MITSUBISHI ELECTRIC Changes for the Better

Detección de defectos en máquinas

Tome medidas proactivas para mantener un funcionamiento impecable.

Detectar los defectos de mecanizado a tiempo es crucial para mantener la calidad y reducir el desperdicio. Sin embargo, muchos problemas —como una unión débil en el proceso de engatillado de aletas metálicas— no son visibles de inmediato. Al principio el producto puede parecer correcto, pero los defectos pueden aparecer cuando la unión no es lo suficientemente sólida, lo que provoca que las aletas metálicas se desprendan en etapas posteriores.

El reto consiste en identificar estos fallos ocultos antes de que afecten la producción a gran escala. ¿Cómo pueden los fabricantes adelantarse a este tipo de problemas? La respuesta está en el mantenimiento predictivo, que permite la monitorización en tiempo real y la detección temprana de defectos, evitando que productos defectuosos avancen a la siguiente fase.

Aplique soluciones proactivas basadas en inteligencia artificial

Al emplear herramientas basadas en IA, como MELSOFT MaiLab junto con el PC industrial MELIPC, los fabricantes pueden monitorizar el proceso de engatillado en tiempo real.

El proceso consta de varias etapas clave:

1. Aprendizaje de las operaciones normales: el sistema registra y analiza los datos de forma de onda de las cargas de presión durante operaciones estándar y libres de defectos.

2. Establecimiento de reglas de diagnóstico: la IA procesa estos datos para identificar patrones asociados con una unión óptima, creando reglas de diagnóstico basadas en dichos patrones.

3. Monitorización en tiempo real: durante la producción, el sistema recopila continuamente los datos de carga de presión y los compara con las reglas de diagnóstico establecidas.

4. Detección de anomalías: si el sistema identifica desviaciones que indiquen posibles debilidades en la unión, señala estos problemas de inmediato. Para ello, comprueba si los datos en tiempo real proporcionados son o no similares al patrón normal.

5. Respuesta inmediata y retroalimentación al equipo: al detectar un defecto, el sistema puede activar acciones como detener el equipo para evitar que el producto defectuoso avance en la línea de producción.

Este enfoque basado en IA garantiza que los defectos de unión se detecten a tiempo, evitando que productos defectuosos lleguen a etapas posteriores y manteniendo la calidad general de la producción.

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