Industrial Analytics basado en Internet de las cosas revolucionará la fabricación industrial

Industrial Analytics

Análisis Industrial o Industrial Analytics (IA) describe la recolección, análisis y uso de la información generada en la operación industrial y a través de todo el ciclo de vida del producto, aplicable a cualquier compañía que produce y vende productos físicos. Esta involucra métodos tradicionales de captura de datos y modelamiento estadístico. Sin embardo, gran parte del valor futuro vendrá de la habilitación de la conectividad mediante la Internet de las Cosas y será mejorado por métodos de análisis e interpetación de la información mediante el Machine Learning”.

Así las cosas, se entiende la Industrial Analytics como el futuro innegable para las empresas productivas debido a la multiplicidad de alcances que tiene principalmente por la rebaja de costos en el proceso productivo porque que lo hace más eficiente y también más inteligente.

La implementación de la IA supone una serie de problemas al interior de la organización, de los que las empresas deben hacerse cargo, siendo el primero de ellos la resistencia que pueden presentar tanto profesionales como técnicos a su implementación simplemente porque se trata de una nueva tecnología que desconocen. La principal manera de abordar este temor es involucrarlos desde el primer momento y valorando las contribuciones que puedan hacer.

Podríamos decir que una de las principales ventajas que presenta la AI es la posibilidad de tener un monitoreo constante, objetivo e inteligente, de todo el proceso productivo. Constante porque el monitoreo del proceso y de las partes y piezas de desgaste de las máquinas, está hecho por sensores, objetivo, porque no interviene el criterio humano, que puede cambiar de persona en persona y por último inteligente porque permite tomar decisiones inmediatas respecto de fallas actuales o potenciales y que redunden en un menor tiempo de detención de la máquina al momento de repararla.

Existen diversos proveedores de estos servicios, pero siempre vas a querer al que realmente se involucre con tu negocio y logre resolver tus problemáticas particulares hablando en tu idioma y adaptándose a tus necesidades. Algunas empresas, dedicadas la mantenimiento industrial y mantenimiento predictivo han lanzado servicios especiales para tiempos de COVID-19 con servicios de diagnóstico gratis de predicción de fallas, que funcionan a distancia y sin intervención en los equipos, entre ellas Control-Tech..

Se publicó un informe fascinante sobre cómo está madurando Industrial Analytics basado en los avances en las áreas de IoT, aprendizaje automático y análisis de big data. Puede descargar el informe Industrial Analytics Report 2016/17 aquí (58 pp., PDF, gratuito, opcional). Este estudio fue iniciado y gobernado por la Asociación Digital Analytics e.V. Alemania (DAAG), que dirige un grupo de trabajo profesional sobre el tema de Industrial Analytics. La firma de investigación IoT Analytics GmbH fue seleccionada para realizar el estudio. Como parte del estudio, se completaron entrevistas con 151 profesionales de análisis y tomadores de decisiones en empresas industriales. Hewlett-Packard Enterprise, las compañías de servicios de ciencia de datos Comma Soft y Kiana Systems patrocinaron la investigación. IoT Analytics GmbH realizó todos los pasos relacionados con la investigación y el análisis necesarios para el estudio, incluidas las entrevistas a los encuestados, la recopilación de datos, el análisis y la interpretación de los datos. Consulte la página 52 del estudio para conocer la metodología.

Información clave obtenida: Para seguir leyendo descarga el PDF.

El aumento de los ingresos (33.1%), la mayor satisfacción del cliente (22.1%) y la mayor calidad del producto (11%) son los tres principales beneficios de Industrial Analytics. La mayoría de las organizaciones industriales ven a Industrial Analytics como un catalizador para el crecimiento futuro de los ingresos, no principalmente como un medio de reducción de costos. Actualizar los productos existentes, cambiar el modelo comercial de los productos existentes y crear nuevos modelos comerciales son tres enfoques típicos que las empresas están adoptando para generar ingresos de Industrial Analytics.

El mantenimiento predictivo y prescriptivo de las máquinas (79%) es la aplicación más importante de Industrial Analytics en los próximos 1 a 3 años. Los análisis relacionados con el cliente / marketing (77%) y el análisis del uso del producto en el campo (76%) son los segundos y terceros más importantes. El siguiente gráfico proporciona una descripción general de las 13 aplicaciones más importantes de Industrial Analytics.

El 68% de los tomadores de decisiones tienen una estrategia de análisis de datos para toda la empresa, el 46% tiene una unidad organizativa dedicada y solo el 30% ha completado proyectos reales. El estudio encontró que del 70% restante de las organizaciones industriales, la mayoría de las empresas tienen proyectos en curso en la fase de creación de prototipos.

Las herramientas de Business Intelligence (BI), las herramientas de análisis predictivo y las plataformas de análisis avanzado serán fundamentales para permitir el análisis de datos industriales en los próximos cinco años. Las herramientas de inteligencia empresarial, como SAP Business Objects, aumentarán en importancia para los líderes de fabricación industrial del 39% al 77% en los próximos cinco años. Las herramientas de análisis predictivo como HPE Haven Predictive Analytics aumentarán del 32% al 69%. Se espera que el papel de las hojas de cálculo utilizadas para el análisis de datos industriales disminuya (es decir, el 27% piensa que es importante en 5 años frente al 54% en la actualidad).

La pila de tecnología Industrial Analytics está diseñada para escalar en base a la integración de sistemas heredados, automatización industrial, sistemas MES y SCADA combinados con datos basados en sensores. IoT Analytics GmbH define la pila de tecnología basada en cuatro componentes que incluyen fuentes de datos, infraestructura necesaria, herramientas analíticas y aplicaciones. El siguiente gráfico ilustra la pila de tecnología.

El Internet de las cosas industrial (IIoT) y la Industria 4.0 permitirán una era de sensores inteligentes en el taller que pueden tomar decisiones autónomas y compensaciones con respecto a la ejecución de la fabricación. IoT Analytics GmbH predice que esto conducirá a procesos inteligentes y productos inteligentes que se comunican dentro de los entornos de producción y aprenden de sus decisiones, mejorando el rendimiento con el tiempo. El estudio sugiere que los agentes del Sistema de ejecución de fabricación (MES) se integrarán verticalmente en los procesos de gestión de cambio de producto y planificación empresarial de nivel superior para que estas organizaciones puedan orquestar sincrónicamente el flujo de datos, en lugar de atravesar cada capa individualmente.

En Control-Tech hemos desarrollado una tecnología de análisis de datos para hacer predicción de fallas futuras en maquinaria industrial através del sonido. Nuestro servicio es a distancia y no invasivo. Ahora en tiempos de COVID-19 estamos dando Diagnóstico Gratis. Si quieres saber más clic acá: Diagnóstico Gratis por sonido.

Control-Tech

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