Francia), Monition Limited<\/a> (Reino Unido) y la Universidad T\u00e9cnica de Lulea<\/a> (Suecia).<\/p>\n

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\"datos-powerOM\"Con un presupuesto de 3,8 millones de euros financiado por la UE a trav\u00e9s del VII Programa Marco, ha desarrollado un sistema de mantenimiento inteligente<\/strong> que plantea utilizar la se\u00f1al de consumo de corriente el\u00e9ctrica como una nueva v\u00eda de incorporar t\u00e9cnicas de mantenimiento predictivo y con ello mejorar la productividad<\/strong> trabajando en tres aspectos: optimizar las estrategias de mantenimiento, gestionar el consumo de energ\u00eda de forma m\u00e1s eficiente y mejorar la confiabilidad de los equipamientos y sus elementos cr\u00edticos para reducir sus tiempos de parada.<\/strong><\/p>\n

\"aitor-alzaga\"
Aitor Alzaga, subdirector de tecnolog\u00eda de IK4-TEKNIKER<\/figcaption><\/figure>\n

Aitor Alzaga, investigador de IK4-Tekniker y director cient\u00edfico del proyecto Power-OM, explica que esta novedosa estrategia eval\u00faa la salud<\/em> de la m\u00e1quina a trav\u00e9s de la ejecuci\u00f3n de unos ciclos de testeo dise\u00f1ados espec\u00edficamente para el diagn\u00f3stico de los componentes de m\u00e1quina m\u00e1s cr\u00edticos y as\u00ed, genera un informe de la condici\u00f3n de la m\u00e1quina. Tras el procesamiento, se genera el resultado del test: una \u201chuella digital\u201d de la m\u00e1quina, que comparando con otras, permite evaluar el estado de los componentes m\u00e1s cr\u00edticos, principalmente el cabezal y las gu\u00edas lineales de la m\u00e1quina.<\/p>\n

En el proyecto tambi\u00e9n se ha desarrollado una plataforma cloud,<\/em> que recoge la informaci\u00f3n obtenida y de este modo, se puede realizar an\u00e1lisis comparativo con otras m\u00e1quinas.<\/p>\n

A trav\u00e9s de la incorporaci\u00f3n de este sistema de mantenimiento inteligente en la industria, el proyecto aspira a reducir en un 75% los fallos inesperados<\/strong> en estos componentes, reducir el consumo de energ\u00eda en un 5% e incrementar un 25% la confiabilidad de cabezales y gu\u00edas lineales<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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