En Embedded World de este año, tuvimos la oportunidad de ponernos al día con Nordic Semiconductor, una figura líder en comunicaciones inalámbricas y soluciones de IoT. El foco de nuestra discusión estuvo en los avances notables realizados con Thingy:53 desde su última presentación. Thingy:53, conocido por su versatilidad en aplicaciones de IoT, ha dado pasos significativos, particularmente en la aplicación del aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo.
El énfasis de Nordic Semiconductor en las aplicaciones del aprendizaje automático en el mundo real en el mantenimiento predictivo destaca una tendencia creciente en la industria tecnológica. El mantenimiento predictivo, destinado a predecir fallas en los equipos antes de que ocurran, está revolucionando la forma en que las empresas abordan el mantenimiento, ofreciendo un vistazo a las aplicaciones prácticas de IoT y las tecnologías de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia operativa.
Avances en mantenimiento predictivo con Thingy:53
El mantenimiento predictivo ofrece un enfoque proactivo para el mantenimiento de la maquinaria. A diferencia de las rutinas de mantenimiento tradicionales que operan según un cronograma o en respuesta a fallas, el mantenimiento predictivo utiliza información basada en datos para anticipar y abordar los problemas antes de que se agraven. Esta metodología no solo mejora la confiabilidad operativa sino que también reduce significativamente el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento, lo que marca un avance sustancial en el enfoque de la industria tecnológica para la gestión de equipos.
La exhibición de Nordic Semiconductor en Embedded World 2024 ofrece una demostración convincente de las capacidades de Thingy:53 en un escenario de mantenimiento predictivo del mundo real. La demostración involucró el montaje del Thingy:53 al costado de un ventilador de mesa estándar, lo que ilustra un caso de uso práctico e innovador de esta tecnología.
El Thingy:53 emplea su acelerómetro interno para monitorear las vibraciones del ventilador. En condiciones normales, el ventilador funciona con las vibraciones menores esperadas. Sin embargo, al introducir artificialmente un desequilibrio (simulando una falla, como un rodamiento roto), el Thingy:53 detecta patrones de vibración anormales. Este cambio en la vibración es indicativo de posibles necesidades de mantenimiento, lo que demuestra la utilidad del Thingy:53 para identificar problemas que, aunque posiblemente imperceptibles para los humanos, indican fallas mecánicas críticas. Esta capacidad muestra el potencial de integrar dispositivos IoT como Thingy:53 en estrategias de mantenimiento predictivo, allanando el camino para operaciones más inteligentes, eficientes y rentables en todas las industrias.
Los detalles técnicos
La fusión de Thingy:53 con la plataforma de aprendizaje automático de Edge Impulse ilustra un enfoque de vanguardia para el mantenimiento predictivo basado en datos. Este proceso comienza con la recopilación de datos, donde los sensores internos de Thingy:53 desempeñan un papel crucial. Al recopilar datos sobre vibraciones y otros parámetros relevantes, Thingy:53 sienta las bases para un conjunto de datos completo que es rico y relevante para la tarea de mantenimiento predictivo en cuestión. Vale la pena señalar que solo se utilizan datos de operación normales y correctos para entrenar el modelo, lo que facilita el entrenamiento en escenarios del mundo real.
Con un conjunto de datos implementado, el siguiente paso implica construir un modelo predictivo. Aquí es donde brilla Edge Impulse, que ofrece herramientas que agilizan el proceso de creación de modelos. La plataforma permite entrenar, probar y optimizar modelos de aprendizaje automático diseñados para interpretar los datos recopilados. A través de una interfaz fácil de usar, los desarrolladores pueden experimentar con diferentes algoritmos y parámetros, ajustando sus modelos para lograr un rendimiento óptimo.
El modelo de mantenimiento predictivo se centra específicamente en identificar fallas mediante el análisis de datos de vibraciones. Los algoritmos de aprendizaje automático están entrenados para reconocer patrones asociados con condiciones de funcionamiento normales y anormales. Por ejemplo, la introducción de un desequilibrio en un ventilador, como lo demuestra Nordic Semiconductor, crea un patrón de vibración distinto que el modelo entrenado puede detectar como una falla. Esta capacidad es fundamental, ya que permite la detección temprana de problemas que, de otro modo, podrían provocar fallos en el equipo.
Estudio ML de Nordic Semiconductor
El lanzamiento de ML Studio por parte de Nordic Semiconductor marca un importante avance en la simplificación de la integración del aprendizaje automático con la gama de productos de Nordic. Esta innovadora plataforma está diseñada para cerrar la brecha entre las sofisticadas aplicaciones de aprendizaje automático y el hardware versátil que ofrece Nordic, incluido el aclamado Thingy:53. ML Studio proporciona un ecosistema integral para que los desarrolladores entrenen, prueben e implementen modelos de aprendizaje automático con una facilidad incomparable.
Una de las características clave de ML Studio es su interfaz fácil de usar, que permite a los desarrolladores conectar sin problemas sus dispositivos nórdicos, como Thingy:53, y comenzar el proceso de desarrollo del modelo sin la necesidad de una amplia experiencia en aprendizaje automático. La plataforma admite una amplia gama de aplicaciones, siendo el mantenimiento predictivo un caso de uso destacado. Al facilitar la integración directa de modelos de aprendizaje automático en el hardware de Nordic, ML Studio permite a los desarrolladores desbloquear todo el potencial de sus proyectos, ampliando los límites de lo que es posible en IoT y aplicaciones de dispositivos inteligentes.
