La digitalización de los procesos productivos ha abierto la puerta a la obtención de datos valiosos para mejorarla eficiencia en el mundo OT. Con la llegada de la Industria 4.0, la automatización y el control de procesos se han transformado radicalmente mediante la implementación de tecnologías como IoT y Machine Learning.
A pesar de los beneficios, muchas empresas todavía utilizan un enfoque reactivo en el mantenimiento de sus equipos, lo que implica que los problemas se detectan solo después de que se han producido, lo que a menudo resulta en costosos tiempos de inactividad y retrasos en la producción. Para evitar esto, cada vez más empresas están adoptando un enfoque proactivo basado en la detección temprana de anomalías, lo que permite la implementación de mantenimientos predictivos para aumentar la vida útil de los equipos, lo que a su vez aumenta la productividad de las empresas.
Elementos clave en entornos OT: Estrategia, arquitectura y seguridad
Al definir una estrategia data-driven en la empresa, es fundamental tener en cuenta que la clave para el éxito radica en la preparación adecuada de los datos y la definición de qué información es relevante, cómo medirla y cómo puede ayudar a tomar decisiones informadas. Esto no solo implica implementar herramientas, sino también identificar los aspectos críticos del proceso de producción y establecer una forma precisa y adecuada de medirlos.
Para seguir una estrategia correcta, se recomienda seguir los siguientes pasos:
- Identificar las variables críticas del proceso: Es importante definir qué variables son las más relevantes y críticas en el proceso de producción y cómo pueden afectar a la calidad del producto o la eficiencia del proceso.
- Determinar la forma más precisa de medirlas: Se debe establecer una forma precisa y confiable de medir las variables críticas, ya sea mediante la implementación de sensores, medidores u otras tecnologías.
- Establecer una frecuencia de muestreo adecuada: Es importante establecer una frecuencia de muestreo adecuada que permita recopilar suficiente información sin sobrecargar el sistema. Esto permitirá obtener una visión más precisa del proceso y detectar posibles problemas o desviaciones en tiempo real.
Además, es importante tener en cuenta que la obtención de datos en el mundo OT requiere una arquitectura adecuada y una gestión acertada de la seguridad de la información, en línea con la normativa ISA/IEC 62443, para garantizar el éxito de su explotación.
- Segmentación de red: La separación física o lógica de los dispositivos en una red es esencial para garantizar que la red industrial y la red donde se recolectan los datos provenientes de los sensores se mantengan separadas. Esto ayuda a evitar que un acceso no autorizado a la red de estos dispositivos tenga un impacto en la seguridad de la red industrial.
- Arquitectura de enrutamiento de datos: Es importante contar con una arquitectura adecuada para el enrutamiento del dato que incluya sensores IoT, dispositivos de Edge computing, brokers de mensajería, sistemas de streaming de datos y plataformas de análisis on premise oen la nube.
Herramientas para la monitorización en tiempo real
La monitorización en tiempo real es esencial para detectar problemas en la producción y tomar decisiones informadas. Para ello, es necesario contar con las herramientas adecuadas que permitan recopilar y analizar los datos de producción en tiempo real.
Herramientas como las plataformas IoT y los sistemas SCADA permiten la interconexión de dispositivos y máquinas para la recopilación y análisis de datos, lo que facilita la supervisión y el control del proceso de producción. A continuación, te presentamos más detalles sobre estas herramientas:
- Las plataformas IoT (Internet de las cosas) permiten la interconexión de dispositivos y máquinas para la recopilación y análisis de datos. Con ellas, es posible obtener información entiempo real sobre el funcionamiento de los equipos y los procesos de producción. Los datos se envían a una plataforma centralizada, donde se pueden analizar para detectar patrones y tendencias. También pueden utilizarse para controlar y supervisar la producción, lo que permite tomar decisiones más informadas y precisas. Las plataformas IoT, como AWS IoT o Azure IoT, herramientas para la monitorización y el mantenimiento predictivo.
- Los sistemas SCADA, se utilizan para el control y monitoreo de procesos industriales. Con ella, es posible recopilar datos en tiempo real sobre el funcionamiento de los equipos y procesos de producción, y visualizarlos en una interfaz gráfica. SCADA también permite establecer alarmas y enviar notificaciones para detectar y corregir problemas de producción. Las empresas pueden utilizar sistemas SCADA como Wonderware o Siemens WinCCOA parar recopilar datos y convertirlos en valor.
La elección de la herramienta adecuada dependerá de las necesidades y objetivos de la empresa.
Caso de éxito: Monitorización remoto de compresores
En nuestro caso de éxito con ABC Compresores, se desarrolló una herramienta de control remoto para todos los compresores que tienen distribuidos alrededor del mundo, con generación automática de informes con herramientas Azure. Puedes conocer más sobre su caso de éxito.
IA para alcanzar el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es una de las aplicaciones más prometedoras de la inteligencia artificial en la industria. La capacidad de detectar fallos y predecir averías antes de que ocurran puede ahorrar costes significativos y mejorar la eficiencia y la productividad.
Sin embargo, para implementar con éxito el mantenimiento predictivo, es necesario un enfoque cuidadoso. En primer lugar, es fundamental tener una buena comprensión del estado de la infraestructura actual de la empresa, así como de los recursos y habilidades necesarios para implementar un sistema de mantenimiento predictivo.
Una vez que se haya evaluado la situación actual, es posible comenzar a analizar las soluciones de mantenimiento predictivo disponibles en el mercado. Existen diversas técnicas y herramientas que se pueden utilizar para capturar anomalías en las máquinas, como el aprendizaje automático o el análisis de datos.
Sin embargo, la implementación del mantenimiento predictivo no es algo que se pueda hacer de la noche a la mañana. Es fundamental definir casos de uso realistas y entrenar gradualmente los algoritmos de aprendizaje automático con los datos disponibles, no es posible decirle al algoritmo que detecte eventos que nunca han sucedido. Además, es importante recordar que la calidad de los datos es crucial para la precisión de los modelos predictivos.
Una vez que se haya implementado un sistema de mantenimiento predictivo, se pueden utilizar herramientas de datos como Grafana o Power BI para visualizar y analizar los datos recopilados. Estas herramientas pueden ayudar a detectar patrones y tendencias.
En conclusión, la transformación digital es una necesidad para la producción actual, y el uso adecuado de los datos es esencial para asegurar el éxito en el futuro. El enfoque data-driven permite a las empresas tomar decisiones más informadas y precisas, y así mejorar la eficiencia y la calidad de sus procesos de producción. La implementación de herramientas y tecnologías como plataformas IoT, SCADA e inteligencia artificial, junto con una correcta gestión de los datos y una definición clara de los objetivos del negocio, son clave para maximizar el valor de los datos y lograr una ventaja competitiva en el mercado.
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