IIoT y análisis predictivo

Industrial Internet of Things, Industry 4.0, Digital Factory, etc., son palabras de moda que a todos los ejecutivos de marketing les gusta usar. Pero su amplia adopción hoy en día los ha convertido en tecnologías aplicables, lo que permite a los fabricantes lograr el objetivo universal de una mayor productividad.

Se trata de datos desde el principio. El suelo de la planta es rico. h en datos en todos los aspectos; solo es cuestión de capturarlo. Se ha descubierto que casi el 3 por ciento de los fabricantes estadounidenses están aprovechando sus datos operativos y extrayendo información beneficiosa. Para que cualquier cambio de IIoT tenga éxito, las empresas deben tener claros sus objetivos y la disponibilidad de recursos humanos para convertirlo en un éxito.

Los objetivos que se desglosan de arriba hacia abajo son los más razonables, lo que permite que los equipos suban de forma modular. Además, es importante que se forme una relación de trabajo que permita la coherencia interdisciplinaria, porque después de todo, IIoT es una conjunción de varias funciones. Ejemplos de recursos que trabajan juntos son ingenieros de planta, técnicos, SI y, por supuesto, la gerencia.

El análisis predictivo es un aspecto vital de IIoT sin el cual se frustra todo el propósito de un cambio. Permite que se utilicen los fragmentos de datos y que se logre la inteligencia en su verdadero espíritu. En pocas palabras, el análisis predictivo implica la mejora de la calidad de los procesos y la previsión de la demanda, los cuales permiten mejorar la productividad de una organización. Sin embargo, en una fábrica digital, el papel es mucho más amplio y se extiende a áreas como el tiempo de actividad de la máquina y la prevención de fallas forzadas del equipo.

Al procesar los datos en tiempo real recopilados de los sensores repartidos por toda la planta, el análisis predictivo puede proporcionar a los operadores información sobre las máquinas que son propensas a fallar, antes de que realmente se averíen. Esto permite a los operadores programar reparaciones durante los tiempos de inactividad en lugar de causar una interrupción en toda la fábrica.

A medida que aumenta el volumen de datos recopilados, también aumenta el alcance de la automatización, lo que permite aumentar la inteligencia de los procesos manuales. Por ejemplo, los sistemas se pueden ajustar para ralentizar automáticamente el funcionamiento de la máquina si se acerca una falla o establecer un valor de umbral que permita extender la vida útil.

Del mismo modo, el flujo ascendente de datos también puede permitir a los operadores realizar análisis de causa raíz con mayor precisión, lo que reduce las posibilidades de recurrencia de un error en particular.

Todos estos beneficios no son teóricos, pero en realidad las organizaciones de todo el mundo los están cosechando. Por ejemplo, el uso de análisis predictivo en American Electric Power (AEP) permitió que la reparación de una turbina de gas se realizara antes de la avería. La alerta temprana les ahorró $ 19 millones, que se habrían gastado debido a la avería completa de la turbina.

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