Sensores de vibración piezoeléctricos impermeables para motores.

Desequilibrio del rotor (motor) Desequilibrio de las ruedas (bomba/ventilador) Desalineación Pata coja Aflojamiento Defectos en los cojinetes Elemento rodante Pista exterior/interior Ensamblaje deficiente del cojinete Lubricación (aceite y grasa).

Acelere su transformación digital para competir de manera más eficiente, generando mayor productividad, mejor tiempo de actividad de los activos, mayor seguridad y menores costos.

En el mundo de la Industria 4.0, muchos fabricantes industriales tienen o planean implementar una estrategia de transformación digital que involucra máquinas aumentadas con conectividad inalámbrica y sensores, conectadas a un sistema que puede visualizar toda la línea de producción, controlar y tomar decisiones por sí solo.Esta transformación digital describe la tendencia hacia la automatización y el intercambio de datos en las tecnologías y procesos de fabricación.

En el epicentro de esta transformación se encuentra el Mantenimiento 4.0, un método para prevenir fallas de activos mediante el análisis de datos de producción y mantenimiento para identificar patrones y predecir problemas antes de que sucedan.

A lo largo de las décadas, mantener una ventaja competitiva en industrias con uso intensivo de activos requirió que las empresas adoptaran poderosas herramientas y metodologías de eficiencia como Lean Six-Sigma y Total Quality Management.Sin embargo, con los avances en las tecnologías digitales y los big data, muchos líderes de la industria están recurriendo a formas de acelerar la automatización y el intercambio de datos para tomar mejores decisiones.

El Mantenimiento Predictivo (PdM) es una parte esencial de las estrategias 4.0 de muchas empresas industriales.Como método para prevenir el tiempo de inactividad no planificado, al analizar los datos de producción y mantenimiento, una organización puede identificar patrones y predecir fallas antes de que ocurran.En el nivel más alto de madurez de PdM, las empresas están utilizando una combinación de monitoreo de condición y datos de proceso para una mejor detectabilidad de modos de falla difíciles de detectar.

Los 'silos de datos' de datos de monitoreo de condición (por ejemplo, vibración, ultrasonido) y datos de proceso (por ejemplo, flujo, presión, temperatura) se pueden combinar para obtener una mejor detectabilidad de modos de falla difíciles de detectar, lo que conduce a alarmas mejores y más tempranas.Al adoptar 'el futuro del mantenimiento predictivo', es posible respaldar mejor el proceso de toma de decisiones y predecir fallas que antes eran impredecibles.