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13 noviembre, 2018
Tecnología de vanguardia y 100% vasca para analizar la ‘sangre’ de las máquinas

Edgar Martínez.

 

Atten2 monitoriza en tiempo real la fatiga o los posibles fallos que pueda sufrir una máquina crítica a través del análisis de sus fluidos

 

Atten2, ‘spin off’ surgida en 2002 en Tekniker, es una compañía que en su ámbito, el de los lubricantes, posee la tecnología más avanzada del mundo. Imaginemos los fluidos que transitan por el interior de una máquina crítica en el proceso productivo de una fábrica y comparemos esos fluidos con la sangre que riega el cuerpo humano y que al analizarla permite detectar problemas o cualquier tipo de anomalía.

 

Pues bien, precisamente eso es lo que lleva a cabo esta empresa. Un sofisticado sistema de monitorización de fluidos que detecta fallos y desgastes en la maquinaria de un aerogenerador o una turbina de vapor, por ejemplo, e incluso previene con antelación la aparición de problemas que posteriormente suelen traducirse en cuantiosas pérdidas de tiempo y dinero, asegura su responsable Edgar Martínez.

 

¿En qué contexto nace esta idea?

Surge en 2002, a través de una iniciativa del centro tecnológico Tekniker. Ellos poseían uno de los laboratorios de lubricantes más importantes de Europa y después de muchos años recopilando información y generando conocimiento, entendieron que el futuro iba a transitar por la digitalización. Visto con perspectiva aquello fue realmente algo visionario porque todo lo que hoy conocemos como IoT (Internet of Things) entonces era pura teoría…

 

Cuando se habla de pérdida de competitividad o de que los costes se disparan estamos hablando de esto también, ¿no? De que una máquina se estropee y genere una situación comprometida para la compañía no ya tanto por el coste de la reparación sino por eso que en el argot empresarial se llama lucro cesante…

Efectivamente. Cuando nosotros pensamos en una industria en general existen diferentes tipos de costes, entre ellos el de mantenimiento, lo que implica tener  una visión muy en detalle de cómo funcionan las máquinas para mantener un proceso a pleno rendimiento. Por eso se desarrollan estrategias de análisis diagnóstico y por eso hoy en día podemos hacerlo vía online, es decir, instalando una serie de sensores que monitoricen la condición de nuestras máquinas en tiempo real y nos permitan conocer en detalle cómo funcionan y cómo afecta el proceso a su condición.

 

¿Cómo podría explicarse este diagnóstico?

Lo que hacemos básicamente es medir las condiciones del fluido que pasa por la máquina como si midiésemos el riego sanguíneo de un cuerpo humano, y a partir de la información que obtenemos vamos caracterizando con una cámara la calidad de ese fluido y el de las partículas que están contenidas en él. Normalmente estas partículas proceden del desgaste propio de una máquina, por eso la cuestión aquí es a qué velocidad ocurre esto y porqué motivo.

 

Cuando se refiere incluso a prevenir con antelación posibles averías, ¿de qué tiempo se estaría hablando?

Esto depende mucho del tipo de máquina pero podríamos adelantarnos a un problema varios años. De un tiempo a esta parte hemos enfocado las cosas hacia la reparación o el reemplazo cuando lo que proponemos al mercado es hacer ingeniería y mejorar sensiblemente las operaciones. No solamente se trata de cambiar una pieza sino de cómo puedo mejorar mi operación para ser más productivo.

 

¿En qué sectores tienen sentido este tipo de diagnósticos?

Evidentemente tienen que ser procesos en los cuales el activo sobre el que nosotros estamos trabajando tenga un impacto de calado dentro del proceso. Vamos a pensar en empresas de generación de energía (grandes turbinas, grandes aerogeneradores…) donde el coste de ese activo o los procesos productivos vinculados a la misma -una sola máquina que falle puede ser capaz de detener toda la cadena- es muy alto. Pues esas son las circunstancias en las que este tipo de tecnología tiene sentido, si bien es necesario que exista una cultura de digitalización dentro de las empresas para que esto tenga una buena integración.

 

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