Compañías de todo el mundo buscan ser más eficientes y dinámicas que nunca antes. En respuesta a esta necesidad, el 95% de los fabricantes ya está usando o evaluando tecnología de fabricación inteligente. (9.° informe sobre la situación de la fabricación inteligente anual, Rockwell Automation)
Es sabido que los datos son clave para satisfacer estas demandas, pero mantener la competitividad a medida que cambia el panorama del mercado requerirá algo más que simplemente recolectar datos. También exigirá transformar la gran cantidad de datos que se generan cada día en inteligencia procesable que impulse la productividad.
Esto significa que las máquinas deben ser capaces de organizar, contextualizar y compartir datos para que los fabricantes puedan obtener un nuevo valor en sus fábricas y aportar nuevos niveles de información en todas sus operaciones.
Los OEM ahora pueden diseñar con datos en el núcleo de sus ofertas
Los datos están en todas partes en las fábricas modernas actuales. Sin embargo, a menudo, es difícil definir exactamente qué datos se necesitan ahora y cuáles podrían ser necesarios para tener éxito mañana. Esto coincide con una nueva y creciente dinámica entre los OEM y los usuarios finales, en la que se confía en los fabricantes del equipo original para el éxito de las máquinas durante largos períodos de tiempo y a menudo es necesario que desempeñen un papel más activo en áreas como la capacitación, el asesoramiento y la integración con los procesos circundantes.
Esto impulsa la necesidad de que los OEM mejoren sus ofertas para que proporcionen más datos, y también que los contextualicen y extraigan para que puedan compartirse fácilmente con otros sistemas. Y aquí es cuando se necesita la máquina inteligente lista para datos.
¿Qué hace que una máquina inteligente esté lista para los datos?
El diseño de máquinas con tecnología lista para datos puede ayudar en que haya un avance significativo en el uso de datos operacionales. Estas máquinas pueden organizar, contextualizar y poner la información a disposición para su extracción, lo que proporciona una ruta para que los usuarios obtengan nueva información sobre las líneas de producción, las instalaciones y las flotas de equipos.
Con los datos en el centro del diseño, los OEM y los usuarios finales definen la información requerida y la trasladan más allá del nivel del equipo, lo que resuelve así el estancamiento de la transformación digital donde ambas partes luchan por estar alineadas debido a requisitos de datos poco claros y altos costos de inversión inicial.
Ahora los fabricantes pueden adaptarse a los cambiantes requisitos de datos y estar preparados para satisfacer las demandas futuras de manera más rápida, eficiente y económica.
Tres puntos de valor que no debe perderse
Este enfoque de diseño más inteligente ofrece a los usuarios la flexibilidad de introducir nuevas mejoras, revisar diseños para realizar cambios o modificar aplicaciones para satisfacer sus necesidades únicas. Nadie tiene que comprometerse con decisiones que no se puedan cambiar más adelante. Las máquinas inteligentes listas para datos cuentan con la capacidad de estructurar, extraer y compartir datos con casi cualquier aplicación externa, y ayudan a proporcionar valor mediante lo siguiente:
- Organización y contextualización de datos
- Separación y optimización del flujo de información
- Combinación de funciones como visualización, análisis de datos, acceso remoto e Internet industrial de las cosas (IIoT) periférica
Una mirada más detallada a los datos organizados y contextualizados
Los OEM deben considerar cómo se usan los datos a nivel de equipo, pero también cómo asegurarse de que estos trasciendan la máquina e ingresen en los entornos digitales del usuario final. Los datos del equipo a menudo aparecen como una lista considerable y relativamente plana de puntos de datos que proporcionan poca información sobre la pertinencia de la información. Al organizar los datos en un modelo, se pueden reunir puntos de datos individuales para ayudar a definir su relación entre sí. Esto incluye datos adicionales que ayudan a definir las relaciones entre las diferentes partes del modelo, lo que brinda contextualización de lo que ocurre en los procesos generales.
Es esta organización y contextualización la que inicia la transformación de datos puros en información accionable.
Empujar contra tirar: desacoplar y optimizar el flujo de datos
La intención es fundamental para la manera en que se consumirán los datos. Debe elegirse si va a haber un flujo constante de datos extraídos por aplicaciones externas tales como sistemas de controles de supervisión y adquisición de datos (SCADA) e historiadores, o si los datos deben estar en una forma más transaccional donde se envían en el momento adecuado desde el nivel de control hasta una application impulsada por eventos.
A continuación, los usuarios deben utilizar una plataforma moderna para proporcionar datos contextualizados y organizados a través de una variedad de protocolos aptos para TI. Al recopilar y presentar solo información significativa, se simplifica el proceso de identificación de los datos necesarios para una application. Estas soluciones optimizadas reducen considerablemente la cantidad de datos que se envían, lo que permite ahorrar tiempo y aumentar la productividad.
Funcionalidad combinada en el nivel de la máquina
También debe haber una solución moderna en el nivel de la máquina que combine visualización, análisis de datos, acceso remoto e IIoT periférica. La capacidad de trasladar datos conduce a ofertas diferenciadas que se destacan en el mercado. Es común que los clientes potenciales no conozcan la información exacta que necesitan. Un enfoque listo para los datos les permite ser flexibles con estos últimos.
El aprovechamiento del valor que antes había quedado atrapado en las máquinas, permite que los fabricantes logren más eficiencia y productividad desde el principio.
Una historia de éxito de OEM
En el pasado, la visibilidad del rendimiento se lograba mediante el envío de datos no contextualizados a un sistema SCADA local y normalmente finalizaba allí. Las diferencias en la generación de informes de datos a menudo ocasionaban confusión en el rendimiento del equipo y la línea de producción de mayor tamaño.
Las máquinas inteligentes listas para datos permiten que los datos de rendimiento se organicen en modelos de información y, con una plataforma moderna, ofrecen una mejor perspectiva en el nivel de la máquina. Los mismos modelos de información pueden ofrecer una visión más completa del rendimiento en el nivel de la línea o más allá.
Estos conocimientos pueden incluso ponerse a disposición del OEM para que pueda monitorear la eficacia, ofrecer asistencia técnica y obtener visibilidad de toda una flota de equipos, todo desde una única fuente de información.
Horia Saulean, directora de soluciones robóticas de DCC Automation, socia OEM de nivel oro de Rockwell Automation, ha sido una de las primeras en adoptar este enfoque. “Nuestros clientes [usuario final] realmente sienten la problemática de la escasez de mano de obra. Necesitan tomar decisiones informadas que les ayuden a lograr la Eficacia Total del Equipo más alta dadas sus restricciones”, explica.
“A través de la implementación de conjuntos de soluciones listos para datos en nuestros equipos, podemos brindarles información que respalde los esfuerzos de mantenimiento predictivo e incluso el uso de la energía de las máquinas. Esto les ayuda a tomar decisiones informadas sobre el uso de sus recursos”.
Eficiencia transformadora
Las soluciones listas para datos están transformando la manera en que las empresas pueden aprovechar los datos, lo que permite a los OEM y a los usuarios finales localizar nuevas eficiencias y aumentar el valor de sus negocios. Cuando la disponibilidad de datos se separa del consumo, los usuarios se vuelven intencionales con la manera en que organizan los datos e impulsan una mayor eficiencia con menos movimiento de datos.
Además, los usuarios finales ahora pueden aprovechar el poder de una plataforma moderna que combina la visualización y la capacidad de extraer datos del equipo y puede obtener la flexibilidad necesaria para alcanzar sus metas de transformación digital.
