Rockwell Automation:monitoreo remoto y análisis en la nube

Marc Baret, director de servicios industriales de EMEA, Rockwell Automation analiza la futuro de la automatización para la monitorización remota y el análisis en la nubeAutoma...

Marc Baret, director de servicios industriales de EMEA, Rockwell Automation analiza el futuro de la automatización para la monitorización remota y el análisis en la nube 

La automatización está cambiando rápidamente los trabajos que hacemos, los lugares donde trabajamos e incluso cómo definimos el trabajo. Forrester ha predicho que un millón de trabajos de trabajo del conocimiento serán reemplazados por chatbots, robótica de software, RPA y agentes virtuales solo en 2020. Esto puede parecer una advertencia ominosa, pero el informe también estima que se agregarán 331 500 puestos de trabajo solo a la fuerza laboral de EE. UU., impulsados ​​por roles que requieren empatía, intuición y agilidad mental y física.

A medida que aumente la adopción de la automatización, reforzará la conectividad y la confiabilidad y ayudará a las empresas a hacer que los datos, los sistemas y los procesos sean más accesibles y disponibles. Sin embargo, muchas empresas de fabricación encuentran que su camino hacia la automatización y las estrategias de transformación digital se ralentizan debido a los niveles de productividad y al riesgo simultáneo de tiempo de inactividad.

Abordar esto es posible a través de herramientas como el análisis predictivo y el mantenimiento que actúan como una extensión virtual de sus equipos. Sin embargo, la implementación exitosa de estas tecnologías requiere experiencia externa adicional. Para explorar esto más a fondo, aquí están las cinco trampas principales que vemos que enfrentan las empresas a medida que se acercan a la transformación digital y sugerencias sobre cómo abordarlas.

Trampa n.º 1:Riesgos de ciberseguridad

Las infracciones de seguridad siguen ocupando los principales titulares debido al grave impacto que pueden tener en los negocios. Una infracción no solo conlleva el riesgo de pérdida de información confidencial, sino también problemas de interrupción, tiempo de inactividad y rendimiento, así como un grave daño a la reputación. Esto destaca la importancia de que las empresas mejoren sus procesos de gestión de datos e inviertan en su infraestructura de TI.

El soporte de mantenimiento predictivo puede ayudar a los fabricantes a evitar tales problemas al monitorear automáticamente patrones inusuales e identificar de inmediato posibles signos de robo de datos o intrusión en la red. También requieren un enfoque integral de la seguridad que incluya políticas y procedimientos y proporcione capas de defensa en torno a los riesgos de las personas, los procesos y la tecnología.

Obstáculo n.º 2:tener demasiados datos

Las empresas están generando enormes volúmenes de datos que, cuando se utilizan correctamente, pueden ser un activo inmensamente valioso. Sin embargo, muchas organizaciones de fabricación no saben cómo hacer el mejor uso de sus datos y, como resultado, no optimizan sus flujos de trabajo o procesos de producción de una manera que les permita recopilar los mejores conocimientos y resultados.

Poder comprender cantidades masivas de datos es clave para resolver los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones. Pero las habilidades y capacidades necesarias para hacerlo rara vez forman parte de las competencias básicas de una empresa. Por lo tanto, es importante asociarse con un experto en datos de confianza que pueda recopilar la información correcta, almacenarla y presentarla de una manera que les permita tomar las decisiones comerciales más efectivas.

Error n.º 3:gestión deficiente de los datos

Las empresas están acumulando más datos que nunca, pero simplemente tener grandes cantidades de datos no es suficiente. Necesitan herramientas que les ayuden a aprovechar mejor sus datos y comprender la información que tienen.

El verdadero valor de la automatización radica en la propiedad intelectual que las empresas tienen sobre sus clientes, procesos y diseños de productos. Aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático les permite analizar grandes cantidades de información, formular hipótesis y crear patrones de datos significativos, y entrenar modelos de aprendizaje para descubrir lo desconocido. Además, los equipos de datos podrán probar más casos de uso en tiempos significativamente reducidos, lo que les ayudará a lograr grandes avances en la comprensión de sus datos.

El potencial de estos avances en IA se destaca en el análisis McKinsey que encontró que las técnicas de aprendizaje profundo más avanzadas podrían representar hasta $ 5,8 billones en valor anual. En dos tercios de los 400 casos de uso que probó, la IA mejoró el rendimiento más allá de lo permitido por otras técnicas de análisis. Sin esta capacidad de recopilar grandes cantidades de datos de múltiples plataformas y actuar de manera efectiva, los fabricantes seguirán teniendo dificultades para sacar conclusiones efectivas sobre los cambios y la productividad dentro de sus plantas.

Error n.º 4:no seguir el ritmo de la tecnología

La cantidad de palabras de moda que rodean la transformación digital a menudo puede ser abrumadora e incluso irritante para las empresas que simplemente quieren que la tecnología funcione. Muchos proveedores también exigen grandes inversiones por adelantado, lo que puede ser una perspectiva desalentadora y puede desanimar a las empresas cuando un proyecto no funciona. Además, quedar atrapado en un proveedor o implementación puede hacer que las empresas se queden atrás frente a sus competidores.

Por lo tanto, es importante trabajar con proveedores que ofrezcan un piloto o prototipo antes de cualquier implementación que represente un gran cambio tecnológico. Esto proporcionará una visión paso a paso de cómo funcionará el proceso, proporcionará hitos y ayudará a la empresa a comprender cómo funcionará y cuál será su ROI esperado. Los socios tecnológicos de confianza deben ser extensiones de un equipo si quieren ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos y KPI.

Error #5:Falta de experiencia

Incluso con las tecnologías de automatización adecuadas, las empresas a menudo aún requieren el apoyo externo de personas con la experiencia y los conocimientos adecuados. Esto ahora se puede lograr mediante el uso de la realidad aumentada para proporcionar soporte de aplicaciones remotas e información superpuesta para que la sigan los ingenieros.

Al igual que con cualquier implementación de tecnología, debe adaptarse a la cultura de la empresa y lo que funciona mejor para sus necesidades específicas. Sin embargo, las empresas que tardan en adaptarse a este tipo de tecnología emergente corren el riesgo real de quedarse atrás.

Adopte el futuro de la automatización

Es posible cumplir con los desafíos clave de una mejor productividad y un tiempo de inactividad reducido con las prácticas tecnológicas correctas y el socio tecnológico adecuado. Al comprender las trampas comunes descritas anteriormente, las empresas de fabricación pueden navegar mejor en su camino hacia el futuro de la automatización. Sin embargo, la digitalización no es algo que puedan lograr solos.

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