Big Data, no es fácil:superando nuevos desafíos en la tecnología de mantenimiento de fábrica

La utilización de macrodatos y el Internet industrial de las cosas (IIoT) tiene a las empresas más innovadoras de la industria mejorando no solo sus instalaciones, pero la tecnología utilizada en ellas para adelantarse a la competencia.

Como muchas otras industrias, la manufactura está experimentando una revolución tecnológica. La palabra de moda "big data" se ha utilizado en el ámbito de la fabricación desde hace algún tiempo, y IIoT está brindando nuevas posibilidades para el análisis y la prevención del tiempo de inactividad. Pero la nueva tecnología no viene sin nuevos desafíos, especialmente en el área del mantenimiento de fábrica. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones superar estos desafíos y volverse grandes datos en grandes recompensas?

Big Data, grandes beneficios

Cuando se trata de mantenimiento industrial, los macrodatos hacen que el análisis predictivo sea más rápido y más fácil, lo que le permite cambiar las operaciones de un enfoque de mantenimiento más diagnóstico (o preventivo) a uno proactivo. De esta manera, puede tomar decisiones más calculadas con respecto a sus máquinas, lo que se traduce en mejores resultados de producción y ahorros de costos significativos. Junto con herramientas sofisticadas como termografía, sonido / ultrasonidos, pruebas de vibración y más, los operadores de su planta pueden ver exactamente lo que está sucediendo con una máquina en particular y planificar en consecuencia. Si bien esta tecnología puede construir una base sólida para el programa de mantenimiento predictivo (PdM) de cualquier fabricante moderno, el desafío radica en identificar los datos correctos para usar y cómo usarlos.

Más información, más desafíos

Los sistemas de gestión de mantenimiento computarizados (CMMS) pueden generar grandes cantidades de información lista para ser analizada, pero ¿de qué sirven todos estos datos si no sabe cómo usarlos? Puede enfrentar este obstáculo en las primeras etapas de la implementación de su estrategia de mantenimiento predictivo. Para superar la carga de la sobrecarga de datos en un entorno de mantenimiento de fábrica, intente elegir criterios de toma de decisiones específicos para su industria o objetivos de producción por adelantado, y solo utilice datos relevantes para ese criterio específico. También puede ser útil implementar sistemas y programas que tomen decisiones binarias, con límites establecidos para acciones específicas. Una vez que se establezcan esos detalles, todo lo que le queda por hacer es ceñirse al programa y la estrategia.

Sopesar los costos

Incluso con empleados comprometidos y una comprensión completa de los beneficios de PdM, el mayor desafío que enfrentan los fabricantes al implementar estas nuevas tecnologías es su costo inicial. En el competitivo mercado global actual, las organizaciones no pueden realizar inversiones basadas en la expectativa de que esta tecnología solucione todo. La mejor manera de evitar esto es comenzar poco a poco:tómese el tiempo para identificar qué sistemas y procesos son más relevantes para las necesidades inmediatas e implementar los cambios necesarios para administrarlos. Esto ayudará a reducir el volumen de datos a una cantidad digerible, reducirá los costos y mejorará solo los procesos internos necesarios. Este enfoque es una excelente manera de probar las aguas de la tecnología predictiva antes de sumergirse de lleno en la inversión en datos.

Aceptar el cambio

El uso cada vez mayor de la tecnología en el mantenimiento industrial conducirá en última instancia a un cambio en los procesos, y seamos realistas, el cambio puede ser difícil de superar. Junto con los dolores habituales de introducir y aprender métodos completamente nuevos, es posible que sus trabajadores veteranos que están establecidos en su experiencia no estén tan preparados para adoptar una nueva estrategia avanzada de mantenimiento centrada en los datos. Afortunadamente, la mayoría de los empleados de mantenimiento son leales y están dispuestos a adaptarse a los nuevos métodos con el tiempo ... su organización solo necesita dedicar el tiempo para capacitar adecuadamente tanto a su fuerza laboral existente como a sus nuevos empleados. Una vez que su equipo vea los beneficios del big data de primera mano, ganará y mantendrá la confianza en el nuevo proceso.

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