Cómo el Mantenimiento Predictivo Alimenta la Transformación Digital en Fabricación

Cómo Adaptarse a la Transformación Digital

Hay muchas tendencias de transformación digital en fabricación. Manufactura aditiva, dispositivos conectados, servicios en la nube y más ayudan a las empresas a ganar control en un mundo cambiante. Muchas empresas hablan de transformaciones digitales, pero eventos recientes han mostrado que la tecnología sigue impulsada por factores tradicionales como recursos naturales, población y enfermedades.

Ya cubrimos cómo la impresión 3D ha impulsado la transformación digital. Lo siguiente revisará rápidamente la tecnología predictiva avanzando la fabricación y los impulsores que aceleran el empuje de las industrias hacia un futuro digital. Luego, revisaremos cómo datos, dashboards y computación en la nube impactan la transformación digital.

Datos Predictivos: Ser Flexible y Rápido

El mantenimiento predictivo puede mostrar cuándo una máquina necesita servicio. Esto se hace a través de datos y ha demostrado ser valioso. El término mantenimiento predictivo lleva años y es a menudo una forma relativamente fácil de mostrar retorno de inversión (ROI) al adoptar 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 tan flexibles y rápidas como puedan para ajustarse a necesidades del mercado.

Implementar mantenimiento predictivo tiene sus propios retos. En un artículo futuro, tocaremos esos retos, junto con mejores prácticas de mitigación.

Figura 1. Un cobot trabajando junto a un humano usando una HMI. Imagen cortesía de SYSPRO.

Mientras las transformaciones digitales mejoran la flexibilidad, las empresas necesitan tecnología para predecir demandas futuras del mercado y mantenerse por delante del cambio. La planificación de demanda es otra herramienta predictiva que las empresas usan para adelantarse a necesidades del mercado. Se podría argumentar que la planificación de demanda fue cómo las primeras sociedades crearon calendarios o rastrearon estaciones.

Un ejemplo podría incluir usar tecnología similar con datos meteorológicos para gestionar cadenas de suministro de medicamentos para alergias a farmacias. Datos meteorológicos con software predictivo podrían determinar cuándo, dónde y qué tipo de alergias podrían golpear una zona.

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

Aceleradores Digitales

Las transformaciones digitales ayudan a la industria, pero las empresas aún necesitan justificar el coste y ROI. Como muchos emprendedores e inversores preguntarán, ¿qué problema está resolviendo esto?

Figura 2. Muchas tecnologías entran en la transformación digital.

Para determinar dónde o qué tan rápido se adoptará la tecnología no debería enfocarse en dispositivos y soluciones. Empresas e inversores deberían enfocarse en problemas. A menudo, cuanto mayor el problema, más rápido las industrias adoptan soluciones.

Por ejemplo, recientemente el COVID-19 se convirtió en uno de los mayores impulsores de transformación digital en el mundo. Esta respuesta no solo demuestra el poder de los grandes problemas sino la importancia de impulsores tradicionales como recursos, población, enfermedades, etc.

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

Estos momentos de cambio de paradigma nos recuerdan que a menudo es mejor enfocarse en el problema y no distraerse con nueva tecnología brillante.