Diseño de un software RM para gestión de datos de mantenimiento de moldes de inyección basado en el estándar de la iso 14224

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Universidad Distrital Francisco José de Caldas

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Resumen

In the injection molding industry, molds play a crucial role as they are the key component that determines many of the key aspects of the process, such as the shape of the part, the material, the injection time, the surface quality, etc. Failures in these assets can lead to increased costs, low performance, poor quality in the parts, which will comprehensively affect any industry, company or production department that has this industrial process as part of its business portfolio. Despite how critical these situations of affectation can be, the maintenance management for these assets is not always the best or the most optimal, this can be seen in a lack of structuring of the data taken to carry out the pertinent analyses that help in the decision making for the maintenance management of injection molds, for this an efficient management of the maintenance data is needed, to have a clear overview of the most recurrent failure modes and to have the capacity to execute the maintenance actions that have the best effect on the failures presented, as well as a base to implement prediction systems and/or that provide forecasts on the current panorama of the injection mold to be intervened or analyzed. Faced with the previous situation, with this work it is intended to cover part of this problem. This will be done with the initial implementation of the ISO 14224 standard, this standard is used in the oil and gas industry, industries that have similarities with the injection molding industry, which will allow an optimal integration of this standard to the maintenance management of injection molds. With this standard, it will be possible to propose the structure of the failure modes, detection methods, failure frequency and other data necessary for the characterization of the failure. After this, it will be necessary to collect and save the data efficiently and safely. This will be achieved through the implementation of a data storage system through a database, this will guarantee integrity, consistency and long-term accessibility. Through a database manager, the work for the management of this data will be facilitated. Finally, software tools will be implemented, such as Python together with its libraries, such as Numpy and Pandas for statistical analysis, calculation of indicators and management of data between the code written in this language and the database and through Power Bi, a graphical visualization of the data obtained will be given. The integration of these 3 components (structure with ISO 14224, databases, Python) will result in an ecosystem of programs that will provide a solution to the above problem, since its implementation could help achieve an improvement in operational efficiency, reduction of downtime and optimize the useful life of the injection mold.

Descripción

En la industria del moldeo por inyección, los moldes juegan un papel crucial ya que son el componente eje que determina gran parte de los aspectos clave del proceso, como la forma de la pieza, el material, el tiempo de inyección, la calidad superficial, etc. Las fallas en estos activos pueden provocar un aumento en los costos, bajo rendimiento, mala calidad en las piezas, lo que afectará de forma integral, cualquier industria, empresa o departamento de producción que tenga este proceso industrial como parte de su portafolio de negocio. A pesar de lo crítico que puede ser estas estas situaciones de afectación, la gestión del mantenimiento para estos activos no siempre es la mejor o la más optima, esto se puede ver en una falta de estructuración de los datos tomados para realizar los análisis pertinentes que ayuden en la toma de decisiones para la gestión del mantenimiento de los moldes de inyección, para esto se necesita un manejo eficiente de los datos de mantenimiento, tener un panorama claro de los modos de falla más recurrentes y contar con la capacidad de ejecutar las acciones de mantenimiento que mejor efecto den sobre las fallas presentadas, así como una base para implementar sistemas de predicción y/o que arrojen pronósticos sobre el panorama actual del molde de inyección a intervenir o analizar. Frente a la situación anterior, con este trabajo se pretende cubrir parte de esta problemática. Esto se hará con la implementación inicial del estándar ISO 14224, este estándar es utilizado en la industria del petróleo y gas, industrias que tienen similitudes con la industria del moldeo por inyección lo cual permitirá una integración optima de este estándar a la gestión del mantenimiento de los moldes de inyección. Con este estándar se podrá plantear la estructura de los modos de falla, métodos de detección, frecuencia de falla y demás datos necesarios para la caracterización de la falla. Posterior a lo anterior, se necesitará recopilar y guardar los datos de forma eficiente y segura, esto se logrará por medio de la implementación de un sistema de 16 almacenamiento de datos por medio de una base de datos, esto garantizará la integridad, consistencia y accesibilidad a largo plazo. Por medio de un gestor de bases de datos, se facilitará el trabajo para la gestión de estos datos. Por último, se implementarán herramientas de software, como Python junto a sus bibliotecas, como Numpy y Pandas para los análisis estadísticos, cálculo de indicadores y gestión de los datos entre el código escrito en este lenguaje y la base de datos y por medio de Power Bi se dará una visualización de gráficos de los datos obtenidos. La integración de estos 3 componentes (estructura con la ISO 14224, bases de datos, Python) dará como resultado un ecosistema de programas que proporcionarán una solución a la problemática anterior, ya que su implementación podría ayudar a lograr una mejoría en la eficiencia operativa, reducción de tiempos de inactividad y optimizar la vida útil del molde de inyección.

Palabras clave

Mantenimiento predictivo, Moldes de inyección, Industria manufacturera, ISO 14224, Gestión de activos, Análisis de datos, Visualización de datos

Citación