DIAMANTE: Investigación y desarrollo en mantenimiento predictivo de los equipos de producción

      
PROYECTOS DE I+D EN PYMES

Proyecto financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la Unión Europea y la Junta de Castilla y León, a través del Instituto para la Competitividad Empresarial de Castilla y León (ICE)

Objetivo: DIAMANTE es un proyecto de I+D ejecutado por NEMESIS para generar el conocimiento y las herramientas necesarias para el mantenimiento predictivo de sistemas basados en motores eléctricos, incluyendo además de la máquina eléctrica los acoplamientos mecánicos y los accionamientos auxiliares que permiten controlar o conocer en estado de la instalación. El avance sobre el estado del arte consistía en que estas herramientas se aplicarían a múltiples equipos geográficamente dispersos permitiendo un diagnóstico autónomo –sin supervisión del operario-, colaborativo –utilizando información de otros sistemas similares- y con aprendizaje –a partir de la experiencia de los operarios y los casos previos.

Resultados: el citado proyecto ha permitido aplicar las herramientas y conocimiento al caso particular de la maquinaria eléctrica de ascensores. El prototipo resultante fue concebido como un sistema general que en el futuro podrá ser utilizado en otros sectores con las consiguientes adaptaciones de los modelos de predicción. De forma concreta el proyecto ha obtenido diferentes hitos como:

  • Algoritmos y procesamientos de diagnóstico de las corrientes capturadas que incluyen procesamientos temporales y en frecuencia como punto de entrada a los algoritmos predictivos de inteligencia computacional.
  • Prototipo de captura de bajo coste para ser instalado en el armario eléctrico de los ascensores.
  • Algoritmos de clustering y modelos de machine learning sobre datos de las instalaciones monitorizadas.
  • Modelo de datos unificado para integrar monitorización en tiempo real de las maquinarias eléctricas de los ascensores, datos de mantenimiento, conocimiento experto de mantenedores y algoritmos de inteligencia artificial.
  • Modelo de simulación y optimización energética de la parada del ascensor a criterios de consumo y confort del usuario.
  • Prototipo software hardware de monitorización en continuo que captura, procesa, almacena y explota los datos de consumo de instalaciones de ascensor en tiempo real.