Power-OM, sistema de mantenimiento inteligente para máquina herramienta

El centro tecnológico IK4-TEKNIKER y las empresas vascas Goratu y Fagor Automation forma parte del proyecto europeo Power-OM para el desarrollo de un sistema de mantenimiento inteligente para máquina herramienta. Esta iniciativa  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.

El proyecto, que acaba de finalizar tras 4 años de investigaciones, ha tenido un presupuesto de 3,8 millones de euros y ha sido financiado por la UE a través del VII Programa Marco. Además de las empresas vascas, también participan en este consorcio las compañías Artis (Alemania), Predict (Francia), Monition Limited (Reino Unido) y la Universidad Técnica de Lulea (Suecia).

“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, generar un informe de la condición de la máquina”, señala Aitor Alzaga, investigador de IK4-TEKNIKER y director científico del proyecto Power-OM.

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. Además, en el proyecto se ha desarrollado una plataforma cloud que recoge la información obtenida y, de este modo, se puede realizar también 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.