Optimización del Mantenimiento en Máquinas CNC con SCADA e IA en el Sector Aeronáutico

Una empresa del sector aeronáutico, especializada en la fabricación de componentes para aviones, se enfrentaba a un reto común pero crítico: minimizar las paradas de producción causadas por averías en sus máquinas CNC. El objetivo era claro: mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y anticiparse a los fallos antes de que pusieran en jaque la producción.

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El reto: La compañía necesitaba una solución escalable, fiable y ágil, que permitiera detectar de forma temprana posibles fallos en sus máquinas y centralizar toda la supervisión en una única plataforma accesible.

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Solución

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Desarrollamos un sistema SCADA en WINCC OA con monitorización remota combinado con un sistema de detección de anomalías con IA implementando técnicas de Machine Learning. Esta doble solución permitió al cliente mejorar la gestión del mantenimiento y tomar decisiones proactivas ante fallos potenciales.

Puntos clave

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• Arquitectura distribuida con OPCUA. Una infraestructura flexible y escalable que permite la integración sencilla de nuevas instalaciones y máquinas. Cada instalación cuenta con drivers de lectura OPC UA adaptados a la arquitectura de red del cliente, garantizando una lectura de datos precisa y continua.

• Integración de nuevos sensores. Se integraron sensores de temperatura, vibraciones y velocidad en las máquinas CNC para recopilar nuevos datos que complementan los datos que ya se leían se podían leer de la propia máquina.
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• SCADA con WinCC OA. Para gestionar y visualizar los datos recopilados, se diseñó e implantó un sistema SCADA con WinCC OA escalable intuitiva. El sistema cuenta con diversas funcionalidades como:
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  • Configuración de alarmas.
  • Auditoría de usuarios.
  • Visualización jerárquica del estado de las instalaciones y máquinas.
  • Histórico de alarmas.
  • Evolución histórica de las variables.
  • Alarmas en tiempo real.  

• Detección de anomalías con Machine Learning. Además, se implementó un sistema de detección de anomalías con técnicas de Machine Learning y herramientas Open Source. Para la obtención de resultados de forma óptima, se establecieron casos de uso con las variables más relevantes de los elementos de la máquina. Estos datos se  envian a un cloud privado para su análisis y tratamiento con el fin de detectar anomalías en el funcionamiento de los motores la máquina, para anticiparse a posibles fallos y tomar medidas preventivas antes de que se produzca una parada de producción.

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Resultado

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La solución implementado permitió al cliente mejorar el rendimiento de su producción y lograr los siguientes beneficios:

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• Mantenimiento más eficiente. Gracias a la detección temprana de anomalías, se redujeron significativamente los tiempos de inactividad no planificada y se optimizaron los recursos técnicos.
• Producción más estable. La anticipación a fallos críticos permitió mantener la continuidad operativa de las máquinas CNC, mejorando la disponibilidad y el rendimiento de la planta.
• Monitorización centralizada y en tiempo real. Los operarios ahora pueden supervisar todas las instalaciones desde un único sistema SCADA, con alarmas en tiempo real y visualización jerárquica del estado de cada equipo.
• Decisiones basadas en datos. El análisis continuo de variables clave mediante Machine Learning proporciona información útil para tomar medidas preventivas con base técnica, no suposiciones.
• Escalabilidad tecnológica. La arquitectura distribuida y el uso de estándares abiertos como OPC UA permiten integrar fácilmente nuevas máquinas, sensores y plantas en el futuro.

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Gracias a esta solución integral, nuestro cliente no solo ha reducido las paradas no planificadas, sino que ha dado un paso firme hacia un modelo de mantenimiento predictivo basado en datos. Una mejora tangible para hoy, y una ventaja competitiva para el futuro.