Los END automatizados en la industria 4.0

Introducción

Los END automatizados constituyen una disciplina cada vez más importante para el impulso de las industrias, ya que permiten verificar el estado y calidad de los activos sin causar daños superficiales o estructurales. Tradicionalmente, los métodos de END requieren un esfuerzo manual significativo y experticia, haciendo el proceso lento y propenso a errores humanos. Sin embargo, la llegada de la automatización y las tecnologías digitales está transformando el panorama de los END, haciéndola más eficiente, precisa y confiable.

Este artículo trata sobre los avances en los END automatizados, sus beneficios, aplicaciones y perspectivas futuras en la era digital y como se integran a la revolución Industria 4.0.

La evolución de los Ensayos No Destructivos

Métodos tradicionales

Los métodos tradicionales de END, como el ultrasónico, radiográfico, partículas magnéticas y la de líquidos penetrantes, se han utilizado durante décadas. Estos métodos dependen en gran medida de técnicos calificados que interpretan los resultados manualmente. Aunque son efectivos, estos métodos son laboriosos y pueden estar influenciados por errores humanos, lo que conduce a resultados inconsistentes.

El cambio hacia la automatización

La revolución digital ha generado  cambios significativos en los END, con la automatización desempeñando un papel fundamental. Los sistemas de END automatizados utilizan tecnologías avanzadas como la robótica, la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AA) para realizar inspecciones con mayor precisión y rapidez. Estos sistemas pueden operar de manera continua, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la productividad.

Tecnologías clave que impulsan los END automatizados

En la industria 4.0, los END avanzados han estado integrándose a través del desarrollo o adaptación de nuevas tecnologías, monitoreando y evaluando en tiempo real y de forma  automatizada las condiciones de los equipos o productos generados. Entre las nuevas tecnologías desarrolladas o adaptadas se encuentran las siguientes.

Robótica

Los sistemas robóticos se están integrando cada vez más en los procesos de END. Pueden navegar por geometrías complejas y entornos hostiles, realizando inspecciones que son difíciles o peligrosas para los técnicos. Por ejemplo, los robots rastreadores equipados con sensores ultrasónicos pueden inspeccionar tuberías y tanques de almacenamiento, mientras que los drones pueden evaluar el estado de puentes y turbinas eólicas.

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

Los algoritmos de IA y AA están revolucionando el análisis de datos en los END. Estas tecnologías están diseñadas para procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y precisa, identificando defectos y anomalías que podrían ser no detectadas durante la inspección técnica. El software impulsado por IA puede tomar en cuenta las inspecciones anteriores e ir mejorando continuamente su precisión y eficiencia con el tiempo.

Internet de las Cosas (IoT)

Todos los datos, dispositivos y sensores están conectados entre sí y se puede acceder a ellos a través de la nube, de esta forma se registrará una base de datos y, por tanto, permitir la IA y los gemelos digitales¹. El IoT es una pieza clave en los END automatizados.

Almacenamiento en la nube

El almacenamiento en la nube permite guardar datos y archivos en una ubicación externa a la que accede a través de Internet pública o de una conexión de red privada. Los datos que transfiera fuera del sitio para su almacenamiento se convierten en responsabilidad de un proveedor externo en la nube, el proveedor aloja, protege, administra y mantiene los servidores y la infraestructura asociada, y garantiza el acceso a los datos cuando los necesite². El resguardo de la data de los END automatizados garantizan conocer el comportamiento de las variables de los equipos y productos monitoreados.

Gemelos digitales

El gemelo digital es una entidad digital que tiene exactamente las mismas propiedades que el objeto físico. Como resultado, el comportamiento y el estado del objeto real pueden verse y predecirse con precisión. Se puede utilizar una IA como base para este tipo de simulaciones³. En los END automatizados, la integración de la tecnología de los gemelos digitales ayudan a mejorar los procedimientos de inspección.

Tecnologías de instrumentos y sensores avanzados

Las tecnologías de imágenes digitales y sensores avanzados, como la Prueba Ultrasónica por Arreglo de Fases (PAUT) y la Radiografía Computarizada (CR), proporcionan imágenes de alta resolución e información detallada sobre el material que se inspecciona y pueden ser adaptadas a END automatizados. Estas tecnologías permiten una detección y caracterización más precisa de los defectos, mejorando la fiabilidad de los END. En la figura 1, se muestra una instrumentación de ondas para el monitoreo continuo de largos tramos de tuberías⁴, como un ejemplo de integración de los END avanzados a la Industria 4.0.

Beneficios de los END automatizados

Mayor eficiencia

Mediante la automatización de estos ensayos se pueden realizar inspecciones más rápido que los métodos manuales. Los robots y drones inspeccionan  grandes áreas rápidamente, y los algoritmos de IA pueden analizar datos en tiempo real, proporcionando resultados inmediatos. Esta mayor eficiencia reduce el tiempo de inactividad y permite inspecciones más frecuentes, asegurando una monitorización continua de activos críticos.

Mayor precisión y consistencia

Al eliminar el error humano, mediante la automatización se  garantiza resultados más precisos y consistentes. Los algoritmos de IA pueden detectar incluso los defectos más pequeños, y las tecnologías de imágenes avanzadas proporcionan información detallada sobre la condición del material. Esta precisión es particularmente importante en industrias donde la seguridad es primordial, como la aeroespacial y la energía nuclear.

Ahorro de costos

La inversión inicial en sistemas de END automatizados es significativa, los ahorros a largo plazo son sustanciales. Los sistemas automatizados reducen los costos laborales, minimizan el tiempo de inactividad y prolongan la vida útil de los activos al permitir un mantenimiento proactivo. Esto conduce a un mayor retorno de inversión y una mejora general en la eficiencia operativa.

Mejora de la Seguridad

La automatización reduce la necesidad de que los técnicos humanos trabajen en entornos peligrosos. Los robots y drones pueden realizar inspecciones en ubicaciones peligrosas, como líneas de alta tensión o tuberías submarinas, minimizando el riesgo de accidentes y lesiones. Esto mejora la seguridad en el lugar de trabajo y asegura el cumplimiento de regulaciones de seguridad estrictas.

Aplicaciones de los END automatizados

Industria aeroespacial

Esta industria  depende en gran medida de los END para asegurar la seguridad y fiabilidad de los componentes de los aviones. Los sistemas de END automatizados pueden inspeccionar partes críticas, como alas, fuselaje y motores, en busca de defectos y corrosión. Los algoritmos de IA analizan los datos, proporcionando informes detallados que ayudan a tomar decisiones informadas sobre el mantenimiento.

Industria del petróleo y gas

Los END automatizados se utilizan  en la industria petrolera para inspeccionar tuberías, tanques de almacenamiento y plataformas offshore. Los robots rastreadores y drones pueden recorrer  terrenos y entornos desafiantes, realizando inspecciones que son difíciles para los técnicos. Esto asegura la integridad de la infraestructura crítica y previene fallos catastróficos. 

Generación de energía

Las plantas de energía, incluidas las nucleares, de carbón y eólicas, utilizan END automatizados para monitorear el estado de sus activos. Los robots equipados con sensores avanzados pueden inspeccionar calderas, turbinas y otros componentes en busca de signos de desgaste. Este enfoque proactivo ayuda a mantener el rendimiento óptimo y prolongar la vida útil del equipo.

Industria manufacturera

En los procesos de manufactura, los END automatizados se utiliza para inspeccionar productos y componentes en busca de defectos durante el proceso de producción. Esto asegura que solo productos de alta calidad lleguen al mercado, reduciendo el riesgo de retiradas y reclamaciones de garantía. Los sistemas impulsados por IA pueden analizar datos de múltiples inspecciones, identificando patrones y tendencias.  

Perspectivas futuras de los END automatizados

Integración con la Industria 4.0

El concepto de Industria 4.0, caracterizado por la integración de tecnologías digitales en procesos de manufactura e industriales, presenta oportunidades significativas para los END automatizados. Al integrar los sistemas de END con dispositivos de inteligencia de las cosas (IoT), gemelos digitales y plataformas de análisis de datos, las empresas pueden lograr una monitorización en tiempo real y un mantenimiento predictivo. Este enfoque asegura el rendimiento óptimo y la vida útil d de los activos.

Para garantizar la calidad, es importante adoptar la transformación digital de la evaluación no destructiva. Puede ser una parte integral de la producción controlada cibernéticamente y del mantenimiento del ciclo de vida de los activos. Estas dos propuestas de valor que cubren el ciclo de vida de los activos requieren procedimientos END controlados digitalmente y datos cualitativos para respaldar la toma de decisiones automatizada, para la mayoría de las situaciones conocidas³.

Avances en IA y Aprendizaje Automático

A medida que las tecnologías de IA y AA continúan avanzando, las capacidades de los sistemas de END automatizados mejorarán. Los sistemas futuros podrán analizar conjuntos de datos aún más grandes con mayor precisión, identificando patrones y anomalías sutiles que anteriormente eran indetectables. Esto mejorará la fiabilidad y eficiencia de los procesos de END en diversas industrias.

Desarrollo de nuevas tecnologías de sensores e instrumentación

La investigación y desarrollo continuos en tecnologías e innovaciones de sensores e instrumentación equipados con tecnologías de vanguardia como la conectividad de Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático (AA), proveerán información en tiempo real y conocimientos más profundos sobre las propiedades y defectos del material ayudando a fijar estrategias de mantenimiento inmediatas y más certeras. Estos avances mejorarán aún más las capacidades de los sistemas de END automatizados.

Conclusión

A medida que la era digital evoluciona, la integración de los END automatizados con la Industria 4.0 y el desarrollo de nuevas tecnologías mejorarán aún más sus capacidades, asegurando la mejora continua de los procesos de inspección. Las industrias que adopten estas innovaciones se beneficiarán de una mayor eficiencia operativa, mejor seguridad y un mayor retorno de inversión.

Referencias

1. MAXIMILIAN TOPP. The NDT 4.0 Guide – Everything you need to know; Consultado en fecha 20 de mayo de 2024. https://sentin.ai/en/the-ndt-4-0-guide-everything-you-need-to-know/
2. IBM. ¿Qué es el almacenamiento en la nube?; Consultado en fecha 20 de mayo de 2024. https://www.ibm.com/mx-es/topics/cloud-storage
3. NORBERT MEYENDORF, NATHAN IDA, RIPUDAMAN SINGH, JOHANNES VRANA. NDE 4.0: Progress, promise, and its role to industry 4.0; Consultado en fecha 21 de mayo de 2024. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S096386952300172X