Recorridos remotos de fábrica vía smartphone: herramienta poderosa para monitorización de condición

Enfoque de 7 pasos para usar smartphones en recorridos remotos inteligentes de fábrica

Antes de recomendar sobre monitorización de condición, siempre es útil visitar el sitio del prospecto para examinar de cerca las máquinas y entrevistar a quienes las conocen mejor. Pero las restricciones del «nuevo normal» impiden en la mayoría de casos hacer esa visita física.

Existen alternativas. Cuando una visita física no es posible, smartphones y tecnología de videoconferencia, acompañados de cierta información básica, permiten recorrer el sitio remotamente y aprender todo lo necesario para hacer las recomendaciones adecuadas para sus máquinas.

Aquí nuestra guía de 7 pasos:

1. Inyectar conocimiento

Nuestro enfoque de monitorización de condición es entender las máquinas lo mejor posible para inyectar eficazmente nuestro conocimiento de ingeniería en su machine learning. En lugar del modelo clásico de data science, donde se lanzan datos a algoritmos esperando que aprendan sobre la máquina, damos a esos algoritmos una ventaja inicial asegurando que el conocimiento de monitorización de condición se aplique correctamente desde el inicio.

Evitamos que los algoritmos tengan que aprender los estados on/off de una máquina cada vez que se apaga, por ejemplo, porque eso es un «conocido». Un humano mirando una máquina o gráfico sabe intuitivamente mirar solo el estado «on». La diferencia con las máquinas es que les falta contexto. Nosotros debemos proporcionar ese contexto y asegurar que los algoritmos de ML no pierdan tiempo en lo que ya sabemos. En su lugar, pueden buscar lo que no sabemos y lo que queremos encontrar al buscar problemas a escala.

Para lograr esto, empezamos examinando sus máquinas y componentes. Idealmente visitaríamos el sitio para ver máquinas, leer datos y hablar con operadores «en persona». En estos tiempos sin precedentes, debemos hacerlo remotamente, y eso requiere —al menos— información contextual básica.

2. Manténgalo simple

El video es el medio casi ideal para estudiar máquinas de un cliente, permitiendo vista 360°. Y en la mayoría de casos, grabarlo con un smartphone basta. Las plantas suelen ser entornos ruidosos con wifi típicamente pobre. Clientes con mejores intenciones podrían usar video en vivo o soluciones AR para ofrecer un recorrido remoto, solo para que la conexión caiga continuamente, volviéndolo inutilizable.

Compartiendo una grabación —alojada en servidores del prospecto o simplemente enviada por email— el espectador puede pausar o retroceder a puntos de interés. Además, compartir video grabado permite al presentador tomarse su tiempo, entrar en detalle sin la presión y estrés de un comentario en vivo.

En un mundo perfecto, el video correría concurrentemente con datos capturados al mismo tiempo. Sabemos lo compleja y sensible al tiempo que es esa operación. Para nuestros propósitos, una captura de pantalla de datos de alta frecuencia, apropiada al proceso que observamos, generalmente permite ver cómo esos datos se relacionan con acciones específicas.

3. Conozca su materia

La persona ideal para guiarnos en el recorrido de una máquina es quien la conoce mejor. Alguien como un mantenedor o experto en mantenimiento, que interactúa con la máquina constantemente, suele estar mejor cualificado que un experto en datos para explicarnos qué hace la máquina en cada momento, comentando entradas y salidas, o puntos donde suelen encontrarse problemas.

4. Nunca es demasiado

Pedimos a clientes recopilar todo el metraje posible —siempre preferimos tener de más que de menos. Demorarse en una sección para mostrarla funcionando es recomendable, especialmente si realiza movimientos particulares.

Si una máquina es especialmente problemática, filmarla en ajuste «down» durante un turno de mantenimiento permite empezar a entenderla, aunque no esté en operación. Y si una máquina está dentro de un cerramiento, es mucho más útil ver qué se mueve dentro de esa caja que solo el cerramiento en sí.

5. Cambios de estado

La monitorización de condición fiable requiere observar una máquina en estados conocidos. Aunque el mismo componente repita la misma acción, factores como velocidad de operación y material pueden cambiar. Es importante ver las distintas cosas que entran en la máquina y las que salen, permitiendo ver detalles en cada estado de la máquina. Es clave obtener visibilidad y comprensión de estos cambios.

6. Respetando la privacidad

Casi siempre hay problemas de seguridad al recorrer el sitio de un cliente, especialmente con equipos propietarios. En una visita física no podríamos fotografiar tales máquinas especializadas ni discutirlas con nadie fuera de Senseye.

En la situación actual, estos problemas se superan pidiendo a los propios clientes que tomen el video y lo alojen en sus servidores seguros. Al no compartirlo ni permitirnos grabar, el cliente mantiene control total sobre el video, protegiendo su IP.

7. El contexto es rey

El machine learning es cada vez más capaz de levantar cargas pesadas. Pero inyectando conocimiento adicional, podemos hacerlo trabajar más duro, ahorrándole decirnos lo que ya sabemos. Los recorridos de sitio son esenciales para recopilar ese conocimiento. Las circunstancias actuales dificultan hacer esos recorridos en persona, pero armados con smartphone, buenos datos de monitorización de condición y un comentarista experto, podemos trabajar remota y eficazmente con clientes.

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