Mejora del Rendimiento Industrial: Superando Retos de Monitorización con IoT y Analítica

Un análisis de cómo IoT y analítica pueden mejorar y potenciar la monitorización del rendimiento de equipos y procesos industriales.

Desafíos de la monitorización de rendimiento

Muchas organizaciones industriales buscan en la digitalización mejorar operaciones y aumentar eficiencias. Un área clave es usar IoT y analítica para mejorar la monitorización del rendimiento de equipos y procesos.

RTInsights conversó con Andreas Steidele, Senior Enterprise Sales Executive en Siemens. Discutieron retos de la monitorización, cómo Siemens MindSphere ayuda y beneficios de tal solución IoT. Resumen de la conversación.

RTInsights: ¿Cuáles son los retos industriales en monitorización de rendimiento?

Steidele: Durante años, uno de los mayores retos para fabricadores es la entrada manual de datos con herramientas basadas en papel. La herramienta más usada sigue siendo Excel, inadecuada para digitalización. Genera errores humanos y problemas de transcripción; nunca estás seguro de que tus datos sean ciertos.

Otro reto es la falta de estandarización en métodos de captura de datos. Si tienes muchas herramientas distintas, cada una funciona diferente y tiene algoritmos distintos para capturar y presentar datos.

El parque de equipos también es un reto porque, especialmente en plantas grandes, han heredado o incorporado muchos tipos de equipos diferentes. Tienen un parque heterogéneo con hardware y software distintos, lo que dificulta conectar cada dispositivo y extraer datos.

Finalmente, falta la inteligencia necesaria para hacer los datos perspicaces y disponibles, de modo que puedas sacar conclusiones y obtener valor.

RTInsights: ¿Qué tecnologías y soluciones de Siemens abordan estos retos?

Steidele: Siemens ofrece MindSphere, solución de IoT industrial como servicio alojada en la nube. Mantiene un repositorio de datos que envías desde tus equipos y máquinas a la nube. Los datos siguen un modelo específico definido según tus activos y máquinas, con contexto.

Sobre esto, están las aplicaciones MindSphere. Usan los datos para ejecutar analíticas y otras funciones. En gestión de rendimiento, muestra los KPIs definidos y da datos sobre cómo se comportan tus máquinas en calidad, rendimiento y mantenimiento.

Tenemos varias aplicaciones que trabajan juntas para crear una solución robusta de monitorización de rendimiento:

• SIMATIC Notifier envía alertas y permite a gestores rastrear y monitorizar el estado de sus máquinas globalmente. Permite establecer umbrales y monitorizar series temporales en MindSphere. Un gestor puede implementar un flujo de trabajo en la app basado en esos datos.
• SIMATIC Performance Insight ofrece rendimiento de máquina y planta de un vistazo. Gestores acceden a visión completa de rendimiento de máquinas, líneas de producción y plantas globales. También pueden monitorizar indicadores de rendimiento en el tiempo y analizar datos en periodos seleccionados para detectar potencial no usado.
• SIMATIC Collaboration Board ofrece solución colaborativa para abordar problemas de producción. La app permite compartir problemas y soluciones entre equipos y sitios, asignar y gestionar tareas, y rastrear estado de problemas y soluciones.

MindSphere integra capacidades de estas aplicaciones y permite configurar flujos de trabajo completos para monitorización de rendimiento. Una situación típica: un gestor recibe alerta de anomalía, visualiza y analiza KPIs y métricas para entender el problema, busca en base de datos colaborativa si existe solución; si no, usa distintos métodos para resolverlo, documentando lo que funcionó para que futuros遇到 el mismo problema se beneficien.

RTInsights: ¿Cuáles son los beneficios de usar tal solución IoT?

Steidele: Con la solución IoT adecuada, todos tus activos están conectados y envías datos a la nube. Así no solo están disponibles localmente, sino globalmente: puedes acceder a estos datos desde cualquier parte del mundo. Esta es probablemente la mayor ventaja de MindSphere. Tienes datos disponibles globalmente para conectar tus máquinas o activos vía protocolos IoT de forma sencilla.

Luego, puedes usar estos datos y dar un paso más. Puedes profundizar en analíticas para identificar y resolver problemas con tus máquinas. Si tus máquinas no rinden bien, tu producción cae. La monitorización de rendimiento con MindSphere proporciona herramienta potente para asegurar que la calidad cumple expectativas y poder actuar y hacer mejoras continuas en rendimiento, calidad, etc.

Otro punto: la monitorización de rendimiento y capacidades colaborativas de MindSphere ofrecen mejoras inmediatas y pueden ser la piedra angular para empresas en transformación digital.

RTInsights: ¿Puede dar ejemplos de cómo se materializan estos beneficios?

Steidele: Ejemplo simple: mantenimiento. Antes de IoT, ante un problema en la máquina, la empresa llamaba a línea de servicio. Un técnico contestaba, averiguaba qué pasaba, probablemente enviaba gente in situ, veía qué ocurría e intentaba reparar.

Con nuevos esfuerzos de digitalización usando IoT, tienes estos datos disponibles en la ubicación de servicio. No hace falta enviar a alguien a ver qué pasa. Tienes visión virtual de la máquina, sus parámetros, su comportamiento, desde otra ubicación. Sacas conclusiones y, si hay que arreglarlo via actualización, actualización de software, corrección de bug, hotfix, lo haces remotamente. O, si no puede ser remoto, el técnico llega ya sabiendo qué buscar.

Así, el trabajo de servicio y mantenimiento a menudo se hace virtualmente y más rápido. Aporta gran ahorro de costes: ahorras tiempo, desplazamientos y horas-hombre.

Otro ejemplo es rendimiento. Cuando todo era in situ, solo podías ver datos de rendimiento de una máquina o planta. Era difícil comparar líneas o plantas de otro sitio porque los datos no solían estar disponibles globalmente. Peor, los datos se recopilaban de forma distinta en cada sitio, cada uno con sus propios cálculos.

Con monitorización de rendimiento con IoT industrial, puedes medir cada sitio o línea de la misma forma. Eso te permite comparar datos porque tienes una única fuente de verdad. Puedes comparar rendimiento de tus líneas y plantas, sacar conclusiones y ver qué receta funciona mejor, qué turno rinde mejor, o quién necesita formación para operar su línea más eficientemente.