El mantenimiento predictivo va a la corriente principal
Preparando
el camino para la analítica industrial y la fábrica inteligente integrada
El
mantenimiento predictivo, el monitoreo de las máquinas para evitar averías y
prolongar su vida útil no es un concepto nuevo y ha estado en uso mucho antes
de que el IOT se instalara. Sin embargo, la complejidad y el costo de la
tecnología lo mantuvieron en una prima para muchos fabricantes, difícilmente
justificando la implementación a gran escala.
La transformación IoT industrial ha
hecho las cosas más sencillas y reducido drásticamente las barreras para la
implementación de mantenimiento predictivo. En lugar de concentrarse en
las mediciones individuales, IIOT vincula las prácticas de mantenimiento
predictivo a la automatización general de la fábrica y la habilitación de la
nube. De esta manera, existe un efecto compuesto logrado por los
despliegues de IoT industrial, que también incluyen la administración de
activos, análisis de uso del cliente, analítica industrial y otros casos de uso.
Con este enfoque estratégico, la red eléctrica inteligente y los sensores más pequeños y baratos para la vibración, el análisis térmico, acústico y otros análisis mecánicos, el valor predictivo de mantenimiento se elevará a más de 500.000 millones de dólares para 2025, según McKinsey Global Institute. Lo que es más importante, es probable que la industria manufacturera se reforme totalmente en una central eléctrica digital que traiga nuevos y mejores empleos, reduzca las emisiones y eleve el PIB en todo el mundo.
El mantenimiento predictivo mejora los resultados en una amplia variedad de industrias
En mayo de 2015, Hadoop publicó
un estudio de caso sobre
mantenimiento predictivo para la industria de petróleo y gas. El informe
mostró que el uso de mantenimiento predictivo llevó a un aumento en la
eficiencia y el ahorro. Además, dado que la industria implica el uso de
equipos peligrosos, remotos y difíciles de ver, el estudio reveló que el
mantenimiento preventivo había ayudado a las empresas a evitar problemas de
seguridad. Un informe más
específico pero similar sobre Santos Ltd., uno de los principales
productores de petróleo y gas en Australia y Asia, indicó que identificar los
problemas más apremiantes con el mantenimiento predictivo ayudó a la compañía a
evitar fallas prevenibles.
El
mantenimiento predictivo también ha demostrado ser útil en el monitoreo remoto
de otros tipos de equipos, como ascensores y vehículos en una flota. El
uso de esta práctica ha ayudado a las compañías a reducir el tiempo de
inactividad para la reparación, mejorar la planificación de recursos, predecir
costos y crear un programa de mantenimiento bien administrado. El
mantenimiento predictivo da a las empresas la oportunidad de mejorar la gestión
interna y obtener beneficios para sus clientes. También permite a las empresas
mejorar las relaciones con los contratistas que realizan reparaciones y
mantienen el equipo.
El
mantenimiento predictivo tiene el potencial de beneficiar a la economía global
de muchas maneras. Por ejemplo, en muchas industrias como la industria del
petróleo y el gas, la desaceleración económica llevó a una reticencia a fijar
el equipo de envejecimiento. Ahora que la economía ha aumentado, las
empresas están ansiosas por crear programas de mantenimiento más
eficaces. El mantenimiento predictivo les permite hacer eso a un costo
menor que el cumplimiento de los calendarios de reparación tradicionales.
Del mantenimiento predictivo a la analítica industrial
El
mantenimiento predictivo va de la mano con Industrial Analytics, una
metodología que recopila, revisa y cuantifica datos sobre las operaciones
comerciales. Para que el mantenimiento predictivo funcione correctamente,
el programa de software debe recuperar los datos correctos. Debe entonces
relacionar esos datos con las preocupaciones actuales, tales como "¿Qué
podría suceder?" Y "¿Qué acción se debe tomar?" A una pieza de
equipo. Este es uno de los retos relacionados con el IIOT.
Actualmente
hay un número creciente de soluciones de analítica industrial, pero el mayor
problema para los fabricantes es aplicarlas para algunos casos de uso práctico
que traen un buen ROI. Mientras que la tecnología IIOT ya está allí, las
empresas no están seguros de cómo empezar con ella. En este sentido, el
mantenimiento predictivo ha demostrado ser uno de los mejores candidatos - ofrece
ROI calculable y requiere un esfuerzo tecnológico relativamente modesto.
El estudio realizado por la Asociación de Analítica Digital
eV Alemania (DAAG) ,realizado
entre 151 analíticos profesionales en empresas industriales en 2016/2017,
sugiere que el mantenimiento predictivo es la aplicación más importante para la
analítica industrial para los próximos años. Un tercio de los encuestados
también afirmó un aumento de los ingresos como el mayor beneficio de la
analítica industrial para sus empresas.
Industrial IoT Cloud para la Fábrica
Inteligente Integrada
El
mantenimiento predictivo es el elemento básico de IoT industrial, pero, a mayor
escala, es sólo un eslabón en la cadena de evolución hacia una fábrica
inteligente integrada, el santo grial de la Industria 4.0. Para lograr
este objetivo, el manejo de la integración entre las nuevas soluciones IoT es
tan importante para las empresas manufactureras como la creación de aplicaciones
inteligentes y rápidas de IoT y los propios sensores.
La
pila industrial moderna de IoT está tomando los avances necesarios para poner
en orden los casos de uso esporádicos y las soluciones específicas de la tarea
de modo que un concepto elegante de la fábrica evite de ser una amalgama de la
tecnología intimidante. Una nube IoT industrial proporciona el beneficio
de la orquestación centralizada de soluciones, la gestión de datos y usuarios y
la innovación directa de IoT. Por otra parte, los fabricantes tienen una
capacidad única para crecer en empresas de tecnología IoT fuerte mediante el
crecimiento de sus propios ecosistemas de nube de IoT y destacándose del resto
con los servicios modernos de nube para clientes y socios comerciales.
El
mantenimiento predictivo ya está en la planta, pero su éxito como el de un
pionero IIoT es también un buen modelo para una mayor convergencia de sensores,
máquinas, robots y nubes. Lo mejor está por venir.