Del mantenimiento remoto al predictivo:cómo IoT refina un concepto clásico de M2M

Los servicios de mantenimiento remoto se han utilizado en la industria de fabricación durante muchos años para mantener máquinas y equipos distribuidos espacialmente. Usando una línea dedicada, los ingenieros de servicio pueden establecer una conexión a una máquina y acceder a su sistema de control. Dependiendo del modo de transmisión disponible y los derechos de acceso, el ingeniero puede brindar asistencia pasiva a los operadores de la máquina en el sitio o incluso tomar el control activo del sistema. Los beneficios son obvios:el mantenimiento remoto reduce drásticamente los costos de viaje y de personal al tiempo que mejora el servicio al cliente al ofrecer tiempos de respuesta más rápidos.

Este reciente aumento de la demanda ha impulsado un auge en la disponibilidad de software de mantenimiento remoto para aplicaciones industriales. Sin embargo, muchos de estos programas carecen de la flexibilidad y la "inteligencia" necesarias. Por lo general, se debe configurar un entorno de escritorio o PC independiente para cada máquina activa. Además, las aplicaciones no suelen estar integradas en el entorno del sistema existente, por lo que los datos que recopilan no se pueden incorporar a estos sistemas a menos que se ingresen manualmente o se copien desde una memoria USB. Sin embargo, estos problemas no tienen por qué existir, ya que la tecnología ya proporciona todo lo necesario para abordar estos problemas.

Llevando el mantenimiento basado en TI a un nuevo nivel

El software M2M moderno reemplaza la estructura rígida de las computadoras locales aisladas y las conexiones 1:1, ya que ofrece la posibilidad de conectar, administrar y controlar un número ilimitado de máquinas en redes virtuales. De esta manera, los ingenieros de servicio tienen una descripción general de todas las máquinas y pueden tomar medidas en el proceso operativo de forma remota desde un único punto de acceso. Esto proporciona un gran beneficio, pero de lo que realmente se benefician los fabricantes es de la disponibilidad de todos los datos de la máquina.

"El mantenimiento predictivo ayudará a los operadores de máquinas a ahorrar costes al reducir los tiempos de inactividad no planificados y permitirá a los fabricantes de máquinas mejorar también su negocio".

Agregar y analizar datos de uso

Como Steve Hilton, autor invitado y analista principal de Analysys Mason, lo describe en sus publicaciones, estamos haciendo la transición de un mundo M2M al Internet de las cosas (IoT), donde el valor radica en agregar y analizar los datos de uso. En el contexto del mantenimiento de la máquina, veremos el valor de analizar los datos de la máquina para predecir fallas. Ser capaz de identificar las fallas de los activos antes de que ocurran permite a las empresas tomar medidas correctivas con anticipación y aumentar el tiempo de actividad de la máquina. Dado que las soluciones de mantenimiento predictivo se basan en el análisis de los datos de uso, se vuelven más poderosas durante un período de tiempo a medida que los fabricantes obtienen más conocimientos sobre las anomalías en correlación con los datos de uso.

Mantenimiento predictivo

Si bien el mantenimiento predictivo ayudará a los operadores de máquinas a ahorrar costos al reducir los tiempos de inactividad no planificados, permitirá a los fabricantes de máquinas mejorar su negocio también. Por ejemplo, conocer las fallas de las máquinas ayuda a los fabricantes a planificar y ofrecer nuevos servicios de mantenimiento basados ​​en un tiempo de actividad garantizado u optimizar los costos de almacenamiento al tener repuestos solo en stock cuando realmente se necesitan. Además, ayudará a aumentar la calidad del producto y acortar los ciclos de lanzamiento.

El mantenimiento predictivo es solo un ejemplo en la industria manufacturera donde el uso inteligente de datos agrega valor a los conceptos existentes. De la misma forma, el IoT ofrecerá nuevas posibilidades en la optimización de procesos productivos o logísticos.