Análisis predictivos en la industria del reciclaje

Hidráulica industrial

Análisis predictivos en la industria del reciclaje

Web Editorial Team Editor

31/07/2023 10 min

En su sede de Heilbronn, TSR Recycling GmbH utiliza análisis basados en datos de Bosch Rexroth para evitar los costes de posibles tiempos de inactividad. Las moderadas tarifas del servicio digital CytroConnect pueden amortizarse en poco tiempo.

En su sede de Heilbronn, TRS Recycling GmbH procesa chatarra y hierro.

Mejora de la calidad del producto y la eficiencia energética

Fundada en 1890, TSR Recycling tiene su sede en Lünen (Renania del Norte-Westfalia) y cuenta con una plantilla de 4100 personas en todo el mundo. La empresa ha cosechado éxitos como un ahorro anual de 12 millones de toneladas de hierro, 5 millones de toneladas de carbón y 8 millones de toneladas de CO₂. La empresa procesa metales férricos y no férricos en su planta alemana de Heilbronn. "El rendimiento y la pureza de nuestros productos únicamente pueden mejorarse con un elevado grado de innovación a lo largo de toda la cadena de mecanizado", explica Sebastian Bischof, director técnico del Departamento de Cizallas y Prensas. "El análisis predictivo y el mantenimiento de nuestras máquinas de producción desempeñan aquí un papel esencial".

Con la premisa de encontrar la solución más eficiente desde el punto de vista energético que minimice tanto las emisiones de CO₂ como los costes de producción, TSR Recycling optó por una solución de análisis predictivos de su socio hidráulico, Bosch Rexroth. "Tras un análisis detallado del mercado, nos convenció el paquete completo de Bosch Rexroth", afirma Sebastian Bischof.

Preparación del análisis de datos

Un par de cizallas para chatarra de Metso se convirtió en la primera máquina de TSR preparada para el análisis de datos. Hydrobar, socio de excelencia certificada de Rexroth con sede en Sindelfingen, se ocupó del inventario y la actualización necesaria del hardware. La empresa equipó las piezas del sistema necesarias para el procesamiento con sensores adecuados e instaló una caja DAQ (adquisición de datos) con una pasarela integrada. Dicha pasarela registra los datos de los sensores, que posteriormente de preprocesan mediante la puerta de enlace IoT y se transfieren de forma encriptada a una nube. Aquí, los flujos de datos se verifican, desencriptan y evalúan con ayuda de algoritmos de autoaprendizaje.

Si las mediciones se desvían significativamente de los datos de comparación aprendidos, el sistema reconoce una anomalía y la comunica al equipo de supervisores de Rexroth. Los expertos verifican la situación y recomiendan un mantenimiento predictivo a los responsables de TSR. La empresa de reciclaje dispone entonces de tiempo suficiente para planificar y preparar la medida sin que se resienta la productividad. Al reconocer y corregir las anomalías a tiempo, se pueden evitar daños y tiempos imprevistos de inactividad.

Las cizallas para chatarra se encuentran entre los sistemas clave para la producción. Los análisis basados en reglas y datos deben ayudar a evitar los elevados costes de los tiempos de inactividad.

Actualización sencilla del hardware: Caja DAQ con pasarela integrada de Bosch Rexroth para recopilar datos y transmitirlos de forma segura a una nube.

Otras mejoras de los análisis tras la fase de aprendizaje

Se ha celebrado una fase de aprendizaje de cuatro semanas antes de iniciarse las operaciones en agosto de 2021. Durante esta fase, el equipo de análisis de Bosch Rexroth identificó los modelos y parámetros adecuados para la cizallas para chatarra. Los algoritmos seleccionados para el análisis se mejoran continuamente, por lo que las predicciones son cada vez más precisas con el tiempo.

"Los análisis predictivos requieren un elevado grado de experiencia y una red neuronal integral que procese enormes cantidades de datos procedentes de un gigantesco conjunto de datos comparativos anónimos", explica Marcello Miceli, Senior Manager Service Sales Support en Bosch Rexroth. "Resulta prácticamente imposible que las empresas elaboren una solución así por su cuenta, pero como servicio de alquiler, el análisis predictivos resulta atractivo para muchos usuarios".

Costes transparentes, retorno rápido de la inversión

Marcello Miceli sabe por experiencia que, en la mayoría de las aplicaciones hidráulicas clave, CytroConnect PREDICT se amortiza en el primer año. El coste real del fallo de un componente hidráulico depende del tiempo que se tarde en obtener recambios. "En general, los costes de los tiempos de inactividad evitados superan las cuotas mensuales en un factor de cinco o más", afirma el experto de Rexroth. "Con evitar una o dos paradas al año, las inversiones técnicas se habrán amortizado en pocas semanas o meses". También se deben tener en cuenta los costes periféricos. Por ejemplo, se pueden evitar daños en otros componentes controlando la pureza del aceite".

A continuación, el equipo de mantenimiento predictivo de Bosch Rexroth evalúa los datos de aprendizaje automático y comparte recomendaciones sobre mantenimiento.

Los análisis predictivos en el reciclaje evitan tiempos inesperados de inactividad, reducen el trabajo de mantenimiento y prolongan el tiempo de actividad de los equipos. Los datos también pueden contribuir a mejorar la producción de forma continua.

Reducción del trabajo de mantenimiento

Todavía es demasiado pronto para que TSR de Heilbronn saque una conclusión definitiva sobre el ahorro de costes y energía. Sin embargo, Sebastian Bischof ya puede compartir uno o dos triunfos: "Con el nuevo sistema introducido, pudimos identificar varias anomalías críticas de fallo. Por ejemplo, las válvulas desgastadas podrían haber interrumpido la producción en un futuro. Hemos conseguido nuestro principal objetivo", declaró el director técnico. "El mantenimiento predictivo nos protege contra los tiempos inesperados de inactividad y también nos ayuda a minimizar los costes de mantenimiento en la sede de Heilbronn. Como algunos componentes hidráulicos ya no se sustituyen con regularidad, en algunos casos con demasiada antelación, el personal de mantenimiento tiene menos trabajo. Esto también ayuda a solucionar la escasez de trabajadores cualificados. Al mismo tiempo, la información sobre el estado y las predicciones aumentan la eficiencia energética y el tiempo de actividad de los equipos, lo que a su vez ahorra dinero". CytroConnect PREDICT no solo controla los cilindros, las bombas y los motores de las cizallas para chatarra, sino también la pureza del aceite hidráulico y los parámetros del depósito.

Sebastian Bischof también espera mejorar más la producción con los datos obtenidos. "Asignando datos hidráulicos específicos a determinados tipos de chatarra, podemos analizar y ajustar los procesos. Estamos muy satisfechos con el resultado, también por estas muchas ventajas", afirma Sebastian Bischof. "Si esta impresión positiva resulta ser correcta, acondicionaremos otros sistemas de producción con el sistema de mantenimiento predictivo de Bosch Rexroth".

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