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  1. moneo: plataforma IIoT
  2. Casos prácticos

Supervisión de los filtros de agua en los circuitos de refrigeración con moneo RTM

Mantenimiento preventivo condicional de los filtros en instalaciones con intercambiadores de calor con moneo RTM

Los filtros finos de los circuitos de refrigeración de ifm prover gmbh garantizan el buen funcionamiento de las instalaciones con intercambiadores de calor. Filtran las impurezas del agua de refrigeración, protegiendo así el intercambiador de calor en las máquinas conectadas. Se trata de importantes elementos de filtración que requieren un mantenimiento y sustitución periódicos. La supervisión permanente optimiza este proceso y garantiza el funcionamiento continuo de las instalaciones.

Casos de aplicación para la supervisión de filtros durante el proceso de producción:

  • Garantía de la calidad del producto y del proceso
  • Optimización del consumo de energía
  • Organización del mantenimiento
  • Para garantizar la pureza del agua, es necesario filtrar todo tipo de suciedad, tal como virutas, algas, etc.; ya que, de lo contrario, pueden obstruir el intercambiador de calor y provocar una avería

Situación inicial:

La sustitución de los filtros de agua se realizaba en intervalos de tiempo fijos (cada ocho semanas) e independientemente del estado en el que se encontrasen. Se trataba de una inspección visual de su estado. Y no se llevaba a cabo ningún control permanente ni centralizado de los filtros. Esto se tradujo en costes adicionales debido a una sustitución temprana o tardía, averías de la máquina como consecuencia de filtros defectuosos u obstruidos y paradas de producción no planificadas a causa de los trabajos de mantenimiento. Estos trabajos no estaban suficientemente documentados, por lo que no fue posible realizar un análisis posterior de las posibles fuentes de error debido a esta falta de datos.

Objetivo del proyecto:

El mantenimiento debe pasar de ser una estrategia preventiva y reactiva a una estrategia basada en las condiciones. Esto debe optimizar el despliegue del personal, mejorar la planificación de la sustitución de filtros y documentar de forma sistemática las medidas implementadas. Un grupo definido de destinatarios de mantenimiento debe recibir la información sobre la necesidad de sustitución de los filtros. Esta acción solo se debe ejecutar cuando el estado de los filtros así lo requiera. Para poder identificar otro potencial de optimización, debe ser posible el análisis de los datos.

Ejecución:

moneo se instaló en un servidor central de la potente estructura informática existente y se activó el módulo moneo RTM mediante la clave de licencia (LAC). Para el control del filtro fino se instalaron dos sensores de presión: un sensor registra la presión antes del filtro y el segundo la presión después del filtro. A partir de estos dos valores, se puede determinar una diferencia de presión de la que se puede concluir cuál es el estado del filtro. Para ello, la medición debe ser lo más exacta posible. Los sensores de presión utilizados disponen de una interfaz IO-Link, que transfiere los datos a un maestro IO-Link IoT. El módulo moneo RTM instalado en el servidor recupera cada segundo los datos de presión del maestro.

A continuación, moneo RTM procesa los datos y los utiliza para:

  • El cálculo de la diferencia de presión
  • El almacenamiento de los datos históricos
  • La visualización de los datos
  • La supervisión de los valores límite

Para el control de los filtros se definieron los valores límite de los umbrales de aviso y alarma. Para ello, se utilizaron los datos de la ficha técnica del fabricante de los filtros. En esta ficha, se especifica la diferencia de presión para un caudal determinado en estado nuevo (en nuestra aplicación, aproximadamente 1m³/h = aprox. 0,05bares). Además, se recomienda que el cambio de filtro se realice cuando la diferencia de presión sea >0,5bares. Los 0,5bares se suman a la diferencia de presión cuando el filtro es nuevo, por lo que, en este ejemplo, se debe cambiar al alcanzar 0,055bares. Dado que el sistema de sensores utilizado da lugar a un error de medición máximo de aproximadamente 0,05bares, el umbral de alarma se fija en 0,5bares. El umbral de aviso debe alcanzarse antes, por lo que se ajustó a 0,45bares para que el personal reciba el aviso a tiempo.

Ejecución:

Proyecto completado con éxito:

En las primeras semanas ya se pudieron observar los primeros resultados positivos. Partiendo de un control visual y según los intervalos de tiempo previamente fijados, ya habría sido necesario un cambio de filtro. Sin embargo, la base de datos resultante del control permanente del filtro demostró que tan solo un 20% del filtro estaba obstruido según los resultados de las mediciones. Por tanto, se decidió suspender la sustitución de los filtros basada en el tiempo, logrando así un aumento significativo de su vida útil.

Conclusión:

Con moneo RTM se pudieron alcanzar todos los objetivos:

  • Visualización de una visión general e información detallada de la instalación en el panel de control
  • Registro de datos para una posterior optimización
  • Posibilidad de análisis del registro de datos
  • Control permanente del estado de los filtros
  • Notificación por correo electrónico en caso de exceder los valores límite

Estructura del sistema

  1. Maestro IO-Link (AL1350)
  2. Sensor de presión antes del filtro
  3. Sensor de presión después del filtro

Panel de control

La información relevante de los sensores se puede visualizar de forma rápida y personalizada a través de la función de panel de control.

  1. El gráfico de líneas muestra las evoluciones de la presión a lo largo del tiempo (diferencia de presión, antes y después del filtro)
  2. Presión actual antes del filtro
  3. Diferencia de presión actual, con indicación de los valores límite
  4. Presión actual después del filtro
  5. Estado del filtro en porcentaje
  6. Indicación tipo semáforo del estado actual del filtro

Análisis

A través del análisis es posible obtener más detalles. Esta captura de pantalla muestra los valores de presión recogidos durante un mes. Aquí se puede ver que la presión diferencial aumenta con el transcurso del tiempo. Este resultado es previsible, puesto que el filtro se obstruye con el tiempo. Sin embargo, como dato positivo podemos observar que este valor aumenta más lentamente de lo que se supone y, por lo tanto, la vida útil del filtro puede prolongarse.

  1. Línea azul, presión diferencial del filtro

Tareas y tickets:

administración de valores límite

Con esta función, se puede definir un valor límite individual para cada valor del proceso en moneo RTM. En esta aplicación, la función se configuró de modo que el personal de mantenimiento fuera informado a tiempo de la necesidad de cambiar un determinado filtro.

Especialmente durante la puesta en marcha de una máquina, pueden aumentar las fluctuaciones de presión durante un breve periodo de tiempo. Estas fluctuaciones pueden subsanarse fácilmente aplicando tiempos de retardo, de modo que no se muestre la superación de un valor límite si ocurre brevemente, sino que el sistema reaccione únicamente cuando la diferencia de presión se ha excedido de manera estable durante un tiempo X.

  1. Valor límite de aviso
  2. Tiempo de retardo del aviso
  3. Valor límite de alarma
  4. Tiempo de retardo de la alarma

Administración de reglas de procesamiento de tickets

El asistente de reglas de procesamiento de tickets facilita la definición de las estrategias que se deben seguir cuando se producen avisos y alarmas. En este ejemplo, cuando se alcanzan los límites de aviso y alarma, se informa por correo electrónico a un grupo de destinatarios de instalación técnica de que es inminente o se recomienda urgentemente la sustitución del filtro.

  1. Definición de valores límite (5) y fuentes de datos (6)
  2. Define qué regla se aplica
  3. Define la urgencia del aviso o de la alarma
  4. Define el grupo de destinatarios del correo electrónico
  5. Definición de los valores límite pertinentes
  6. Definición de las fuentes de datos correspondientes

El correo electrónico generado en moneo ya contiene la primera información sobre el ticket creado:

  • Fuente de datos afectada
  • Valor excedido o no alcanzado
  • Prioridad del ticket
  • Registro de hora

Calculated Values:

Cálculo de la diferencia de presión

Diferencia de presión ∆P= presión antes del filtro-presión después del filtro

  1. Presión antes del filtro
  2. Presión después del filtro
  3. Offset para ajustar los valores de presión (opcional)
  4. Resta de la presión antes del filtro de la presión después del filtro
  5. Resultado de la diferencia de presión en bar

Cálculo del estado del filtro en porcentaje [%]

Estado del filtro en % = diferencia de presión * 100% / diferencia de presión máxima

  1. Diferencia de presión
  2. Constante 100%
  3. Diferencia de presión máxima al sustituir el filtro
  4. Multiplicación
  5. División
  6. Resultado del estado del filtro en porcentaje [%]