En el marco de Advanced Factories, que se celebró del 5 al 7 de mayo en Barcelona, Schaeffler presentó su amplio portfolio de productos, servicios y soluciones para acompañar a la industria en su evolución hacia modelos de producción más inteligentes, flexibles, conectados y sostenibles.
Como novedad dentro de este portfolio, los visitantes del stand pudieron conocer de primera mano FAG OPTIME E-CM, la solución que añade una perspectiva esencial al Ecosistema OPTIME existente al permitir la monitorización de motores eléctricos. Esta tecnología ayuda a detectar incidencias de forma temprana, mejorar la fiabilidad operativa y contribuir a una gestión más eficiente del mantenimiento.
Detección temprana de fallos e incidencias eléctricas
FAG OPTIME E-CM permite identificar de forma temprana incidencias como fallos y daños de aislamiento, defectos de cables, excentricidades estáticas y dinámicas, barras de rotor rotas, fluctuaciones de tensión y sobrecorrientes.
Esta mayor transparencia sobre el estado de los activos facilita una planificación más proactiva de las tareas de mantenimiento, contribuye a reducir costes y mejora la gestión de los recursos técnicos y humanos. La solución resulta especialmente útil en instalaciones con equipos de difícil acceso, ya que los sensores se fijan en los cables de conexión del motor dentro del armario de control.
Instalación sencilla y análisis asistido por IA en el entorno cloud de Schaeffler
La instalación de FAG OPTIME E-CM está diseñada para ser sencilla y rápida para el personal eléctrico. El sistema consta de una unidad de medición y sensores de corriente que se montan en los cables activos de las unidades monitorizadas. Ambos componentes se ubican en el armario de control, de fácil acceso para el personal de mantenimiento.
Como sensores, se pueden utilizar transformadores de corriente de núcleo partido o bobinas de Rogowski. La distancia entre el sensor y la unidad de medición puede ser de hasta 10 m, salvada mediante cableado. Además, la solución registra las señales trifásicas de tensión del motor eléctrico desde la unidad de medición central.
Los datos se transmiten de forma inalámbrica y segura a través de LTE al entorno cloud de Schaeffler, donde se analizan mediante tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial para identificar patrones y generar recomendaciones útiles para los equipos de mantenimiento.
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