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“Esto no suena bien”: la IA ahora puede escuchar a las máquinas para saber si están a punto de fallar

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El sonido está en todas partes, incluso cuando no puedes oírlo. Sin embargo, es este sonido silencioso lo que dice mucho sobre cómo funcionan las máquinas.

La compañía finlandesa Noiseless Acoustics y OneWatt, de Holanda, confían en la inteligencia artificial para comprender mejor los patrones de sonido de las máquinas con problemas.

A través de la IA, permiten una detección de problemas más rápida y fácil. Ambas compañías también fueron finalistas en el Desafío de Nuevas Energías del año pasado, una iniciativa de Shell, YES!Delft y Rockstart que analiza las tecnologías y soluciones innovadoras dentro de las startups europeas e israelíes para la transición energética.

Según el Departamento de Energía Estados Unidos, el uso de motores industriales representa el 25 por ciento del uso de electricidad en todo el país. Sin embargo, a pesar de los roles vitales que desempeñan, los motores son susceptibles a fallas, lo que lleva a una pérdida de productividad y rentabilidad.

Mediante el uso de IA se pueden analizar los sonidos para prevenir o detectar fallas en las máquinas. Con la ayuda de sensores no invasivos, algoritmos de aprendizaje automático y soluciones de mantenimiento predictivo, los componentes defectuosos pueden reconocerse en una etapa temprana, antes de que se conviertan en un problema importante.

OneWatt evita problemas escuchando los motores. A través de su dispositivo integrado de sensores de reconocimiento acústico (EARS), combinado con el aprendizaje automático y el análisis de frecuencia, OneWatt puede detectar y predecir fallas antes de que ocurran.

La startup utilizó su dispositivo entre las ocho fallas de motor principales de la industria. Estos iban desde fallas en rodamientos hasta fallas de zapatas blandas. Al hacerlo, la compañía recolectó casi 2TB de datos acústicos que contenían más de 16.000 clips de sonido de motores defectuosos.

“El audio es la señal más evidente de falla mecánica”, dice Paolo Samontañez, CTO de OneWatt. “La mayoría de las fallas se señalan en este dominio debido al movimiento de los componentes en el motor que crea la fricción. La luz visible no es un buen indicador, ya que no puede ver a través del motor, y no podría decir si los cojinetes se están degradando”.

El ultrasonido es una opción para visualizar las partes internas del motor, pero Samontañez dice que esto es costoso. También requeriría que un operador mueva el transmisor y el receptor, similar a una máquina de ultrasonido en un hospital. El audio es la solución ideal, principalmente porque es discreto.

Esto también es un requisito principal cuando se trata de instalaciones industriales, ya que necesitan la garantía de que no habrá ningún efecto negativo en los motores cuando se instale un dispositivo.

Noiseless Acoustics está utilizando una combinación de hardware, software y análisis al escuchar sonido.

Con su cámara NL, la compañía puede localizar problemas usando el sonido. De forma similar a la termografía, la cámara NL capta imágenes de calor que señalan el ruido en la pantalla. La información luego se carga en la nube, donde los algoritmos ayudan a evaluar el problema.

NL Sense es otra de sus herramientas. Es un sistema no intrusivo que identifica la ubicación de las fallas. Empleando un concentrador compacto de sensores inalámbricos, y otro tipo de sensores que se pueden colocar en cualquier superficie determinada, enviará automáticamente la información a la nube, donde se analizará y procesará.

Inteligencia Artificial

“El sonido describe las cosas, es completamente un mundo propio”, expresa Kai Sakesla, CEO de Noiseless Acoustics. Agrega que, una vez que se ha aislado una señal de sonido de una fuente IA, se usa para ver si hay un problema.

De acuerdo con un trabajo de investigación publicado por Elsevier, hasta un 40% de los costos de energía en una fábrica pueden ser causados ​​por fugas de aire. Cuando comienzan a aparecer fallas, la eficiencia eléctrica de un motor disminuye, lo que requiere más energía para compensar el estrés adicional al que está contribuyendo la falla en desarrollo.

“Uno de los casos de uso para la cámara NL es la optimización energética, que es ideal para localizar fugas de aire en las fábricas”, dice Sakesla. “Por lo general, entre el 10 y el 15 por ciento del aire producido en los sistemas neumáticos se pierde en las fábricas debido a fugas, y el porcentaje puede incluso ser mucho mayor. A nivel mundial, esta es una gran cantidad de energía desperdiciada”.

NL Sense funciona al prolongar la vida útil de los activos existentes a través del monitoreo no intrusivo, que también está ayudando a la industria de la energía sostenible, agrega Sakesla.

OneWatt descubrió que pueden reducir el consumo de electricidad en un 10 por ciento. Este es un número significativo, según Samontañez, considerando que en el mercado operan 500 millones de motores a nivel mundial.

“Para el año 2022, si todo va de acuerdo con nuestro plan de obtener sólo el uno por ciento de este mercado, estimamos que podríamos haber ayudado a ahorrar 596.711 MWh de electricidad, que es energía más que suficiente para abastecer a Belice durante un año”, dice.

 
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Abelardo Madrid

Abelardo Madrid

Administrador de sistemas y redes informáticas. Instructor de cursos TIC. El aprendizaje contínuo es mi pasión, enseñar es parte de mi vocación. Cloud Computing, marketing digital y el ecosistema criptomonedas son mis más recientes campos de interés.

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