Data collection is one of the most relevant topics of modern automation and industry. It is usually a costly and time-consuming task, especially in continuous processes. Our case study takes place in a sugar cane mill. The required continuous operation of a belt conveyor for bagasse transportation makes it a critical system in the overall production process. Therefore, a predictive maintenance tool is highly applicable here. We identified bearing housings as critical points for data collection intended for prognostics of the conveyor. However, given the number of points, the cost of a commercial solution becomes unfeasible by our company. This paper reports the development of low-cost devices for measurements and wireless transmission of vibration and temperature data from bearing housings. We assessed several sensor options and made decisions based on a cost-suitability commitment, which led to the design of the electronic devices. The devices were tested for correct operation, reliability (99%), and relative measurement errors under 1.2%. From the tests, we conclude that our proposal is appropriate for our case study’s industrial needs and budget restrictions.

Cada año en el mundo ingresan nuevos vehículos al mercado mundial, en el 2022 se vendieron 74.8 millones de carros eléctricos y convencionales. Bajo un panorama mundial que busca la reducción de emisiones contaminantes y mejorar la eficiencia energética del sector, se vuelve importante contar con un método objetivo de cuantificar el consumo y emisiones generadas por la operación de los vehículos. Para este propósito, agencias internacionales han creado protocolos de prueba para reproducir ciclos de conducción con cambios de velocidad estandarizados, como el WLTP y el americano FTP-75. En un dinamómetro de rodillos en condiciones de laboratorio es complejo reproducir todas las condiciones reales que afectan el desempeño del vehículo, con lo cual los resultados sobre el banco de prueba pueden diferir de los ocurridos en carretera. Tradicionalmente, el consumo de un vehículo es aproximado a través de un modelo de dinámica longitudinal que cuantifica las fuerzas que se oponen al movimiento, este incluye las fuerzas de inercia, de resistencia a la rodadura, de resistencia aerodinámica y del gradiente de inclinación. El movimiento del vehículo se genera a partir de que se puedan vencer estas fuerzas opositoras que no están presentes de manera natural en el laboratorio. En el dinamómetro de rodillos paralelos del Laboratorio de Pruebas Dinámicas y automotrices de la Universidad Tecnológica de Pereira se realizan ensayos donde el movimiento es generado desde el vehículo para evaluar el desempeño sin aplicar fuerzas restrictivas. El objetivo de la presente investigación es simular las fuerzas de oposición en un ciclo de prueba estándar con base al modelo de dinámica longitudinal a partir de la actuación del freno de corrientes de Eddy y un motor AC. Para ello, se caracterizó el freno junto con su sistema de control. Se utilizó una galga de peso ubicada a una distancia fija del eje para las mediciones. Primero, con el dinamómetro en estado estático, se determinó la relación entre la fuerza ejercida en el punto de la galga y el voltaje medido. Luego, se evaluó la respuesta de la galga ante diferentes fuerzas de frenado generadas por el vehículo, activando el freno de corrientes de Eddy desde 0 V y aumentando la tensión en incrementos de 0.1 V. Finalmente, el análisis de estos resultados permitió mapear el voltaje de control para generar un par de torsión deseado sobre el eje del rodillo del dinamómetro.

Vehicle electrification has been proposed as a strategy for decarbonizing the transport sector. However, companies operating fleets of light-duty internal combustion engine vehicles (ICEVs) for personnel and freight transportation still lack the data and decision-making tools necessary to evaluate the transition to electric vehicles (EVs). This study proposes a novel methodology that combines the use of web applications with longitudinal vehicle dynamics to determine energy consumption and regenerative braking potential. In addition, it incorporates energy consumption data, taxes, subsidies and vehicle discounts to conduct a comparative analysis of the total cost of ownership of EVs versus IECVs. The proposed methodology was applied to evaluate the feasibility of an energy transition in a fleet of vans and pickup trucks used for transporting personnel and materials. The results show that the model can estimate energy consumption with an average error of 7.6% compared to monitored data. Replacing 10 ICEVs with 5 electric vans and 5 electric pickup trucks could reduce energy consumption by up to 62%. The operating cost of the electric van is 8.5% lower than its ICEV counterpart, while the electric pickup achieves a 13.8% reduction in operating costs compared to the combustion model. The technical findings and the methodology of this study are expected to provide a solid basis for companies to evaluate the energy and economic feasibility of electrifying their fleets.