La solución propuesta es un sistema inteligente plug and play de Mantenimiento Predictivo Automático basado en vibraciones que permite anticiparse a problemas y fallas de equipos críticos y semicríticos, y a las necesidades de repuestos.
La solución está compuesta por un sistema de adquisición de datos de vibración de alta frecuencia y una plataforma digital basada en conocimiento experto e inteligencia artificial para entregar al área de mantenimiento y/o confiabilidad diagnósticos automáticos en etapa incipiente o prematura de problemas y/o fallas en los activos sensorizados, una priorización de la condición del activo según criticidad (categoría A y B) y severidad del diagnóstico, y una visualización del “estado de mantenimiento” de los activos diagnosticados para dar seguimiento a la calidad del mantenimiento realizado para determinar si el mantenimiento fue exitoso o deficiente .
JakSol aborda dos grandes problemas. El primero, son las fallas imprevistas en máquinas rotativas críticas y semi críticas de la industria manufacturera. La consecuencia de este problema es que se reduce la capacidad productiva de la planta, y en casos extremos la planta se paraliza. Dependiendo de la cantidad de material procesado por línea de producción, de la cantidad de líneas de producción y de la cantidad de activos crítico/semicrítico por tipo, la capacidad productividad se puede reducir fácilmente en 50%.
La consecuencia del problema o el costo de la falla, tiene dos grandes aristas. La primera, el costo de producción perdido, que puede ascender a millones de dólares anuales (continuidad operacional), y la segunda arista, es el costo de reparación del activo, que al llegar tarde a la falla, ésta evoluciona generando variados daños al activo, generando un aumento sustancial en los costos de mantenimiento, los cuales pueden llegar a ser el 60% de los costos de operación. El otro gran costo de la falla es el “lucro cesante” o la utilidad que se deja de percibir por el producto que no se fabricó.
Existen tres fuentes u orígenes de este problema, los cuales son:
El segundo problema, es el sobre mantenimiento (exceso de mantenimiento), el cual consiste en planificar y realizar actividades de mantenimiento cuando el activo no lo necesita, realizando cambios preventivos excesivos, teniendo como consecuencia el aumento de los costos de mantenimiento preventivo en más de un 30%, como también incide en la generación de fallas. El origen de este problema es la estrategia de mantenimiento utilizada, la cual no utiliza el análisis de la condición del activo.
El tercer problema es la gran dificultad para acceder a ciertos equipos críticos y/o semi críticos, debido a cómo fue instalada la infraestructura lo que repercute en que las personas no puedan acceder a dichos equipos o se ponga en riesgo la seguridad del personal.
La solución propuesta es un sistema inteligente plug and play de Mantenimiento Predictivo Automático basado en vibraciones que permite anticiparse a problemas y fallas de equipos críticos y semicríticos, y a las necesidades de repuestos.
La solución está compuesta por un sistema de adquisición de datos de vibración de alta frecuencia y una plataforma digital basada en conocimiento experto e inteligencia artificial para entregar al área de mantenimiento y/o confiabilidad diagnósticos automáticos en etapa incipiente o prematura de problemas y/o fallas en los activos sensorizados, una priorización de la condición del activo según criticidad (categoría A y B) y severidad del diagnóstico, y una visualización del “estado de mantenimiento” de los activos diagnosticados para dar seguimiento a la calidad del mantenimiento realizado para determinar si el mantenimiento fue exitoso o deficiente.
Específicamente, se instalan sensores triaxiales de vibración en puntos específicos no móviles de máquinas rotativas críticas, los que son configurados remotamente en el momento que se desee, ya sea la frecuencia de muestreo o el tiempo total de medición. También se puede indicar si se desean tomar mediciones consecutivas con múltiples configuraciones o solo con una. Así, se transmiten los datos medidos a un gateway o receptor de datos, que se encarga de enviar los datos a la nube, donde se encuentra la plataforma digital. El procesamiento de los datos comienza con una serie de algoritmos de depuración de datos mediante machine learning y estadística avanzada para luego determinar el comportamiento vibratorio basal/nominal de cada equipo, caracterizando de manera personalizada a cada uno. A partir de esto, se combinan una serie de algoritmos y modelos de conocimiento experto complementado con inteligencia artificial para determinar el componente que presenta problema, su diagnóstico, entre otras cosas, agnóstico al tipo de equipo rotativo, totalmente automático, para que el cliente escale resultados de manera fácil y rápida.
Cabe señalar que la precisión de los diagnósticos ha sido de 98% (De 51 fallas o problemas manifestados, se ha detectado 50 correctamente)
En caso de que la empresa minera tenga personas que se desempeñan como analistas de vibraciones, se habilita una funcionalidad para que también pueda diagnosticar y corroborar el diagnóstico automático realizado.
Los beneficios que se han obtenido con nuestro sistema de adquisición de datos de vibración y plataforma digital son los siguientes:
Cabe recalcar que esto varía dependiendo del segmento de cliente. JakSol existe para escalar resultados/beneficios de forma rápida y fácil, no solo productos o servicios. Por lo tanto, JakSol en base al valor generado y cómo resuelve el problema el potencial cliente, establece una propuesta económica con la finalidad de que éste obtenga un payback que se encuentre entre los 2 a 6 meses, escalando el servicio de manera masiva.
En la industria minera, el abordaje de problemas de fallas y detenciones inesperadas, así como los problemas de productividad, es crucial para garantizar una operación eficiente y rentable. Algunas de las formas en las que se abordan estos desafíos en la industria minera son:
Efectuando Análisis correctivo, identificando las causas de las fallas y detenciones inesperadas una vez que estas han ocurrido. A través de este análisis, se busca determinar las razones detrás de los problemas y tomar las medidas necesarias para corregirlos y evitar que vuelvan a ocurrir en el futuro. Para ello es necesario identificar el problema, analizar la causa raíz del problema, evaluar impacto y efectuar las acciones correctivas para posteriormente realizar un seguimiento.
Realizando Mantenimiento preventivo, para ello las compañías mineras implementan programas de mantenimiento preventivo para identificar y abordar posibles fallas antes de que ocurran. Esto implica llevar a cabo inspecciones regulares, pruebas y monitoreo de equipos y maquinaria.
Dentro de las industrias con mayores implementaciones podemos encontrar Mantenimientos predictivos, donde se recopilan datos y un especialista en análisis de datos puede detectar problemas potenciales de manera temprana, y así tomar medidas correctivas antes de que se produzcan fallas graves o detenciones no planificadas.
Con respecto a los análisis de productividad la industria determina los KPI de rendimiento, efectúa recopilación y análisis de datos y toma acciones para la optimización del proceso.
La diferencia entre estas soluciones y la solución que planteamos es que los gemelos digitales son una herramienta poderosa para el análisis predictivo y la optimización de la productividad, al ser una réplica virtual de un activo o sistema en tiempo real, captura los datos y simula su comportamiento permitiendo predecir eventos, optimizar operaciones, tomar decisiones informadas sin previa recopilación de datos o análisis exhaustivos. Además de tener una mayor confiabilidad de operación en la industria.
JakSol es una empresa fundada a fines del 2021, por Felipe Bueso y Álvaro Gómez, con el objetivo de generar soluciones duales científicas tecnológicas. Esto significa crear soluciones sofisticadas para el mercado de defensa (fuerzas armadas), y posteriormente introducir dichas soluciones a la industria manufacturera (sector civil). Durante el camino, JakSol obtuvo el primer lugar del Desafío Avante 2021 de la Armada de Chile, siendo financiado por la Office of Naval Research de Estados unidos y estableciendo una relación cliente – proveedor estratégica para la Dirección de Ingeniería de Sistemas Navales de la Armada de Chile para proveer diversas soluciones automáticas de diagnóstico de sistemas de ingeniería y extracciones e integraciones de datos y fuentes de información. Por otra parte, se adjudicó startup ciencia 2022 de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo. Actualmente la empresa se encuentra en el inicio de la etapa Go To Market para la industria manufacturera.
El equipo que le da vida a JakSol esta conformado por el CEO, Felipe Bueso, que profesionalmente es Ingeniero en Minas de la Universidad de Santiago de chile (USACH), con postítulo en el Instituto tecnológico de Massachusetts (MIT) en Smart Manufacturing. Su background consiste en convertir productos en compañías escalables y rentables, mediante la exploración y explotación de modelos de negocios, desarrollo de cliente basado en las etapas de descubrimiento de cliente, validación de cliente, creación de cliente y construcción de la compañía. A modo general, a liderado proyectos de construcción de sistemas de adquisiciones de datos industriales para luego darle valor a los datos a través de softwares de ciencia de datos e inteligencia artificial escalables.
El CTO es Álvaro Gómez, de profesión Ingeniero Eléctrico de la Universidad de Chile, con estudios sobre análisis de vibraciones en el Instituto Mobius en los niveles CAT I, CAT II y CAT III. Su background consiste en interpretar datos e información compleja y convertirlo en un producto que genere valor y que sea escalable sin perder calidad, mediante el diseño y desarrollo de sistemas de adquisición de datos industriales y softwares de ciencia de datos e inteligencia artificial. De manera general, a liderado el desarrollo científico tecnológico y la puesta en marcha de proyectos en minería, defensa y marítima.
El equipo también esta conformado por Eduardo Hormazábal, Álvaro Toledo y Eduardo Gómez. Los dos primeros son desarrolladores tecnológicos de software y con profesión Ingeniería eléctrica de la Universidad de Chile. Mientras que Eduardo Gomez es Ingeniero electrónico con background en el desarrollo de negocios en la industria minera por más de 20 años, a través de distintos cargos gerenciales (operación, experiencia de cliente, ingeniería, etc).
Si eres una empresa minera interesada en esta solución, contáctanos a través del formulario.
