WEG presenta el WEG Motion Fleet Management, una solución IoT de mantenimiento basado en la condición para potenciar la gestión de flotas industriales

Uno de los principales motivos que afectan a la productividad y rentabilidad de una empresa son las paradas de producción no planificadas. La mayoría de los eventos de mantenimiento correctivo podrían evitarse si las piezas de las máquinas y los equipos se monitorizaran continuamente.

Para solucionar este problema, WEG ha desarrollado el software que permite comprobar el estado de funcionamiento de los motores y accionamientos de baja y media tensión (VSDs y soft-starters), reductores, motorreductores y otros activos instalados en cualquier tipo de industria o instalación. Utilizando la recopilación periódica de datos y el tratamiento avanzado de los mismos, tanto en edge como en cloud, se obtienen valiosos conocimientos. Así, es posible establecer planes de mantenimiento predictivo teniendo en cuenta el estado de funcionamiento de la flota (condition-based maintenance).

El WEG Motion Fleet Management ayuda a las industrias a simplificar y agilizar la operación, el mantenimiento y la gestión de las plantas. Basada en la tecnología de computación en cloud, el rendimiento de los activos puede ser supervisado en cualquier momento, desde cualquier parte del mundo.

Este enfoque reduce el tiempo de inactividad no planificado, optimiza las acciones de reparación y acelera la toma de decisiones del equipo de operaciones y mantenimiento. El resultado es un mayor tiempo de actividad y una reducción del TCO (coste total de propiedad) de la flota de motores.

Algunas características y ventajas de WEG Motion Fleet Management son:

• Hardware dedicado y robusto para la adquisición de datos.
• Procesamiento de datos en el borde y en la nube.
• Informes periódicos de la flota.
• Creación y gestión de órdenes de mantenimiento.
• Herramienta de priorización de activos.
• Módulo Exchange para la integración de datos (usando REST API).
• Módulo Specialist con Analytics e Inteligencia Artificial para el diagnóstico de fallas y análisis de consumo.