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De la Industria Inteligente a la Industria Predictiva

La industria manufacturera está considerada como una actividad tradicional a la que el adjetivo “pesada” le hace flaco favor. Sin embargo, Internet de las Cosas (IoT) está haciendo evolucionar a los fabricantes de todos los sectores hacia modelos inteligentes de producción. Si en la primera fase de lo que se conoce como Industria 4.0 se trataba de implementar dispositivos sensores que recojan infinidad de datos de cada proceso o sección, ahora llega el momento de convertir todo ese Big Data en resultados. Es la hora de la Industrial Data Analytics.

El mercado de la Internet Industrial se estima que crecerá desde los 472 millones de dólares en 2014 hasta los 913 millones en 2018, según Sanjay Ravi, director general de Microsoft, citado por The Irish Times. “Tradicionalmente, la industria manufacturera ha sido una industria muy conservadora, pero en los últimos dos o tres años, con las tecnologías de internet de las cosas, han sido capaces de desencadenar un nuevo nivel de productividad”, afirma.

Una razón clave es que el sector cuenta ya con un magnifico escenario por la cantidad de datos que genera. Existen ya entre 10 y 30 millones de dispositivos de fabricación en red y produciendo datos.

Estos incluyen la temperatura, la ocupación, sensores de humedad, cámaras, dispositivos de localización de vehículos, medidores de carga y de flujo, equipos de la línea de producción y mucho más. Algunos de estos dispositivos los utilizamos a diario sin ser conscientes de ello, como en el caso de los ascensores que están obligados a mantener una revisión constante en prevención de fallos y accidentes y contar con un comunicador con un servicio de averías y emergencias. En la práctica, forman una red propia generando datos de uso de todo tipo que puede ser aprovechada por los fabricantes e instaladores de múltiples maneras. fabricante de ascensores ThyssenKrupp ha empezado a ofrecer mantenimiento predictivo y preventivo mediante la creación de esas redes y un seguimiento constante. Un ascensor puede enviar señales de forma automática cuando se necesita mantenimiento, o una parte necesita ser reemplazada, lo que mejora el tiempo de actividad, la organización de sus servicios técnicos, el stock de repuestos, y la previsión de ventas por sustitución.

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APROVECHAMIENTO DE DATOS EN TIEMPO REAL PARA ANTICIPARSE AL MERCADO

Con cientos o miles de sensores repartidos por todos los productos que una compañía vende conectados Machine to Machine entre sí o directamente con las líneas de fabricación y montaje, la Business Intelligence cobra una nueva dimensión que permite conocer en tiempo real lo que se vende y lo que no, lo que funciona y lo que no, lo que se demanda, etc. Quien espere a disponer de rapports de ventas, estudios de mercado o elaborados informes de producción está perdiendo tiempo con respecto a la competencia si ésta utiliza un eficiente gestor de data analytics. Los nuevos directores de producción, como los de marketing, deberán tomar decisiones más a largo plazo con función estratégica a partir de lo que su industria conectada resuelve sobre la marcha.

Internet Industrial supone la oportunidad de obtener una ventaja competitiva al cambiar su enfoque de desarrollo con la identificación de nuevos modelos de servicio completo. Cada producto vendido, equipado con un dispositivo M2M, ofrece la posibilidad de cambiar los paradigmas de negocio. Un ejemplo muy citado es como Rolls Royce dejó de vender motores de aviación para vender horas de vuelo. Gracias a los sensores instalados en ellos, el fabricante podía saber exactamente el coste de mantenimiento y predecir cuándo deberían ser reemplazados o revisados. Pasar del mantenimiento preventivo al predictivo es el clásico ejemplo de cómo Internet puede beneficiar a las empresas industriales.

No basta con tener acceso a más datos para transformar los procesos enteros y modelos de negocio. Las empresas deben saber cómo hacer uso de tanta información en diferentes niveles de la organización, que en la práctica significa fomentar la cultura de código abierto.

Como ya vimos en otro artículo, el CIO juega un papel importante para ayudar a las empresas a aprovechar la digitalización industrial basada en Big Data. A medida que el mundo se vuelve máS digital también se vuelve más complejo, y esto requiere la utilización de diferentes conjuntos de habilidades dentro de las organizaciones. Los departamentos de IT no pueden permanecer ajenos a la realidad del resto de procesos, así como los ingenieros industriales deben conocer las posibilidades de un mundo conectado. Por supuesto, la labor del management será la de servir de facilitador y nexo entre todos, dando lugar a una nueva mentalidad directiva.

La verdadera inteligencia, también la artificial, no sólo aprende de los ensayos y errores sino que es capaz de utilizar lo aprendido para anticiparse a las nuevas necesidades. Estamos ante la creación de un nuevo paradigma productivo denominado Predictive Manufacturing System (PMS) descrito ampliamente por autores como Jay Lee , de la Universidad de Cincinnati.

Las posibilidades de data analytics para mejorar en competitividad se basan en la evidencia de que podemos convertir en una fuente de datos casi cualquier objeto que salga de nuestras fábricas, como ocurre con el sistema de etiquetado que utiliza Inditex para optimizar un sistema de gestión de stocks y producción estudiado en todas las escuelas de negocios del mundo por su capacidad de anticipación y conversión en tiradas cortas de productos que lleguen antes a los puntos de venta.

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