IoT, big data e IA en el mantenimiento predictivo para fortalecer la industria 4.0

Ciudad de México  

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Métodos analíticos: conocer causas y prevenir fallos, monitorear en tiempo real, usar datos históricos para predicciones a largo plazo

 

El Internet de las Cosas (internet of things, IoT), los macrodatos (big data) y la Inteligencia Artificial (IA) son poderosas herramientas para el mantenimiento predictivo, que contribuye a fortalecer la industria 4.0. De acuerdo con una publicación de Fujitsu, Observatorio de la Industria 4.0 y Club Excelencia en Gestión, la técnica del mantenimiento permite a las industrias anticiparse a posibles incidencias o errores en activos durante la producción; entre las diversas innovaciones que entran en juego, destacan las tecnologías cognitivas y la comunicación entre máquinas o dispositivos.

Gracias a soluciones que integran IoT, big data e IA es posible llevar a cabo mediciones, análisis y monitoreos de parámetros propios de activos y entornos físicos de las fábricas. En la esfera industrial, el poder identificar y solucionar de manera temprana problemas relacionados con bienes e instalaciones de las fábricas podría suponer ahorros de alrededor de 40% en costos de mantenimiento. Los beneficios incluyen: incremento de productividad, planeación de inventarios y repuestos optimizada, menos pérdidas por pausas en la producción ocasionadas por mantenimiento ineficiente y disminución de errores humanos en actividades de mantenimiento.

• IoT. A través de dispositivos conectados capaces de capturar y emitir datos en tiempo real acerca de ciertas variables de interés (por ejemplo: temperatura, humedad, vibración, potencia u oscilación); computación perimetral (edge computing), método que facilita el procesamiento de datos en el lugar donde son generados.

• Macrodatos. Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y originados en múltiples fuentes (IoT, históricos, informes, etcétera), hace posible el saber cómo se comportan las variables de manera normal, además de calcular los riesgos cuando dicho comportamiento normal varía.

• IA. Básicamente, tiene tres roles: aprendizaje automático (machine learning) de causa-efecto de las variables de interés; predecir cambios de estado de los activos según los cambios de las variables monitoreadas; automatizar la toma de decisiones con base en datos históricos.

Así, IoT, big data e IA son claves del mantenimiento predictivo y este contribuye a fortalecer la industria 4.0. Ahora bien, advierten los especialistas, cuando las empresas se enfrentan la decisión de si deben o no invertir en estas tecnologías e implementar tales innovaciones en sus líneas de producción, suele detenerlas el hecho de que sus equipos y otros activos son antiguos, no poseen sensores u otros medios de generar datos (y si los producen, a veces no se les da uso). En adición a las altas sumas necesarias, inquieta a los responsables de las fábricas cuestiones como el retorno sobre la inversión.

 

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