edgeRX Starter es una solución de mantenimiento predictivo con inteligencia artificial en el edge que monitoriza vibración y temperatura para anticipar anomalías en equipos industriales.
La nueva solución edgeRX Starter de TDK SensEI, ya disponible a través de DigiKey, incorpora mantenimiento predictivo, o PdM por sus siglas en inglés, para ayudar a mejorar la fiabilidad de equipos industriales mediante inteligencia artificial, o IA, aplicada a datos de proceso.
Orientada a plantas de producción, líneas automatizadas y activos rotativos, la propuesta combina detección multimodal y análisis avanzado para convertir las variaciones de vibración y temperatura en señales tempranas de degradación mecánica.
Además, el sistema captura de forma continua cambios en el comportamiento de las máquinas, por lo que los equipos de mantenimiento pueden identificar desviaciones antes de que deriven en paradas no planificadas.
edgeRX Starter para monitorización industrial continua
El kit edgeRX Starter integra 10 sensores edgeRX LYNQ diseñados para la monitorización continua y de alta resolución de vibración y temperatura en maquinaria industrial.
En concreto, estos sensores recogen las señales críticas necesarias para detectar anomalías en motores, bombas, ventiladores, reductores u otros activos sometidos a carga dinámica.
La arquitectura incluye Edge AI, es decir, procesamiento de inteligencia artificial cerca del punto de adquisición, con el objetivo de reducir latencias y facilitar alertas operativas desde el primer despliegue.
Según los datos facilitados, la solución permite anticipar fallos de máquina hasta 14 días antes, lo que favorece actuaciones planificadas y decisiones de mantenimiento basadas en condición.
IA en el edge y análisis cloud para mantenimiento predictivo
Por otro lado, edgeRX Starter combina análisis local con una plataforma cloud segura alojada en Amazon Web Services, o AWS, para entregar alertas en tiempo real e información predictiva.
Mediante la plataforma edgeRX, los datos procedentes de campo se procesan para reconocer patrones, detectar anomalías y generar orientación prescriptiva ante posibles fallos en desarrollo.
Asimismo, el diseño modular y la puesta en marcha guiada facilitan una adopción progresiva en entornos industriales que no disponen de recursos internos especializados en analítica avanzada.
Para responsables de mantenimiento, fiabilidad y producción, esta aproximación permite pasar de intervenciones reactivas a estrategias predictivas integrables con rutinas de planta, sistemas de supervisión y planificación operativa.
Aplicación en fiabilidad de activos y continuidad de producción
En consecuencia, la solución contribuye a reducir tiempos de inactividad no previstos, prolongar la vida útil de los activos y mantener la continuidad de las líneas de producción.
Su enfoque resulta especialmente relevante en instalaciones donde la disponibilidad de máquina condiciona el rendimiento global de planta, ya que cada alerta temprana puede priorizar inspecciones, ajustes o sustituciones antes del fallo.
No obstante, el valor técnico del sistema depende de una correcta selección de puntos de medida, una instalación adecuada de los sensores y una interpretación coherente de las tendencias generadas.
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