Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 3 (1): 10-22
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Universidad Autónoma de Baja California ISSN 2594-1925
Volumen 7 (3): e361. Julio-Septiembre 2024. https://doi.org/10.37636/recit.v7n3e361
Método automático para la recolección y monitoreo de códigos de
falla en procesos industriales guiados por PLCs
Automatic method for collecting and monitoring fault codes in industrial
processes guided by PLCs
Juan Pedro Ramos Luna1, Francisco Javier Ibarra Villegas2, Caín Pérez Wences2
1Posgrado CIATEQ, A.C., Av. Nodo Servidor Público #165, Col. Anexa al Club de Golf, Las Lomas, 45136 Zapopan, Jalisco, México.
2CIATEQ, A.C., Av. Nodo Servidor Público #165, Col. Anexa al Club de Golf, Las Lomas, 45136 Zapopan, Jalisco, México.
Autor de correspondencia: Francisco Javier Ibarra Villegas, CIATEQ, A.C., Av. Nodo Servidor Público #165, Col. Anexa al Club de
Golf, Las Lomas, 45136 Zapopan, Jalisco, México. Correo electrónico: francisco.ibarra@ciateq.mx. ORCID: 0000-0002-5064-8660.
Recibido: 24 de Junio del 2024 Aceptado: 30 de Agosto del 2024 Publicado: 6 de Septiembre del 2024
Resumen. - Este trabajo presenta la propuesta de un método automático de monitoreo de códigos de fallas de
procesos industriales, así como su implementación real en un proceso de manufactura. Para la implementación se
tomó como base algunas técnicas de la industria 4.0, tales como los Macrodatos, las Redes Industriales, Sistemas
de Ejecución de Manufactura y la Computación en la Nube, integrándolas en un sistema capaz de recolectar
información en tiempo real y enfocado a un monitoreo automático de fallas del proceso en el cual se implementa.
Se presenta un método que consta de 12 pasos específicos, definidos y aplicables a un sistema de Controladores
Lógicos Programables (PLCs) que guían procesos donde es necesario el rastreo de los códigos de falla del mismo
proceso y los cuales están conectados por algún medio de comunicación para compartir información. En la
implementación del método en un caso real se puede observar cómo adaptarlo a procesos de manufactura con gran
exactitud, esta implementación se realizó en una línea de producción en serie formada por 5 procesos dependientes
uno de otro donde cada proceso tiene su propio controlador y sus propios códigos de falla. Los resultados de la
implementación hicieron visible una gran cantidad de micro paros del proceso y los datos arrojados por el sistema
automático mostraron 1200% más en las fallas detectadas en comparación con los datos registrados en el sistema
manual. También fue posible identificar la fase del proceso con más problemas en el último periodo y un área de
oportunidad de 4.8% en el aumento de producción del proceso monitoreado.
Palabras clave: Monitoreo automático de fallas; Tiempos de paro de máquina; Industria 4.0.
Abstract. - This work presents the proposal of an automatic method for monitoring fault codes of industrial
processes, as well as its real implementation in a manufacturing process. For the implementation, some industry
4.0 techniques were taken as a basis, such as Big Data, Industrial Networks, Manufacturing Execution Systems and
Cloud Computing, integrating them into a system capable of collecting information in real time and focused on an
automatic failure monitoring of the process in which it is implemented. A method is presented that consists of 12
specific steps, defined and applicable to a system of Programmable Logic Controllers (PLCs) that guide processes
where it is necessary to track the fault codes of the same process, and which are connected by some means of
communication to share information. In the implementation of the method in a real case, you can see how to adapt
it to manufacturing processes with great accuracy. This implementation was carried out in a serial production line
made up of 5 processes dependent on each other where each process has its own controller and its own fault codes.
The results of the implementation made visible many micro stoppages of the process, and the data returned by the
automatic system showed 1200% more detected failures compared to the data recorded in the manual system. It
was also possible to identify the phase of the process with the most problems in the last period and an area of
opportunity of 4.8% in increasing production of the monitored process.
Keywords: Automatic fault monitoring; Machine downtime; Industry 4.0.
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1. Introducción
La fabricación de productos a gran escala requiere
una infraestructura y medios técnicos específicos
que permitan el montaje en serie, dividido en
distintas etapas o fases, conocidas como líneas de
producción. Cada una de estas etapas representa
un conjunto de actividades interrelacionadas que
transforman elementos de entrada en elementos
de salida [1].
En entornos industriales, muchos de estos
procesos de manufactura son repetitivos y/o
automáticos, y están dirigidos por Controladores
Lógicos Programables (PLCs), los cuales
gestionan cambios en el producto final en cada
uno de ellos. Estos procesos se encargan de
transformar materia prima en algún producto final
que pueda ser útil para la sociedad y con ello
convertir a una empresa en un negocio rentable,
para lo cual es necesario producir al menor costo
posible y este es el objetivo de cualquier mejora
del proceso [2].
La medición de la eficiencia en una planta de
producción se basa comúnmente en la
productividad, que indica la cantidad producida
por el sistema [3].
Figura 1. Tiempos de paro en líneas de producción.
Es en este contexto donde la detección y gestión
de fallos adquieren una importancia crucial. Una
falla se define como la incapacidad de un bien
para cumplir con las funciones esperadas por el
usuario [4]. Esta puede manifestarse como una
falla total o parcial [5]. El tipo de paro puede ser
por falla del equipo, de rutina o imprevisible [6]
y el tiempo durante el cual se detiene la operación
de un proceso o sistema se conoce como tiempo
de paro.
Un alto porcentaje de las horas disponibles del
personal de mantenimiento se dedica a la solución
de fallos. Esta proporción varía
considerablemente entre empresas, desde
aquellas en las que el 100% del mantenimiento es
correctivo, hasta aquellas en las que todas las
intervenciones son programadas. Se estima que,
en promedio, más del 70% del tiempo total
dedicado al mantenimiento se emplea en la
solución de fallos no programados [7].
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Los tiempos de paro para este caso se dividen en
dos grupos:
1. Paros planeados
2. Paros no planeados
En la figura 1 se presenta una clasificación de los
tiempos de paro y algunas de las causas más
comunes.
Esta investigación se centra en los paros no
planeados, específicamente en aquellos que
resultan de averías en la maquinaria que forma
parte de un proceso de producción en una empresa
de manufactura, y propone un método automático
para su monitoreo.
2. Planteamiento del problema y
solución propuesta
2.1 Planteamiento del problema
El desarrollo y la implementación de este
proyecto se llevó a cabo en una empresa del giro
automotriz, en donde México se colocó en el
séptimo lugar en el mundo dentro del ranking de
los países productores de automóviles, con poco
más de 3 millones de unidades producidas en el
año 2021. [8]
Dentro de la empresa se cuenta con un sistema
manual para conocer los tiempos de paro no
planeados debido a fallas de maquinaria.
En la figura 2 se muestra el proceso tradicional
que se sigue para reportar una falla de máquina
para que ésta sea reparada.
En el proceso mostrado en la figura 2 se cree que
se pasan por alto muchas fallas que no son
reportadas al departamento de Ingeniería, estas
suelen ser resueltas por la experiencia de los
operadores o simplemente no son reportadas.
Como resultado, estas fallas no se registran ni se
archivan adecuadamente. Además, la duración de
estos tiempos de paro es desconocida.
Figura 2. Flujo manual del reporte de una falla.
Inicialmente se implementaron formularios de
seguimiento para detallar los paros no
programados en la línea de producción. Estos
formularios intentaron recopilar información
más específica, como el nombre de la falla, la
hora de inicio y la hora de finalización. Sin
embargo, estos formularios agregaron una carga
adicional de trabajo a los operadores, lo que
resultó en un descuido del proceso en lugar de
mejorarlo. La compañía se compone de varias
líneas de producción, para lo cual se seleccionó
una de estas líneas como área de enfoque para
identificar áreas de oportunidad y determinar la
mejor manera de aumentar la producción sin
adquirir nueva maquinaria.
2.2 Solución propuesta
En la actualidad la tecnología ha crecido
enormemente y es posible aprovechar técnicas de
la industria 4.0 para obtener datos de la
maquinaria de manera eficiente. Esta tecnología
permite implementar una solución novedosa y
automatizada, que reduce el uso de papel, elimina
la necesidad de un archivo físico para almacenar
datos y facilita el acceso rápido a la información.
Además, esta solución es capaz de monitorear
datos en tiempo real, liberar al personal de tareas
administrativas como completar formularios y
permitir análisis estadísticos de los datos [9].
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Los conceptos de la industria 4.0, que incluyen
tecnologías digitales como el Internet de las
cosas, el cómputo en la nube, los macrodatos, las
redes de sensores inalámbricos, los sistemas
embebidos y los dispositivos móviles, entre
otros, son esenciales en este contexto [10].
Existen investigaciones dedicadas a la detección
y diagnóstico de fallas mediante sistemas de
monitoreo continuo mientras la máquina está en
operación. El propósito principal de esos trabajos
es prevenir paros de emergencia y prolongar la
vida útil del equipo para reducir los costos de
producción [11].
Dentro del estado del arte se encuentran la
siguientes investigaciones que abordan el tema
de los tiempos de paro de maquinaria, se afronta
la problemática a Través de un software
estadístico [12], a través de una combinación de
Manufactura ajustada e industria 4.0 [13], a
través del monitoreo de variables como, corriente
y voltaje por medio de sensores inalámbricos
[14], técnicas de análisis de alarmas usando
sistema SCADA [15], a través de software de
detección de error lógico en terminales remotas
[16].
También se han creado invenciones para abordar
el tema, invenciones como el método de alarmas
dinámicas [17], el Sistema de Alarma de
Computadora Superior [18], el Sistema Global de
Alarma Basado en la Nube Para Sistemas
Industriales [19], el Sistema de alarma
Centralizado Remoto [20], Sistema de Alarma de
Fallos Basado en PLC [21], Sistema de Interfaz
Hombre Máquina que tiene elementos con
alarmas agregadas [22], Sistema de Alarma
Inteligente Basado en Sistema SCADA [23] y el
Dispositivo de reciclaje Automático para Piezas
Pequeñas de Placas delgadas Anidadas [24].
A diferencia de las anteriores investigaciones e
invenciones, en este trabajo se propone un
método de recolección y monitoreo de códigos de
fallo donde el control del proceso este guiado por
PLCs, creando así un sistema especializado en
códigos de falla y no en modificar variables de
control o modificar paramétrica del equipo ya
que es útil el monitoreo de un activo desde la
operación hasta el modo de falla especifico [25].
De tal manera que, para mejorar el proceso, el
sistema de recolección y monitoreo nos refleja el
estado de “salud” en tiempo real y su
comportamiento pasado, esto permite destinar
recursos de manera efectiva para aumentar su
disponibilidad y otorga los beneficios del uso
inteligente de los datos obtenidos.
En este trabajo se presenta un método de
recolección y monitoreo automático de códigos
de falla y muestra su funcionalidad a través de su
implementación en un caso real.
3. El método de recolección y monitoreo
de códigos de fallo
En esta sección se presenta el método de
recolección de códigos de falla, el cual puede ser
aplicable a cualquier proceso guiado por PLC
capaz de comunicarse con otro dispositivo a
través de algún protocolo de comunicación como
ethernet, serial, inalámbrica entre otros. Primero
se muestra el diagrama de flujo de los pasos a
seguir para implementarlo, después describe el
método en 12 pasos consecutivos y se explica en
que consiste cada paso.
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Tabla 1. Pasos del Método de recolección y monitoreo de códigos de fallo.
PASO
ACTIVIDAD
1
Crear una base de datos con información correspondiente a cada código de fallo posible por cada PLC
dentro de la red, donde cada código de fallo esta referenciado a un mensaje único y especifico por cada
código.
2
Tomar solo la memoria destinada a los fallos del sistema en la memoria del PLC que está guiando
algún proceso en el nivel más bajo.
3
Organizar los datos dentro de la memoria en una estructura continua de memorias.
4
Enviar el bloque de memoria del PLC ya organizada y con un código de identificación del PLC de
origen a un PLC de recolección.
5
Organizar la información por PLC de origen en la memoria del PLC de recolección.
6
Comparar los códigos de fallo activos en el PLC de recolección con la base de datos creada en el paso
de crear una base de datos con información correspondiente a cada código de fallo. Si el código está
en 1 lógico continúa al siguiente paso, si es 0 salta al siguiente código.
7
Agregar la información que está en la base de datos al código que está en el PLC de recolección siempre
y cuando el código de fallo este activo con el fin de que pueda interpretarlo el usuario.
8
Asignar contadores incrementales para capturar la ocurrencia de cada código de falla, uno por
contador.
9
Comparar el límite de ocurrencia de fallo creado en el paso de crear una base de datos, con el número
de ocurrencia de fallo de asignar un contador a cada código de fallo. Si el límite de ocurrencia es menor
o igual el sistema sigue al paso 10 de lo contrario salta al paso 11.
10
Habilitar el mensaje de advertencia de posible fallo del sistema en el PLC de recolección, si el límite
de ocurrencia del fallo es menor que el número de ocurrencia del fallo, si no se da ese caso no se
habilita el mensaje.
11
Enviar a un dispositivo de visualización, la información guardada en la base de datos, más la
información que agrega el PLC de recolección.
12
Recibir la información organizada mostrada por el dispositivo de visualización.
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Figura 3. Diagrama de flujo del método de recolección y monitoreo, así como el orden de los pasos y sus consecutivos
propuestos.
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4. Aplicación práctica
La implementación del método de recolección se
llevó a cabo en una línea de producción dividida
en 5 subprocesos, cada uno guiado por un
controlador. Antes de poder implementar el
método, fue necesario establecer la
comunicación entre los controladores, lo cual se
logró mediante una red Ethernet con Acceso
Múltiple por Detección de Portadora con
Detección de Colisiones (CSMA/CD) [26],
agregando un módulo de comunicación a cada
dispositivo y creando así una red industrial como
base para la recolección de datos. Además, se
designó a uno de los nodos de la red como el
controlador de recolección, dejando todo listo
para la implementación.
A continuación, se describe la implementación
del método de recolección definido en la Tabla 1,
detallando cada paso e incluyendo evidencia en
cada uno.
Paso 1
En la figura 4 se muestra la creación de la base
de datos de los códigos de falla, los cuales se
realizaron siguiendo atributos de los datos
estructurados de la tecnología de macrodatos,
con campos fijos [9], en esta lista están incluidos
todos los posibles códigos de los 5 controladores
de la red. La base de datos se creó con 640
alarmas posibles, las cuales son el total de
códigos de falla que tienen los 5 procesos. Cada
número de dispositivo le corresponde un mensaje
en la base de datos de código de fallo. Para la
creación de la base de datos se utilizó el software
VT-Studio ya que la interfaz de visualización
correrá sobre este software basándose en el
manual de usuario [27].
Figura 4. Base de datos de los códigos de falla.
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Paso 2
En este paso es necesario ubicar dentro del
programa del controlador, las memorias que se
usan para disparar los códigos de fallo, el orden
de estos códigos depende del controlador, así que
en esta parte es necesario ubicar todas las
memorias de fallas para después organizarlas.
Tabla 2. Códigos de falla por máquina
Máquina
Códigos de falla
Estación 0
64
Estación 1
192
Estación 2
192
Estación 3
128
Estación 4
64
Total
640
Paso 3
En la figura 5 se muestran los códigos de fallo
organizados de manera continua a excepción de
algunos espacios como el de la memoria M418,
el cual fue dejado en blanco a propósito, esto
debido a la intención de crear un nuevo código en
ese espacio.
Para organizar la memoria de este controlador
fue necesario utilizar el software GX Works 3 de
Mitsubishi para entrar en el controlador y separar
la memoria de códigos de falla del resto de los
datos del proceso y organizarla en bloques para
su fácil manejo, la configuración se basó en el
manual de usuario del software [28]. Ahora la
memoria está organizada en bloques y lista para
manipularse más fácil.
Figura 5. Memoria de fallas del controlador en el primer nodo, ordenada de forma continua.
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Paso 4
En la figura 6 ya organizada la memoria de los
códigos de fallo, esta se envía a la memoria del
controlador que recolecta la información de
todos los nodos en la red. En este caso se utilizó
la instrucción “MOVE” en el lenguaje de
programación en escalera según la norma IEC
61131 [29] para mover los bloques de memoria
de un controlador a otro.
Figura 6. Envió de la memoria de un controlador al de recolección.
Paso 5
En la figura 7 se muestra cómo es que en el
controlador de recolección se unen todas las
memorias de códigos de fallo de todos los
controladores en la red. En este caso hay 5
controladores en la red por lo tanto se crean 5
estaciones donde el controlador de recolección es
el nodo número 0 el cual aparece como estación
maestra, para la configuración de la estructura
fue necesaria la utilización del software GX
Works2 de Mitsubishi Electric y el manual de
operación [30].
Figura 7. Estructura de la memoria del controlador de recolección.
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Paso 6
En la figura 8 se observa solo una parte de la
memoria del controlador de recolección,
específicamente la parte correspondiente a la
estación 1. En esta área de memoria un 1 lógico
equivale a una alarma activa, esta memoria es
comparada con la base de datos creada con los
mensajes correspondientes a cada bit.
Figura 8. Memoria del controlador de recolección en tiempo real.
Paso 7
Dentro del sistema se revisan los códigos de falla
en estado lógico 1 y en consecuencia se agrega el
mensaje correspondiente siguiendo la siguiente
nomenclatura:
Inicio-fin-controlador de origen-Mensaje del
error-bit de activación-ocurrencia
Donde cada indicador tiene el siguiente
significado:
El indicador de inicio nos dice cuando se
activó el código de falla
El indicador de fin nos dice cuando fue
resuelto el código de falla.
El indicador de controlador de origen nos
indica de controlador de subproceso se originó el
código de falla.
El mensaje de error ayuda al personal de
diagnóstico a tener una idea más clara del
problema
El bit de activación le indicara al
programador cual es el bit de memoria de
activación para poder rastrear la falla por
software.
El indicador de ocurrencia es en número de
veces que se ha disparado el código de fallo
desde la última vez que se reinició el contador.
Un ejemplo de un código de falla es el siguiente:
03/05_06:40_06:51_HC_Work_confirmation_4
OP0BB_1
Donde se lee de la siguiente manera:
Fue una alarma que ocurrió el 03 de mayo a las
06:40 horas, fue resuelta a las 06:51 horas, el
mensaje de alarma fue HC_work_ confirmation,
el código de falla en el programa es 4OP0BB y
es la primera vez en el periodo que ocurre esa
falla.
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Paso 8
En la figura 9 se muestra la configuración para
hacer un conteo de los códigos de fallos activos
cada vez que se detecte un flanco positivo
ascendente, el cual se configuró dentro de la
interfaz gráfica con el software VT-studio [31].
Figura 9. Configuración del número de ocurrencia de un código de fallo.
Paso 9
En el paso 9 se realiza una comparación entre el
contador de ocurrencia del código de fallo y el
límite definido para cada código. En la figura 10
se muestran las líneas de código que se agregaron
con el fin de realizar la comparación
Figura 10 .Creación de bit de límite de ocurrencia de fallo.
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Paso 10
Cuando el límite de advertencia sea alcanzado, se
agregará un mensaje extra de error, de tal manera
que se mostraría algo como:
03/05-06:40-06:51-HC_Work_confirmation-
limite_de_ocurrencia-revasado-4OP0BB-16
Donde a diferencia del mensaje mostrado en el
paso 7, se agrega un mensaje de límite de
ocurrencia.
Este mensaje es importante ya que permite
encontrar una falla que ha rebasado el límite de
lo considerado normal, convirtiéndose así en una
falla potencialmente grave en los próximos even
Paso 11
En las figuras 11 y 12 se muestran las
configuraciones de comunicación entre la
interfaz gráfica y el controlador de recolección.
Se puede observar cómo es que en la interfaz
gráfica se da de alta la dirección IP del
controlador, para que esto sea posible, las dos
direcciones IP deben estar dentro del mismo
rango para que pueda existir la comunicación
[32], también se observa cómo es que en los dos
dispositivos se abre el puerto 8502 para crear el
canal de comunicación entre ellos, si no se da de
alta el mismo puerto en los dos dispositivos no
podrá efectuarse el intercambio de información.
Para el envío de información de un controlador a
otro, es necesario cumplir con el protocolo de
comunicación y la compatibilidad, eso dependerá
del controlador y el protocolo de comunicación
elegidos.
Figura 11. Configuración de comunicación en la interfaz de visualización.
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Figura 12. Configuración de comunicación en la interfaz del controlador.
Paso 12
En la figura 13 se muestra la aplicación final con
los códigos de falla siguiendo las nomenclaturas
propuestas, mientras que en la figura 14 se
muestra la aplicación ya implementada en un
panel de visualización y funcionando en tiempo
real.
Figura 13. Creación de interfaz gráfica con el software VT-Studio.
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Figura 14. Pantalla de interfaz con el usuario instalada en línea de producción.
Paso 13 (recomendación)
Hasta este punto se ha terminado con la
implementación del método de recolección y
monitoreo en un proceso de producción,
logrando rastrear hasta 2000 códigos de fallo
históricos.
Para mejorar los resultados y eliminar el límite
de los 2000 posibles códigos guardados, se
propone implementar la tecnología de
computación en la nube la cual se utiliza para
proporcionar servicios de almacenamiento de
datos [33] haciendo una comunicación entre el
sistema de monitoreo y un servidor con el fin de
poder monitorear el proceso desde uno o varios
puntos remotos.
Para la implementación del último paso sugerido
en el caso ya mostrado, se utilizó la red interna
de la empresa, escogiendo el cable de red
Ethernet CAT-6 SFTP como medio físico de
comunicación, también se utilizó el servidor de
la empresa, separando un espacio para el
almacenamiento de los datos obtenidos del
sistema de recolección y monitoreo
En la figura 15 se muestra un ejemplo de un
archivo de recolección guardado
automáticamente en el servidor por el sistema de
monitoreo el cual se genera cada 24hr.
En la figura 16 se muestra una pantalla de 42
pulgadas utilizado como estación de monitoreo
remota, la cual se instaló en las oficinas de
operaciones de la empresa.
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Figura 15. Ejemplo de un archivo de recolección guardado automáticamente por el sistema.
Figura 16. Pantalla instalada en la oficina de producción para el monitoreo remoto de la línea.
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5. Resultados
El resultado fue un Sistema de Control en Red
[34] automático de recolección y monitoreo de
códigos de fallo con la capacidad de monitorear
códigos de error de forma local y remota, esto
gracias a la conexión entre el sistema y la nube
de almacenamiento.
Primeramente, se realizó una investigación de las
fallas reportadas en el año anterior 2022 solo de
la línea de producción donde se llevó a cabo la
implementación, las cuales están reportadas y
archivadas de forma manual, dando como
resultado un total de 116 fallas reportadas en el
periodo anterior.
Por otro lado, las fallas reportadas en el periodo
pasado fueron fallas graves que provocaron
interrupciones de producción de más de 1 hora y
que no fueron planeadas.
En la figura 17 se muestra el número de fallas
registradas en el año 2022 solo del proceso donde
se implementó este proyecto.
Figura 17. Histórico de fallas de la línea de producción de prueba en 2022.
Para validar los datos del nuevo sistema de
monitoreo, se tomó un tiempo de 1 semana para
depurar y corregir algunos errores en los
mensajes de los códigos de falla y otros
problemas en la comunicación, una vez superado
el tiempo de arranque y depurado, se monitoreo
la línea de producción durante un periodo de 4
semanas antes de realizar un análisis de los datos.
Después de ese periodo se extrajeron los datos
del último mes y se pudo encontrar lo siguiente:
En la figura 18 se muestra el principal resultado
de la implementación y del análisis de Pareto el
cual es conocido como la ley 80-20 [35] del
último mes de datos. El sistema detecto un total
de 1499 códigos de falla en 4 semanas de
monitoreo, contrastando enormemente con las
116 reportadas el año pasado.
Esto puso en evidencia que en este proceso hay
micro paros de menos de 5 minutos que no
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estaban reflejados en los reportes de producción
o de ingeniería.
También mostró paros que se volvieron
habituales en la operación ya que hay fallos que
son resueltos en el momento y no son reportados
a ingeniería, causando que no fueran atendidas
las causa raíz del fallo y volviéndose a presentar
en corto tiempo, evitando de forma no
intencional que fueran atendidos y siendo
ignorados en el indicador de tiempos perdidos del
proceso.
Figura 18. Códigos de falla recolectados por el sistema de monitoreo.
Figura 19. Fallas repetitivas según el sistema de monitoreo.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0
50
100
150
200
250
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
77
81
85
89
93
97
101
105
109
113
117
Acumulado
Ocurrencia
Código de falla
DIAGRAMA DE PARETO DE FALLAS
Series1 Series2
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Acumulado
Ocurrencia
Código de falla
20 FALLAS MAS RECURRENTES
Series1 Series2
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El total de códigos de fallo registrados fueron
filtrados, de modo que en la figura 19 se muestra
el diagrama de Pareto de las fallas más repetitivas
encontradas por el sistema de recolección y
monitoreo, mostrando así que las 3 fallas más
comunes se presentaron 372 veces en el periodo
de un mes.
Otro dato que arrojó el sistema es que el nodo
número 1 es el que más códigos de falla generó.
Figura 20. Máquinas con más fallas según el sistema de monitoreo.
En la figura 20 se muestran las fallas totales por
fase del proceso, cada una tiene un nombre, un
controlador y un nodo en la red, esto nos permite
visualizar que el nodo con el nombre “HC” es el
que más fallos presenta en el proceso y es la que
más atención necesita.
Figura 21. Códigos de fallas activos en el último periodo según el sistema de monitoreo.
1
84%
2
16%
Total códigos de falla vs activos en el último periodo
1 2
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0
100
200
300
400
500
600
1 2 3 4 5
ACUMULADO
FALLAS
ETAPAS DEL PROCESO
FALLAS POR ETAPA DEL PROCESO
19 ISSN: 2594-1925
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 7 (3): e361.
En la figura 21 se muestra otro dato importante
arrojado por el sistema y es que, de los 640
posibles códigos de falla registrados en la base de
datos, se presentaron 119 en el último periodo, lo
que representa el 18.5% del total de posibles
fallas.
Con base en los datos obtenidos por el sistema de
recolección y monitoreo, se diseñan estrategias
para reducir el número de fallas en el proceso, las
cuales se llevarán a cabo por el área de Ingeniería
con el fin de mejorar la productividad del proceso
y abriendo la puerta para extender el sistema a
toda la planta de producción.
6. Conclusiones
La principal contribución de este trabajo es la
propuesta de un método automático de
recolección y monitoreo de códigos de falla, con
la intención de crear un sistema especializado en
monitoreo de fallas de procesos de manufactura,
quedando su uso abierto al criterio de cualquier
persona.
Con la implementación del método propuesto se
obtienen las siguientes conclusiones:
Es posible la implementación del método
de recolección en un ambiente industrial.
Para hacer la implementación es necesario
contar con una red de comunicación entre los
dispositivos que se requiere monitorear, sin esta
no es posible comenzar.
El tiempo de instalación de este sistema y
con las condiciones aquí descritas fue de 2 meses
una vez teniendo todos los componentes.
Para conseguir los resultados aquí
mostrados es necesario realizar el paso 13.
El sistema es capaz de detectar códigos de
fallo de corta duración.
El método de recolección funciona para
todos los nodos agregados en la red y solo está
limitado por las restricciones del protocolo de
comunicación que sea seleccionado.
El sistema logro detectar más de 1200% de
códigos de falla que los que se tenían registrados
manualmente.
La estación remota redujo el tiempo de
respuesta ante una falla grave, en promedio se
atendía en 10min y se redujo a 5min.
Al revisar los resultados del análisis de los datos
proporcionados por el sistema de monitoreo, se
evidenció un problema que no se había
considerado previamente, la gran cantidad de
paros debido a fallas de corta duración. Estas
fallas generan micro paros de menos de 5
minutos y se acumulan durante la jornada de
producción y por su rapidez no se reflejan en los
informes diarios, estos paros representan un área
de oportunidad de un 4.8% en el aumento de la
producción mensual si son evitados.
También se emiten las siguientes
recomendaciones para los trabajos futuros.
Se recomienda agregar una función de
apagado de máquina para que el sistema no
registre el tiempo en el que la máquina no esté en
operación como tiempo de falla.
Se recomienda agregar una condición de
paro de proceso si se excede el límite de
ocurrencia de la falla.
Para implementar el método de recolección
en un PLC es importante la sincronización de
reloj interno para no generar conflicto en los
tiempos detectados.
Se recomienda el uso de un bit de ida y
vuelta para el monitoreo del funcionamiento de
la comunicación de los nodos.
El análisis de estos datos permite desarrollar
estrategias más efectivas para reducir los tiempos
de paro en la producción debido a fallos en la
maquinaria, así como adaptar las técnicas de
mantenimiento con un enfoque más preciso en
los síntomas de los fallos, lo que aumenta la
disponibilidad de la maquinaria para la
producción diaria.
20 ISSN: 2594-1925
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 7 (3): e361.
7. Reconocimiento de autoría
Juan Pedro Ramos Luna: Conceptualización,
Recursos, Ideas, Metodología, Investigación,
Borrador original, Administración de proyecto,
Conceptualización, Análisis de datos, Escritura,
Revisión y edición. Francisco Javier Ibarra
Villegas: Escritura, Revisión y edición. Caín
Pérez Wences: Revisión y edición.
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