Imagina una empresa del sector agroalimentario que fabrica máquinas muy innovadoras para uso diario en hoteles, restaurantes y establecimientos de catering (horeca). Para garantizar su buen funcionamiento y resolver los errores de forma más ágil sería necesario programar revisiones o intervenciones periódicas. Si incorporamos software, conectado a los terminales IoT de las máquinas, la compañía dispone de información suficiente sobre su operativa para hacer mantenimiento predictivo que permite mejorar el tiempo de respuesta. Gracias a esa tecnología, disponible además en una app móvil, sabe qué elemento debe sustituir antes de que vaya un técnico físicamente a las instalaciones donde está la máquina o incluso puede enviar la pieza directamente para que se cambie.
Esto, precisamente, es lo que hace Zummo, referente en el diseño y fabricación de máquinas automáticas exprimidoras de cítricos. Su caso es un ejemplo de la importancia de introducir el software para relacionar las máquinas y optimizar su funcionamiento y, por tanto, la productividad de un negocio. Este tipo de tecnología recopila datos de los sensores que tiene la máquina, generando grandes cantidades de información sobre su estado en tiempo real. A través de algoritmos de aprendizaje automático, se identifican patrones que permiten prever fallos o problemas de funcionamiento, antes de que se produzcan. Así, se pueden programar las intervenciones evitando paradas innecesarias, no planificadas y anticiparse a posibles averías, además de realizar configuraciones según los patrones de uso.
IoT industrial: ganando eficiencia
Desde el sector de la logística y distribución hasta hospitales, pasando por empresas energéticas, fábricas de automoción, de alimentación y bebidas o farmacéuticas. Prácticamente cualquier sector ha integrado robots para realizar diferentes tareas en su cadena de producción. Son máquinas que permiten ganar precisión y productividad. Según los últimos datos de la Federación Internacional de Robótica (IFR), en 2022 se instalaron más de 553.000 robots industriales en las fábricas de todo el mundo, lo que representa un 5% más que el año anterior y se calcula que el 2023 se ha cerrado con un crecimiento del 7%.
Instalaciones anuales de robots industriales 2017-22 y previsión para 2023-26
‘Unimate’ es considerado como el primer robot industrial de la historia. Era un brazo hidráulico que se instaló en una cadena de montaje de General Motors en los años 60. Desde entonces, la robótica ha evolucionado hasta desplegarse en prácticamente todos los ámbitos automatizando procesos y buscando mayor eficacia. Vemos robots cargando y descargando mercancías, ensamblando circuitos, realizando tareas de limpieza, manipulando alimentos, aplicando esmaltes y acabados en productos cerámicos o embalando latas y botellines, tal y como explicamos en el episodio del podcast de Cuatroochenta ‘La tecnología que esconde una birra’.
Foto: Unimate poniendo un café en 1967, fuente: UCLA
A lo largo de las décadas, esas máquinas se han sofisticado y han incorporado tecnología más avanzada para poder hacer tareas o funciones más complejas y de forma más autónoma. Se han equipado con sensores y, gracias a soluciones IoT, están conectadas a una red que permite monitorizar su funcionamiento, programarlas dependiendo de las necesidades y hacer un mantenimiento predictivo. El sector cerámico, por ejemplo, dispone de soluciones para anticiparse a posibles fallos de los hornos. El sistema utiliza sensores que recopilan datos sobre la temperatura, la presión y la vibración para identificar patrones que permitan indicar un posible fallo y adoptar medidas proactivas. En otros sectores industriales se utilizan dispositivos IoT que, con técnicas avanzadas de visión, hacen capturas que permiten identificar defectos en tiempo real para evitar así lotes fallidos y aumentar la productividad.
App móvil conectada a IoT para mejorar la experiencia del cliente
Anteriormente, se instalaba una máquina y apenas se tenía información sobre su funcionamiento, hasta que tenía una avería o un fallo. Ahora, gracias a soluciones de software avanzadas, la empresa dispone de información sobre el estado y rendimiento de un equipo para aumentar su productividad. En este sentido, el equipo de desarrollo a medida de Cuatroochenta trabaja en diversos proyectos en los que las soluciones conectadas a terminales IoT ofrecen datos sobre su uso para poder adaptar su configuración.
«Podemos hacer actualizaciones de forma remota para cambiar la iluminación de un proceso, la fuerza de un pistón o la velocidad del motor, atendiendo los hábitos de uso»
Gracias a este tipo de tecnología, los usuarios tienen una mayor visibilidad del uso de sus máquinas. A través de una aplicación móvil, disponen de información en tiempo real, por ejemplo, sobre la cantidad de producto que ha procesado un equipo, el número de horas que ha trabajado o si necesita una acción de mantenimiento. En la práctica estas estadísticas permiten mejorar el tiempo de respuesta y optimizar costes para medir el retorno de una inversión, con una contribución clara en la customer experience (CX).
Beneficios del mantenimiento predictivo:
- Mayor eficiencia
- Optimización de procesos
- Monitoreo en tiempo real
- Mejora de la toma de decisiones
- Perfeccionar la experiencia del cliente
- Reducción de costes
La creciente adopción de dispositivos conectados, sumada a la necesidad de monitoreo constante, explican el progreso de este tipo de tecnología. De hecho, el mercado de servicios IT para IoT prevé un aumento a nivel mundial en la tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 34% hasta alcanzar los 58.000 millones de dólares en 2025, según estimaciones de la consultora Gartner.
«A través de este tipo de soluciones a medida conocemos con detalle cómo funciona el cliente y a qué problema se está enfrentando. Así, el valor del producto aumenta y conseguimos incrementar la fidelización»
Retos: gestión de datos y ciberseguridad
Este tipo de soluciones generan una gran cantidad de datos, que proceden de diferentes fuentes y formatos, como texto, imágenes, vídeo, registros o datos de sensores. El manejo de toda esta información es uno de los desafíos con los que se encuentran las empresas. ¿Cómo almacenar y gestionar estos volúmenes de datos masivos para hacer una buena analítica? Muchas veces se recurre al uso de Data Lake, sistemas de almacenamiento que permiten alojar grandes cantidades de datos sin procesar, para establecer modelos que permitan monitorizar de la mejor manera posible esas máquinas y tener mayor capacidad de análisis. Y es que este tipo de bases de datos modernas facilitan el uso de técnicas de análisis avanzado, machine learning y big data.
A parte de la interoperabilidad para aprovechar el potencial del IoT, la gestión de datos va ligada a otro reto que tienen ante sí las organizaciones y es el de la seguridad, ya que los equipos conectados pueden ser una puerta de entrada para atacar otros elementos de una red si no se securizan de forma adecuada. De hecho, los ataques a través de dispositivos IoT, especialmente aquellos que afectan a actividades críticas, son una de las principales preocupaciones.
La tecnología permite anticiparse y maximizar los resultados de las máquinas para que las empresas ganen eficiencia y productividad, automatizando procesos y tareas y mejorando la experiencia del cliente.
¿Te gustaría aplicar el mantenimiento predictivo a tu negocio? En Cuatroochenta te ayudamos a optimizar el rendimiento de tus activos
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