Sunday, 20 October 2013

Cloud Monitoring: Maintenance on the Cloud

 All of us know the importance of condition monitoring and the need to perform a good inspection plan that allows us to detect the machine problems on time, based in the P-F curve. To define the inspection periods we can use the risk based inspections principles or reliability programs.

 But we can increase our condition monitoring program effectiveness by a continuous monitoring program with send of real time information to the cloud, these programs are named Cloud Monitoring.

 Because the inspection plan is the most critical part of a condition monitoring program, due the uncertainty of the reliability calculus and, mainly, the difficulty of the P-F curve interpretation due the variety of failures of an equipment.

 We must add the difficult to perform right measuring, either ultrasonic, oil analysis, vibrations analysis, termographies or other techniques, and the difficulty to understand the results.

 Cloud Monitoring programs avoid these problems, increasing the condition monitoring program effectiveness, providing real time information, logging the measure results conitnuously and allowing them to be studied and reviewed on-line by specialists.

How can we get it?

 Cloud Monitoring is based in an electronic acquisition data unit that receives information, continuously, through sensors placed in equipments that we want to study.

 There are a wide range of sensors, as the electrical diagnostic (phase angle and current signature) that we can use in electrical motors, accelerometers to detect misalignments and unbalances in mechanical components, ultrasonic to detect micro cracks, surface roughness, lack of lubrication, electric currents or fluids leakages; vibrations to detect wears and turbulences or cavitation formations, temperatures or, even, lubricant condition.

 These sensors provide a continual signal, so to place and adjust them to obtain the maximum effectiveness is easy.

Fractal diagnostic of a bearing performance.
 The acquisition data unit transforms the signals from the sensor, using specific software, and send them to a web site where we can see, real-time, the results of the measurements and the historicla data, we can review them anytime and anywhere, only visiting a web page; these results can be easily processed using any spreadsheet. We can program the system to send the alarm signals, by e-mail or SMS, if it reaches some limits.

 This methodology is suitable to any industry and any location, because it doesn't require a complex instalation and it doesn't need maintenance.

 The main benefits that this system provides are the reducción of unexpected breakdowns, ensure the spare parts, tools and technicians are available to perform the maintenance tasks, increasing the equipment uptime, avoid false alarms, increase availability and allow joining data with the CMMSs.

Wednesday, 9 October 2013

Cloud Monitoring: Mantenimiento en la nube

 Todos conocemos la importancia del mantenimiento predictivo y la necesidad de realizar un buen plan de inspecciones que permita detectar a tiempo los posibles problemas en base a la curva P-F. Para la definición de los periodos de inspección podemos utilizar las bases de las inspecciones basadas en riesgo o programas de fiabilidad.

 Pero podemos aumentar la eficacia de nuestros programas predictivos con la implantación de un programa de monitorización continua, con envió de información en tiempo real a la nube, a estos programas los denominamos Cloud Monitoring.

 Y es que diseñar el plan de inspecciones es la parte crítica de un plan de mantenimiento predictivo, por un lado por la incertidumbre de los cálculos de fiabilidad pero, principalmente, por la dificultad de interpretar la Curva P-F debido a la gran variedad de fallos que puede sufrir un equipo.


Curva P-F
 A esto hay que añadir la dificultad para realizar las mediciones de forma correcta, ya sean mediante ultrasonidos, análisis de lubricantes, análisis de vibraciones, termografías o cualquier otra técnica, y la dificultad de interpretar los resultados.

 Los programas de Cloud Monitoring evita estos problemas, multiplicando la eficacía del mantenimiento predictivo, al proporcionar una información en tiempo real, registrando los resultados de las mediciones de forma continua y permitiendo que puedan ser interpretados y revisados, on-line, por especialistas.

 ¿Cómo lo consigue?

 El Cloud Monitoring se basa en la utilización de una centralita electrónica que recibe información, de forma continua, a través de los sensores que se colocan en los equipos que queremos estudiar.

 Existe una gran variedad de sensores que podemos utilizar, como por ejemplo de diagnóstico eléctrico (ángulo de fase y señales de corriente) que podemos utilizar en motores eléctricos, acelerómetros para detectar desalienaciones y desequilibrios en componentes mecánicos, de ultrasonidos para detectar microfracturas, rugosidades, mala lubricación, derivaciones eléctricas o fugas de fluidos; de vibraciones que detectan desgastes y formación de turbulencias o cavitaciones, de temperaturas o incluso del estado del lubricante.

 Al proporcionar estos sensores una señal continua, es relativamente sencillo colocarlos y ajustarlos para obtener el máximo rendimiento.


Diagrama fractal del funcionamiento de un rodamiento.
 La centraliza transforma la señal procedente de los sensores de manera que se pueda enviar a un sitio web en el que podemos ver, en tiempo real, los resultados de las mediciones así como un histórico de resultados, que podemos revisar todas las veces que haga falta desde cualquier lugar, solo con conectarse a una página web; estos resultados se pueden tratar fácilmente utilizando cualquier hoja de cálculo. También podemos programar el sistema para que envíe señales de alarma, por e-mail o SMS, en caso de alcanzar unos valores límite.

 Esta metodología es aplicable a cualquier tipo de industria y en cualquier localización, ya que no requiere de una instalación compleja y no necesita mantenimiento.

 Los principales beneficios que aporta son la reducción de paradas inexperadas, asegurar que se dispone de repuestos, herramientas y personal cualificado para realizar las tareas de mantenimiento, aumenta la vida útil de los equipos, previenen las falsas alarmas, aumentan la disponibilidad y permiten integrar los datos con programas de gestión de mantenimiento (GMAO).