Entrevista para EasyEngineering.eu
La startup checa Neuron Soundware desarrolla tecnología para el mantenimiento predictivo automatizado de maquinaria industrial. Mediante el análisis del sonido y las vibraciones de las máquinas, la tecnología permite detectar fallos inminentes que supondrían costosas reparaciones y paradas de producción. La tecnología se basa en la combinación de inteligencia artificial basada en redes neuronales y aprendizaje automático, y el dispositivo IoT nBox, que recibe y procesa los datos de los sensores. La tecnología Neuron Soundware está siendo utilizada por clientes en sus operaciones en todo el mundo, desde la empresa de transporte público de Praga hasta el fabricante de semiconductores de Malasia.
EasyEngineering: ¿Cuáles son las principales áreas de actividad de la empresa?
Pavel Konečný: En Neuron Soundware, suministramos tecnología como un servicio a la industria. Esto nos diferencia de la mayoría de nuestros competidores. Cuando supervisamos equipos industriales, no se trata de un trabajo puntual, sino de una supervisión remota en línea continua con procesamiento de datos mediante IA. Por su propia naturaleza, la IA está en constante aprendizaje, por lo que el servicio siempre está mejorando debido al aprendizaje continuo sobre el comportamiento de la máquina que se está detectando.
La ventaja de la tecnología como servicio es la sostenibilidad y la fiabilidad. El diagnóstico no se basa en una versión de software o en el estado de una máquina, sino en la aplicación continua de los conocimientos más recientes en todos los dispositivos.
Un ejemplo es el funcionamiento en exteriores de los transformadores, cuyos sonidos cambian a medida que varía su temperatura a lo largo del año. Si midiéramos el sonido o las vibraciones en una sola medición, obtendríamos un resultado que indicaría una anomalía por el cambio de temperatura. Gracias a la inteligencia artificial, sabemos cómo cambian continuamente los resultados de las mediciones a distintas temperaturas, por lo que no tenemos que enviar "falsas alertas" al cliente.
EE: ¿Qué novedades hay para 2021 en cuanto a nuevos productos?
P.K: Hay muchos cambios. Hemos desarrollado un nuevo HW que refleja las necesidades específicas del mantenimiento predictivo. Ahora estamos permitiendo el uso de sensores IEPE (Integrated Electronics Piezo-Electric) estándar, lo que mejorará significativamente la calidad de la detección de los comportamientos de las máquinas rotativas. También hemos facilitado la instalación a los clientes estandarizando los procedimientos con los de los diagnósticos de ingeniería convencionales. Esto ha reducido la complejidad de la instalación, que ahora puede realizar un especialista en mantenimiento normal con instrucciones en vídeo.
Además, hemos implantado la función de alerta asistida. El cliente tiene ahora la posibilidad de consultar a distancia con nuestro especialista la causa del problema en la máquina y cómo solucionarlo. Además, hemos implementado una biblioteca de máquinas en la evaluación del estado de la máquina, lo que en la práctica significa que nuestro servicio se enriquece con métodos estándar de vibrodiagnóstico y su automatización.
Hemos encontrado la diferenciación en el mercado a través del diagnóstico de tipos específicos de averías para tipos específicos de máquinas, más recientemente escaleras mecánicas y bombas. Con estos conocimientos, estamos ampliando nuestros servicios en todo el mundo.
Por último, hemos mejorado el procesamiento de datos. Nuestro dispositivo IoT procesa los datos de sonido y vibración de la máquina directamente en el equipo (on edge), es decir, directamente en la fábrica. Esto se traduce en una transferencia de datos más segura en cuanto a la ruta de transmisión. Si internet se cae, no importa, porque el diagnóstico digitalizado tiene lugar directamente en las instalaciones del cliente.
EE: ¿Cuáles son las gamas de productos?
P.K.: La primera aplicación clave de la tecnología de Neuron Soundware es el mantenimiento predictivo, donde nos centramos en el diagnóstico preciso de fallos específicos de las máquinas. La segunda es el control de procesos. Con nuestra tecnología, podemos acortar el ciclo de producción mediante diagnósticos sonoros precisos de la salida del producto. Por ejemplo, en las trituradoras de grava, la fundición de chatarra o los molinos de pigmentos de color, podemos controlar la calidad del producto. Éste tiene un sonido característico que controlamos en una determinada fase del proceso. En lugar de una producción cronometrada, todo el proceso puede durar lo justo para que el producto alcance la consistencia, forma, granularidad, etc. deseadas. Esto ahorra a los clientes hasta 15% de tiempo de producción, que pueden emplear en la producción posterior.
EE: ¿En qué fase se encuentra el mercado en el que opera actualmente?
P.K.: El mercado en el que se aplica nuestra tecnología crece a un ritmo de 25% al año y se duplicará con creces de aquí a 2024. Se trata de una oportunidad enorme y nos hace confiar en que Neuron Soundware experimentará un nuevo crecimiento imparable en todos los mercados".
EE: ¿Qué puede decirnos de las tendencias del mercado?
P.K: La automatización es un tema frecuentemente mencionado, así como la digitalización del mantenimiento, donde nuestra experiencia en un fabricante de cajas de cambios para la industria del automóvil es un ejemplo. Una avería en un compresor de helio sin identificación precoz suponía tres cosas importantes: la sustitución de todo el equipo, daños en las propias piezas de la caja de cambios y, por último, pero no por ello menos importante, hasta 16 horas de inactividad en la producción. Con nosotros, el fabricante automatizó el mantenimiento mediante la supervisión remota continua del estado del equipo. Ahora sabe exactamente cuándo hay que sustituir un componente concreto del equipo para que siga funcionando.
El problema de conservar los conocimientos técnicos en la empresa también es cada vez más acuciante debido a la disminución de expertos y a la jubilación de empleados veteranos. El afán por conservar los conocimientos técnicos está llevando a traducirlos en soluciones digitales para sustituir a la cada vez más escasa mano de obra humana.
Todas estas tendencias se han visto acentuadas por la pandemia, que ha obligado a realizar el mantenimiento a distancia en la medida de lo posible, con una intervención física mínima. Además de nuestra tecnología que permite la supervisión automatizada de las máquinas y la gestión remota del mantenimiento, también contamos con expertos internos en diagnóstico que pueden ayudar al jefe de producción a determinar el estado de las máquinas y priorizar el mantenimiento de todo el parque de máquinas. Así es como operamos en fábricas de pasta y papel, por ejemplo, donde tenemos una excelente experiencia.
EE: ¿Cuáles son los productos más innovadores comercializados?
P.K.: Fuimos de los primeros del mundo en utilizar el análisis automatizado de sonidos y el procesamiento de datos in situ (edge computing) en dispositivos IoT. Esto aporta ventajas en la velocidad de procesamiento de datos, además de eliminar los riesgos de seguridad de transferir los datos al servidor y facilitar la conexión a la infraestructura de datos local.
Los algoritmos de IA ayudan a preprocesar los datos del dispositivo IoT en tiempo real. Una vez preprocesados los datos, contratamos a un experto para acelerar el diagnóstico del dispositivo y aumentar su eficiencia aplicando nuestra propia experiencia analítica del entorno industrial.
E.E: ¿Qué estimaciones tiene para 2021?
P.K.: Esperamos un récord de pedidos de equipos en Europa Occidental y Asia. En ambos mercados observamos una mayor disposición a la innovación, mano de obra cualificada cara y escasa, y mayores presupuestos asignados específicamente a la innovación.
En nuestros vecinos de Alemania, por ejemplo, estamos viendo un pensamiento a largo plazo con 20 años de antelación. Véase, por ejemplo, la inversión alemana en energías renovables y electromovilidad. Ven hacia el futuro; piensan en horizontes temporales más largos. Eso da sus frutos a largo plazo. Lo mismo ocurrirá con la digitalización del mantenimiento. La visión de Industria 4.0 pronto empezará a dar sus frutos.
Del mismo modo, tanto Corea como China son muy racionales en sus inversiones en digitalización. Ven el futuro en la inversión en tecnología moderna y toman decisiones mucho más a largo plazo de lo que estamos acostumbrados a ver en otros mercados.
Se publicó una entrevista exclusiva con Pavel Konečný en EASYENGINEERING
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