¿Cuáles son las aplicaciones clave del Internet industrial de las cosas (IIoT)?

A medida que el Internet industrial de las cosas (IIoT) se desarrolla y madura, su uso en el sector industrial está acelerando la conexión en red, la digitalización y la inteligencia de la industria a un ritmo sin precedentes.

 

La aplicación del IIoT en máquinas y equipos se basa principalmente en los datos obtenidos a partir de la detección, la conexión y el cálculo, y en este artículo se analizarán las aplicaciones clave del IIoT en máquinas y equipos, así como los cambios que conlleva.

 

Aplicaciones clave del Internet industrial de las cosas

 

Monitoreo en tiempo real

 

Esta es una de las funciones principales del IIoT, que proporciona información instantánea sobre el estado de los equipos mediante la integración de sensores y controladores para recopilar continuamente datos operativos y señales de fallo. Esta capacidad permite a los operadores detectar anomalías de manera oportuna y evitar interrupciones en la producción causadas por fallos en los equipos.

 

Tecnología de control remoto

 

Esta función permite a los técnicos gestionar máquinas y equipos desde cualquier lugar, lo que les permite iniciar, detener y modificar parámetros. Esta función es fundamental cuando se trata de emergencias, puesta en marcha remota o gestión entre ubicaciones, y mejora significativamente el tiempo de respuesta y la flexibilidad.

 

Gestión remota y operación y mantenimiento

 

La gestión remota va más allá de las simples operaciones de control y abarca tareas complejas como la configuración de equipos, las actualizaciones de software y la resolución de problemas. Con la plataforma de operación y mantenimiento remoto, las empresas pueden supervisar de forma centralizada el estado de todos los equipos, localizar y resolver rápidamente los problemas, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia de la operación y el mantenimiento. Además, la plataforma facilita el intercambio de conocimientos y la colaboración interregional para el soporte técnico.

 

Mantenimiento predictivo

 

Mediante la integración de tecnologías de análisis de macrodatos y aprendizaje automático, el mantenimiento predictivo es capaz de predecir con precisión los fallos de los equipos y realizar un mantenimiento preventivo antes de que se produzcan. En comparación con los métodos de mantenimiento tradicionales, este enfoque reduce significativamente los costes de mantenimiento, disminuye el tiempo de inactividad no programado y mejora la utilización de los equipos y la productividad general.

 

Monitorización del consumo energético

 

Esta tecnología ayuda a las empresas a realizar un seguimiento del consumo energético en el proceso de producción en tiempo real, identificar los eslabones de alto consumo energético y formular medidas de ahorro energético y reducción de emisiones en consecuencia. Al optimizar los procesos de producción y ajustar los parámetros de los equipos, las empresas no solo pueden alcanzar el objetivo de ahorro energético y reducción de emisiones, sino también reducir los costes de forma eficaz.

 

Control de calidad y optimización de procesos

 

En combinación con tecnología avanzada de sensores y visión artificial, el sistema de control de calidad es capaz de detectar la calidad de los productos en tiempo real e identificar y corregir las desviaciones de producción de manera oportuna. Al mismo tiempo, mediante el análisis en profundidad de los datos de producción, las empresas pueden mejorar continuamente el proceso de producción, mejorar la consistencia y la estabilidad de la calidad de los productos para satisfacer la demanda del mercado.

 

Supervisión y optimización de la eficiencia de la producción

 

Mediante la recopilación y el análisis de una gran cantidad de datos de producción, las empresas pueden obtener información sobre indicadores clave, como la eficacia global de los equipos (OEE), para optimizar la planificación de la producción, la asignación de recursos y los procesos de producción. La aplicación de herramientas de automatización e inteligentes reduce la necesidad de intervención manual, mejora la eficiencia y la flexibilidad de la producción y permite alcanzar el objetivo de la producción ajustada.

 

Supervisión de la seguridad y el medio ambiente

 

Esta es una parte importante del IIoT en la gestión de fábricas. Mediante la instalación de diversos tipos de sensores, se pueden supervisar en tiempo real los riesgos para la seguridad (por ejemplo, la concentración de gases combustibles, el humo, la ubicación del personal, etc.) y las condiciones ambientales (por ejemplo, el nivel de ruido, el contenido de polvo, la temperatura y la humedad, etc.) en el área de trabajo, con el fin de garantizar la seguridad de los empleados y el cumplimiento de las normas reglamentarias en el entorno de producción. En combinación con un sistema de alarma inteligente, permite una respuesta rápida en caso de emergencia y minimiza los daños accidentales.

 

Escenarios de aplicación

• Las aplicaciones internas (fabricación inteligente) abarcan la supervisión en tiempo real, el mantenimiento predictivo, la supervisión del consumo energético, la supervisión de la calidad y la optimización de los procesos, la supervisión y optimización de la productividad, así como la supervisión de la seguridad y el medio ambiente.
• Las aplicaciones de plantas externas (funcionamiento y mantenimiento inteligentes) incluyen principalmente la supervisión en tiempo real, el control remoto, la gestión remota y el funcionamiento y mantenimiento remotos.

 

Conclusión

 

La tecnología IIoT no se limita únicamente a la industria manufacturera, sino que también muestra un gran potencial en diversos campos, como la construcción, la energía, el transporte, el sector marítimo, etc., impulsando la digitalización y la inteligencia en diversos sectores.

 

Con el continuo avance de la tecnología, el IIoT desempeñará un papel aún más importante en el futuro y se convertirá en una de las tecnologías clave para promover el desarrollo sostenible de la economía mundial.