Cómo las plataformas IIoT impulsan la transformación en la Industria 4.0

El secreto detrás de la transformación digital es que muchas iniciativas fallan, un hecho destacado por Harvard Business Review. Sin embargo, empresas como Airbnb, Amazon, Netflix y Uber han lanzado plataformas con éxito que remodelan mercados enteros.

En este contexto, cientos de plataformas Industrial IoT prometen ayudar a fabricantes, utilities y gestores de instalaciones a reinventar sus negocios. La visión de Industria 4.0 aprovecha IoT, gemelos digitales y machine learning para impulsar la próxima revolución industrial.

El Chief Digital Officer de Schneider Electric, Hervé Coureil, aporta una perspectiva única. Con experiencia como CFO y CIO, Coureil subraya que Schneider no está interesado en construir o vender plataformas por sí mismas. No se trata tanto de la plataforma. Se trata de cómo impactas el mundo con tecnología digital. En la industria, la magia ocurre cuando aprovechas el poder de las plataformas y lo aplicas usando experiencia específica en la materia.

Martin Davis, Managing Partner en DUNELM Associates Ltd., hace eco de esta visión, enfatizando personas y procesos sobre tecnología pura. Dice que las empresas industriales deberían enfocarse en cómo haces las cosas y cómo pueden hacerse de forma diferente. Aunque la tecnología abre nuevas posibilidades, no se trata de la tecnología. Se trata de cómo interactúas con tus clientes. Davis advierte que comprar una nueva plataforma IoT no es una bala de plata.

Muchas empresas industriales persiguen mejora digital en lugar de transformación total. La mayoría añade monitorización digital a productos existentes, como fabricantes de motores de avión que venden horas de vuelo en lugar de motores —una excepción notable. Muchas de estas iniciativas tratan de añadir productos y servicios digitales a un negocio existente, p. ej., monitorización digital de un activo físico.

La estrategia digital de Schneider se enfoca en resolver problemas de clientes, no en ofrecer una plataforma IoT genérica. La empresa se mantiene deliberadamente enfocada, concentrándose en eficiencia energética y sostenibilidad en centros de datos, distribución eléctrica, edificios y procesos industriales.

La asignación de recursos a menudo se pasa por alto en la transformación digital. Coureil subraya la necesidad de un proceso de decisión claro y contabilidad de costes transparente. La organización digital de 3.000 empleados de Schneider opera como centro de costes global, sin recargos, lo que simplifica evaluar el éxito de iniciativas y agudiza la priorización.

El escalado es el verdadero reto. Una demo puede verse impresionante, pero ¿cómo ejecutas eso en 80 países? ¿Cómo escalas eso a tantas plantas y mantienes rendimiento 24/7?

Hay una tendencia creciente hacia complementar en lugar de reemplazar equipos heredados. Las empresas se vuelven cautelosas con proyectos ambiciosos que sugieren reemplazos radicales, prefiriendo construcción incremental de capacidades.

El mantenimiento predictivo ha sido muy publicitado, pero el informe de Bain Beyond Proofs of Concept: Scaling the Industrial IoT muestra que es más difícil de lo esperado, con retos para extraer insights accionables de los datos.

A pesar de la dificultad, Davis señala que el retorno es sustancial. Muchas organizaciones aún se centran en mantenimiento preventivo, mientras que moverse hacia mantenimiento basado en condición ofrece un camino más alcanzable. Hay muchas oportunidades ahí que las empresas no están aprovechando.

Un obstáculo mayor es la integración de datos. Una plataforma IoT sola crea islas de datos; para lograr resultados, todos los datos relevantes deben converger en un solo lugar. El historiador existente o alimentar fuentes heredadas en la plataforma puede proporcionar esa vista unificada.

Las iniciativas de mantenimiento predictivo deben basarse en sólida lógica de negocio. Si el tiempo de inactividad cero es crítico, predicciones basadas en redes neuronales pueden justificar la inversión. Para procesos discretos menos críticos, un enfoque por fases puede ser más apropiado. En última instancia, la decisión de inversión debe basarse en el mejor retorno de recursos.