La relación entre el mantenimiento predictivo y la transformación digital

Cómo adaptarse a la transformación digital

Hay muchas tendencias de transformación digital en la fabricación. La fabricación aditiva, los dispositivos conectados, los servicios en la nube y más ayudan a las empresas a obtener el control en un mundo en constante cambio. Muchas empresas hablan de transformaciones digitales, pero los acontecimientos recientes han demostrado que la tecnología todavía está impulsada por factores tradicionales, como los recursos naturales, la población y las enfermedades.

Ya cubrimos cómo la impresión 3D ha impulsado la transformación digital. A continuación se revisará rápidamente la tecnología predictiva que avanza en la fabricación y los impulsores que actualmente aceleran el impulso de las industrias hacia un futuro digital. Más adelante, revisaremos cómo los datos, los paneles y la computación en la nube impactan la transformación digital.

Datos predictivos:flexibilidad y rapidez

El mantenimiento predictivo puede ayudar a mostrar cuándo una máquina necesita servicio. Esto se hace a través de datos y ha demostrado ser valioso. El término mantenimiento predictivo ha existido durante años y, a menudo, es una forma relativamente fácil de mostrar un retorno de la inversión (ROI) por la adopción de nueva tecnología. Sin embargo, a medida que se recopilan suficientes conjuntos de datos, se puede hacer mucho más con capacidades predictivas. Las empresas quieren ser lo más flexibles y rápidas posible para adaptarse a las necesidades del mercado.

La implementación del mantenimiento predictivo tiene sus propios desafíos. En un artículo futuro, abordaremos esos desafíos, junto con algunas de las mejores prácticas de mitigación.

Figura 1. Un cobot que trabaja junto a un humano usando una HMI. Imagen utilizada por cortesía de SYSPRO

Si bien las transformaciones digitales pueden mejorar la flexibilidad, las empresas necesitan tecnología que ayude a predecir las demandas futuras del mercado para mantenerse a la vanguardia del cambio. La planificación de la demanda es otra herramienta predictiva que las empresas están utilizando para adelantarse a las necesidades del mercado. Se podría argumentar que la planificación de la demanda fue la forma en que las primeras sociedades crearon calendarios o rastrearon las estaciones.

Un ejemplo podría incluir el uso de tecnología similar con datos meteorológicos para gestionar las cadenas de suministro de medicamentos para la alergia a las farmacias. Los datos meteorológicos con software predictivo pueden determinar cuándo, dónde y qué tipo de alergias pueden afectar un área.

Esta tecnología brinda a las empresas la oportunidad de actuar de acuerdo con las necesidades del mercado en lugar de reaccionar después de que surja la demanda. Este ejemplo es solo una solución simple para hacer coincidir los datos del mundo real con los recursos y la población para crear un modelo comercial eficiente.

Aceleradores digitales

Las transformaciones digitales ayudan a la industria, pero las empresas aún deben justificar el costo y el ROI. Como se preguntarán muchos emprendedores e inversores, ¿qué problema resuelve esto?

Figura 2. Muchas tecnologías entran en la transformación digital.

Determinar dónde o qué tan rápido se adoptará la tecnología no debe centrarse en dispositivos y soluciones. Las empresas y los inversores deberían centrarse en los problemas. A menudo, cuanto mayor es el problema, las industrias adoptan soluciones más rápidamente.

Por ejemplo, recientemente, COVID-19 se ha convertido en uno de los impulsores de transformación digital más grandes del mundo. Esta respuesta no solo demuestra el poder de los grandes problemas, sino también la importancia de los factores tradicionales como los recursos, la población, las enfermedades, etc.

La industria a menudo se centra en soluciones rentables o fáciles de integrar. Sin embargo, las mejores soluciones no son necesariamente las más inteligentes o sólidas, sino las que se ajustan con precisión y rapidez al entorno actual.

Estos momentos de cambio de paradigma nos ayudan a recordar que a menudo es mejor concentrarse en el problema y no distraerse con la nueva tecnología brillante.