EMBUTCAR


El proyecto Embutcar se encuadra dentro del marco de la Industria 4.0. Dentro de ella el mantenimiento predictivo es una de las principales herramientas con el fin de aumentar la disponibilidad y productividad de las máquinas. Dentro del sector de la estampación de piezas de carrocerías en el sector del automóvil, se utilizan enormes prensas por accionamiento del tipo moto-reductor. Para evitar que un fallo genere una fuerte incidencia sobre la producción se puede recurrir al mantenimiento predictivo por vibraciones, mediante el cual, se puede detectar con semanas incluso meses de antelación los futuros fallos en componentes y programar su reparación. ver más

Esta práctica es de uso habitual en otro tipo de máquinas, pero de difícil aplicación en el sector de estampación, ya que el impacto de la prensa no permite el estudio de los modos de fallo.

El objetivo del proyecto Embutcar es precisamente, conseguir un sistema de monitorización de vibraciones para sistemas de embutición que permita la diagnosis de toda la cadena cinemática del sistema moto-reductor. Para ello, es necesario que detecte o elimine de forma automática estos impactos y el modo de trabajo en el que se encuentra la prensa. Posteriormente se espera lograr un sistema que pueda diagnosticar de forma semiautomática algunos de sus modos de fallo.

En esta primera fase se han puesto en marcha 2 tareas principales:
– WP1. Desarrollo del sistema de captura de dato. Es el desarrollo del hardware necesario e
instalación de una planta piloto de monitorización de vibraciones en una prensa de producción de la planta. Consta de:
• Desarrollo de nuevos sensores MEMs. Se han evolucionado los sensores de vibración MEMs de AIN hacia sistemas de tipo MEMs inmunes al ruido frente a los habituales sistemas piezo-eléctricos.
• Desarrollo de nuevo sistema de adquisición (CMS). Se ha partido del equipo EoloCMS 3 de AIN evolucionándolo hacia un sistema de captura de vibraciones flexible, que, a su vez, habrá de ser capaz de entenderse con el autómata de la instalación.
• Instalación de planta piloto en taller prensas de Volkswagen Navarra para monitorizar ejes rápidos de los moto-reductores. Consta de 6 CMSs, 20 sensores, PC para procesamiento de datos y sistema de comunicación interno y externo.
– WP2. Procesamiento de datos. Es el desarrollo de un algoritmo y software de procesamiento de datos capaz de detectar los impactos de prensado y diferentes modos de trabajo de la prensa. Consta de:
• Nuevo firmware para los sistemas CMS que pueda gestionar las nuevas capacidades.
• Nuevo software HostCMS que permita configurar las nuevas capacidades.
• Nueva versión de Ain Monitoring que implementa los algoritmos de detección de impactos y diferentes modos de trabajo de la prensa. Permite la estabilización de tendencias de valores y el análisis libre de impactos.

Actualmente, el resultado es 100% el esperado en esta primera fase. Los algoritmos ya están permitiendo el análisis de la máquina en modo desembragado y se sigue trabajando para mejorar el modo de embutición.

En 2019 se está ejecutando la segunda fase del proyecto en la que se sigue trabajando en ambos paquetes de trabajo y se ha iniciado un tercer paquete denominado “Análisis de señal”.

  • Año: 2018
  • Sector estratégico: #AutomociónyMecatrónica
  • Líder del proyecto: AIN
  • Socios del proyecto: Volkswagen Navarra