El uso más interesante de Industria 4.0 es Pronósticos

Industria 4.0 e Internet de las cosas (o Internet industrial de las cosas, si lo prefiere) están tan estrechamente relacionados que también podemos usar los términos indistintamente. Todos los días parece haber noticias sobre el Internet de las cosas y cómo va a cambiarlo todo:automóviles conectados, personas conectadas e incluso lavadoras conectadas. Sin embargo, esas conexiones no significan mucho sin casos de uso reales; sí, ahora es posible que su refrigerador se comunique con su teléfono, pero eso responde una pregunta que nadie hace, resuelve un problema que a nadie le importa (aunque estoy preparado para comerse mis palabras dentro de 5 años cuando todos estemos compartiendo nuestras estadísticas de refrigeradores en cualquiera que sea la red social basada en refrigeradores más popular).

Como industria, la fabricación tiene algunos problemas muy bien definidos:los clientes quieren productos rápidamente, a costos más bajos y de alta calidad. Si estas demandas no se cumplen debido al tiempo de inactividad no planificado, las consecuencias son costosas. Es más fácil defender el uso de la tecnología IoT para resolver estos problemas; por ejemplo, un mejor seguimiento de los suministros mediante etiquetas RFID puede ayudar a reducir los retrasos en la cadena de suministro y mejorar la calidad. Pero no es lo que realmente interesante .

Dado que el almacenamiento de datos es barato, el ancho de banda aumenta constantemente y el costo de los dispositivos de detección se reduce constantemente a medida que aumentan sus capacidades (poder enviar directamente a la nube, poder detectar más de una cosa a la vez, etc.), haciendo cosas inteligentes con datos de máquina, más allá de la analítica básica es cada vez más viable.

Si una empresa manufacturera no produce cuando debe hacerlo, no está cumpliendo su propósito:no está ganando dinero. Al aplicar técnicas de diagnóstico y pronóstico a los datos de la máquina, puede revelar el rendimiento actual de las máquinas (diagnóstico) y cómo funcionarán en el futuro:¿serán capaces de producir cuando sea necesario (pronóstico)? Como mencionamos antes, el mantenimiento prescriptivo basado en el calendario es una excelente manera de gastar dinero innecesariamente:el mantenimiento predictivo es la forma inteligente de ahorrar dinero.

Pronósticos:la ciencia de predecir cuándo una máquina dejará de poder realizar su función prevista es un facilitador directo del mantenimiento predictivo. Los datos de sus máquinas, procesados ​​por la aplicación correcta, pueden indicarle cuándo fallarán sus máquinas, de modo que pueda mantenerlas antes de ese momento y evitar el tiempo de inactividad, fallar a sus clientes y gastar más de lo que debería para mantener la máquina funcionando. . Este conocimiento de cuándo fallará una máquina se calcula como vida útil restante (RUL).

Con una predicción precisa de RUL, los mantenedores pueden priorizar mejor qué máquinas necesitan mantenimiento y en qué plazo; reduciendo significativamente el riesgo de falla de la máquina y evitando el costoso mantenimiento excesivo. Piense en ello como otra herramienta para ayudar a aumentar la eficacia de los mantenedores.

Tradicionalmente, los modelos de pronóstico que dan RUL han sido difíciles de calcular y han necesitado científicos de datos talentosos para implementarlos de manera efectiva a medida. Los altos costos de este enfoque han perjudicado la adopción generalizada. Afortunadamente, con la llegada del aprendizaje automático avanzado y la computación en la nube de bajo costo, los pronósticos se están volviendo más accesibles y, a su vez, el mantenimiento predictivo está logrando escalabilidad.

La seguridad, el cumplimiento, la integración, el conocimiento y la mejora de los procesos son cosas importantes que permite la Industria 4.0. Sin embargo, nada de eso importa sin una maquinaria eficaz que brinde un rendimiento confiable y un tiempo de inactividad mínimo, todo habilitado por los pronósticos.

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