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Los numerosos observadores estiman que en el mundo se está al inicio de una nueva revolución industrial, a la que se considera la cuarta revolución y se denomina “Industria 4.0”. La conexión de muchos productos a Internet, la presencia de sensores, la expansión de las comunicaciones inalámbricas, el desarrollo de robots y máquinas inteligentes y el análisis de datos en tiempo real tienen el potencial de cambiar la forma en que se realiza la producción.

Mi opinión al respecto es que la tecnología cada día va avanzando y por ello se involucra mas en nuestra vida cotidiana conviertiendose en algo indispensable para nosotros, sin embargo, el mal uso hace que lo volvamos como prioridad dandole responsabilidades que no les corresponde hasta el punto que queramos cambiar a las personas por robots o androides.

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Con la mejora de tecnologías como IoT, robótica, big data y computación en la nube, junto con la competencia del mercado, las empresas se han visto obligadas a adoptar la transformación digital. El uso de la tecnología para optimizar los procesos que alguna vez se realizaron manualmente, ha permitido a las empresas crear una nueva forma de trabajar, de una manera más estratégica e inteligente.

Estos avances tecnológicos, junto con movimientos de competencia, estimularon a las empresas a dar un paso más hacia la innovación, lo que resultó en la cuarta revolución industrial, o Industria 4.0. Caracterizado por la convergencia de la operación y las tecnologías de información mencionadas anteriormente, este es un concepto reciente, capaz de transformar la forma en que se producen los bienes y se llevan a cabo las relaciones con los clientes.

Con Industry 4.0, la digitalización de los procesos de producción física y el uso de la tecnología para su gestión dará como resultado un nuevo modelo, que presenta la conexión de sensores y dispositivos interconectados a través de redes, lo que permite el uso de inteligencia artificial.

Según Reynaldo Saad, socio líder de Deloitte para el sector de productos industriales y de consumo, Industry 4.0 promoverá un tiempo de comercialización más corto para nuevos productos, junto con una mayor flexibilidad en las líneas de producción y una mayor eficiencia en el uso de los recursos naturales y la energía.

La cuarta revolución industrial en Brasil

Para los proveedores de servicios y las tecnologías asociadas al concepto de Industria 4.0, Brasil representa una gran oportunidad; sin embargo, el país aún está dando pasos cortos en esta dirección. En el escenario actual, muchas empresas tienen implementadas varias soluciones tecnológicas, pero aún no están integradas, por lo que carecen del concepto 4.0. En Europa, la cuarta revolución industrial es un tema de discusión desde 2011, y las empresas ahora están buscando otras herramientas digitales, como simulaciones 3D e ingeniería predictiva.

El mercado brasileño es cada vez más consciente de la necesidad de estas tecnologías 4.0 como punto estratégico de distinción. Según Raúl Azoli, experto en fabricación de Autodesk, los clientes están incorporando el concepto gradualmente, utilizando robots, sensores en las líneas de producción o datos generados por los sistemas en los procesos de toma de decisiones.

Todos estos cambios graduales impulsados ​​por la cuarta revolución industrial han dado lugar a muchas conversaciones, ya que los trabajadores temen perder sus trabajos con una automatización tan extendida. Sin embargo, lo que realmente sucederá es un cambio en el perfil de los profesionales. La mano de obra disminuirá y el uso de tecnologías y software aumentará. Por lo tanto, los empleados deben prepararse para esta nueva etapa de trabajo.

Lea también sobre cómo las tecnologías 4.0 están revolucionando la industria de compras.

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La cuarta revolución industrial y oportunidades para Brasil 4.0

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Con la mejora de tecnologías como IoT, robótica, big data y computación en la nube, junto con la competencia del mercado, las empresas se han visto obligadas a adoptar la transformación digital. El uso de la tecnología para optimizar los procesos que alguna vez se realizaron manualmente, ha permitido a las empresas crear una nueva forma de trabajar, de una manera más estratégica e inteligente.

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Es un avance muy importante de tecnologías de fabricación por adición donde un objeto tridimensional es creado mediante la superposición de capas sucesivas de material. Las impresoras 3D son por lo general más rápidas, más baratas y más fáciles de usar que otras tecnologías de fabricación por adición, aunque como cualquier proceso industrial, están sometidas a un compromiso entre su precio de adquisición y la tolerancia en las medidas de los objetos producidos. Las impresoras 3D ofrecen a los desarrolladores de un producto la capacidad para imprimir partes y montajes hechos de diferentes materiales con diferentes propiedades físicas y mecánicas, a menudo con un simple proceso de ensamble. Las tecnologías avanzadas de impresión 3D pueden incluso ofrecer modelos que pueden servir como prototipos de producto.

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El nuevo auge de la impresión 3D

Aunque hoy en día aún suena novedoso, lo cierto es que la industria de la impresión 3D lleva tiempo desarrollándose hasta, aparentemente, estar alcanzando a raíz de la pandemia, un cierto período de auge.

Al igual que todas las industrias, en un principio, la industria de la impresión 3D se vio afectada por la parálisis económica mundial a causa de la emergencia sanitaria por la Covid-19. Sin embargo, en poco tiempo, esta industria logró repuntar y consolidar un lugar dentro de la industria manufacturera al demostrar las grandes ventajas que provee.

Un ejemplo de ello es que, ante el cierre comercial internacional, aquellos productores locales que poseían una impresora 3D, pudieron subsanar la demanda interna de componentes especializados quirúrgicos e, incluso, prótesis, que regularmente son abastecidos por la vía de las importaciones.

Esta versatilidad y la gran utilidad que ha demostrado al ser una tecnología auxiliar en la producción de componentes, con la calidad y resistencia necesarias para las respectivas industrias que lo requieren, han apuntalado las inversiones, tanto en adquisición de estos equipos, como en el desarrollo e investigación para el mejoramiento de esta industria.

Los números de la Impresión 3D

A pesar de que es una tendencia que ya se venía dando en los últimos años, el 2020 hubo una notoria aceleración en la adopción de la manufactura aditiva. Tan sólo en Google, las búsquedas sobre temas relacionados con la impresión 3D, aumentaron 50% en comparación al año anterior.

En términos financieros, este mercado existe desde 1980 y, desde entonces hasta el año 2020, mantenía un ritmo constante de crecimiento de entre el 13% y el 20%. En términos de valor de mercado, representaba alrededor de 13,000 millones de dólares para el año 2020 a nivel global, y se estimaba un crecimiento para el 2025 de hasta 25,000 millones de dólares globales.

Sin embargo, los factores desencadenados por la emergencia sanitaria de 2020 en torno a esta industria fueron favorables, a tal grado que el cierre de 2020, el valor total de la industria se estimó mayor a los 16,000 millones de dólares.

Ante este escenario, así como la tendencia sostenida de la adopción masiva y paulatina de estas tecnologías, no sólo como una industria aparte, sino como complementaria en los procesos de manufacturación de otras industrias, se ha replanteado la estimación para el año 2025, en donde se prevé que el valor de la industria de la impresión en 3D alcance los 40,000 millones de dólares globales.

Dentro del mercado bursátil, el año 2020 también fue un buen año para las empresas del sector de la impresión aditiva que cotizan en las diferentes bolsas del mundo, obteniendo incrementos en el valor de sus acciones que van desde un 50% hasta 450% en algunos casos.

En lo que respecta al ámbito empresarial, las grandes empresas de este sector se han estado consolidando, adquiriendo empresas más pequeñas dentro del rubro de la estereolitografía. Otras empresas, en otros sectores, también han aumentado su inversión en equipos de impresión 3D, como complemento para sus procesos de manufactura.

Lo que viene

En este sector de la manufactura aditiva los siguientes pasos son el desarrollo de tecnologías de mayor velocidad de impresión para aumentar el volumen de producción, y el desarrollo de nuevos componentes para estos equipos que permitan mejorar los acabados, aumentar las resistencias y estilizar el detalle para la producción, tanto de manufacturas completas como de componentes para otras industrias, como la industria médica, la industria automotriz o la construcción.

Tal vez lo que es revolucionario hoy, mañana será evidente. En este sentido la industria de la manufactura aditiva espera que el día de mañana, no sea poco común, saber que muchos de los productos de la industria manufacturera se han realizado a través de la impresión 3D.

Abre una cuenta

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La industria de la impresión 3D, un sector en crecimiento

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Aunque hoy en día aún suena novedoso, lo cierto es que la industria de la impresión 3D lleva tiempo desarrollándose hasta, aparentemente, estar alcanzando a raíz de la pandemia, un cierto período de auge. Al igual que todas las industrias, en un principio, la industria de la impresión 3D se vio afectada por la parálisis económica mundial a causa de la emergencia sanitaria por la Covid-19.

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Esto se ha vuelto una necesidad para las empresas del sector industrial por el enorme volumen de datos que se obtienen de forma interna. Para ello se han creado herramientas que son tendencia tecnológica y que logran Analytics & Machine learning, que es el conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos y tecnologías que están enfocados a la administración y creación de conocimiento a través del análisis de los datos existentes en la organización.

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Para el sector industrial esto es de vital importancia porque abre la puerta al mayor desarrollo y uso no solo de la realidad aumentada sino también de: tecnologías avanzadas (como Real time monitoring, Edge – Cloud Computing, Analítica avanzada, Simulación, Blockchain, entre otras.) cuyo propósito es lograr un mejor y más desarrollado funcionamiento de la industria.

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El 2021 fue un año lleno de recuperación luego de una pandemia mundial; y gracias a esto muchas empresas del sector industrial fortalecieron sus lazos con la tecnología para abrirse camino hacia la transformación digital.
Estos lazos son el motivo por el cual tendremos grandes tendencias tecnológicas para el sector industrial en el 2022: dentro de estas se encuentra la realidad virtual gracias al lanzamiento del nuevo Metaverso, pero ¿Cuáles otras tendencias tecnológicas serán parte de la industria en este año?

Hablar de tecnología actualmente, es pensar en herramientas que hace apenas 10 años parecían futuristas y muy difíciles de conseguir; pero para sorpresa de todos hoy en día es posible lograr tecnologías que cambian empresas, empleos, hogares y que en general cambian el mundo entero. Tanto así que es cada vez más común escuchar hablar de Industria 5.0: La revolución tecnológica que pretende potenciar la transformación del sector industrial en espacios inteligentes basados en IoT y en computación cognitiva.

Teniendo en cuenta esto como base, para las empresas del sector industrial vienen retos que consisten en aplicar tecnologías que estén a la altura de la industria 5.0 y aquí te dejamos las que son tendencia para el 2022:

1. Realidad aumentada

Durante el 2021 el mundo entero se sorprendió tras el lanzamiento de Metaverso; y el sector tecnológico se revoluciono tras darse cuenta de que la realidad aumentada ha evolucionado a un siguiente nivel.

Para el sector industrial esto es de vital importancia porque abre la puerta al mayor desarrollo y uso no solo de la realidad aumentada sino también de: tecnologías avanzadas (como Real time monitoring, Edge - Cloud Computing, Analítica avanzada, Simulación, Blockchain, entre otras.) cuyo propósito es lograr un mejor y más desarrollado funcionamiento de la industria.

2. Analizar y compartir datos

Una de las tendencias tecnológicas que se viene gestando desde hace algunos años y que ahora es más evidente es la relacionada a los datos.

Esto se ha vuelto una necesidad para las empresas del sector industrial por el enorme volumen de datos que se obtienen de forma interna. Para ello se han creado herramientas que son tendencia tecnológica y que logran Analytics & Machine learning, que es el conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos y tecnologías que están enfocados a la administración y creación de conocimiento a través del análisis de los datos existentes en la organización. Analytics & Machine learning trata de integrar los distintos sistemas de una organización para obtener de ellos no solo información o conocimiento, sino una verdadera inteligencia que confiera a la organización una ventaja competitiva sobre sus competidores.

3. Explotación de datos de máquinas industriales.

Tal y como lo dijimos anteriormente: las tendencias tecnológicas que ahora son más evidente son las relacionadas a los datos.

Pero esta, va dirigida a las empresas manufactureras del sector industrial que cuentan con máquinas industriales. Durante el 2022 estas empresas deberán vincular herramientas que les ayudaran en el proceso de explotación de datos; herramientas como Innobox, que es una solución industrial IOT que simplifica la captación, análisis y explotación de datos de máquinas industriales: tanto a pie de máquina como de forma remota, de una forma fácil y cero intrusiva con los dispositivos de control.

4. Control de la producción de la empresa en tiempo real

Esta es otra de las tendencias tecnológicas para el 2022 que juega un papel importante para las empresas del sector industrial y que afortunadamente ya es posible gracias a herramientas como MES que desarrolla sistemas computarizados utilizados en la fabricación para rastrear y documentar la transformación de materias primas en productos terminados. Básicamente la captura de datos en planta que permite el control de la producción de la empresa en tiempo real: situación de las máquinas, existencias de productos, tiempos empleados, trazabilidad de los materiales y etiquetado a pie de máquina, proporcionando datos actuales y fiables de todo el proceso productivo.

5. Gestión del Mantenimiento computarizado

El mantenimiento continuo y optimo dentro de una empresa es lo que permite su buen funcionamiento; por lo que lograr un mantenimiento computarizado será una tendencia tecnológica dentro del 2022 que optimizará los procesos de muchas compañías. Esto se puede lograr con sistemas como GMAO, que es una herramienta software que permite optimizar el proceso de mantenimiento de los equipos, activos y propiedades de una empresa. Se utiliza para establecer un plan de mantenimiento óptimo asignando operaciones correctivas y preventivas, así como programar y crear órdenes de mantenimiento.

Sin duda alguna el 2022 será un año en el que la tecnología por si sola jugara un papel fundamental; justo por eso también el gobierno Español ha abierto convocatorias de subvenciones: donde las empresas podrán acceder a varias de estas tendencias tecnológicas con la ayuda de partners que ayuden en el proceso como Innova IT.

Ahora que sabes cuales son las tendencias tecnológicas para el sector industrial en el 2022, cuéntanos:
¿Cuál de todas te llamó más la atención y cual crees que será importante dentro de tu empresa durante este año?
Déjanos tu comentario.

Si quiere más información o tiene preguntas o ideas que le gustaría compartir: envíenos un mensaje a comercial@innovait.cat o llene el formulario a continuación y le responderemos lo más pronto posible.
Para algo más específico y concreto, pídanos cita previa y visítenos en nuestras instalaciones.

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Tendencias tecnológicas para el sector industrial en el 2022 - Innova IT

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El 2021 fue un año lleno de recuperación luego de una pandemia mundial; y gracias a esto muchas empresas del sector industrial fortalecieron sus lazos con la tecnología para abrirse camino hacia la transformación digital.

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La Inteligencia artificial se ha convertido en uno de los conceptos o disciplinas qué mayores ventajas ha prestado al sector industrial.  Se trata de procesos que se implementan para enseñar a la maquinaria, en dónde los costos podrían reducirse y la creación de los proyectos podría ser mucho más rápida.

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Las tecnologías como los bots, la automatización y el machine learning son una bendición para las empresas, puesto que automatizan las tareas repetitivas y permiten que los clientes encuentren la información que necesitan en el momento que más les conviene. Trabaje de manera más inteligente, en pos de las mejores experiencias de cliente e engagement de colaboradores, y óptimos resultados de negocio.

1. Combine la IA con agentes humanos: Obtenga los mejores resultados a partir de las interacciones del cliente al combinar el poder de la inteligencia artificial (IA) con las habilidades de sus colaboradores. La IA garantiza que la demanda de cada cliente será satisfecha por aquellos colaboradores que están capacitados, disponibles y empoderados para satisfacer esa necesidad.

2. Entregue a los clientes la posibilidad de comunicarse por los canales que desean, incluido el de voz: Instale la IA sobre una base omnicanal que conecte todos los puntos de contacto del cliente. Esto le permite compartir el contexto histórico a medida que las conversaciones van cambiando de canal. Reducirá los costos porque habrá menos interacciones con los agentes y se reducirá el tiempo promedio de atención.

3. Personalice el autoservicio: Si bien sigue cayendo la cantidad de llamadas telefónicas que ingresan al contact center, siguen creciendo las expectativas de tener un autoservicio personalizado en los canales de voz y digital. El engagement por autoservicio disminuye el volumen de llamadas y mejora la resolución en el primer contacto. Combine el autoservicio con el servicio asistido para que sus clientes tengan la opción de conectarse con un agente.

4. Mejore el engagement de los colaboradores y la satisfacción en el trabajo: Con colaboradores comprometidos, reducirá la rotación y el ausentismo y mejorará la satisfacción del cliente. Comience utilizando simulaciones de IA para hacer la contratación con escenarios hipotéticos, la incorporación, el análisis de desempeño, la capacitación y el desarrollo personalizado.

5. Identifique áreas de mejora y forme equipos más eficaces: Instale la IA sobre una base omnicanal que conecte todos los puntos de contacto del cliente. Esto le permite compartir el contexto histórico a medida que las conversaciones van cambiando de canal. Reducirá los costos porque habrá menos interacciones con los agentes y se reducirá el tiempo promedio de atención.

6. Combine los asistentes virtuales con los empleados de servicio al cliente: Escuche atentamente y analice siempre el contenido y el contexto de la interacción en curso, y deje que los asistentes virtuales den a los colaboradores prompts, indicios, recomendaciones e incluso ofertas especiales según su interpretación dinámica de la necesidad del cliente captada en la interacción.

7. Comuníquese proactivamente con los clientes y oriéntelos en sus journeys: Comprenda el comportamiento del cliente y sepa cuándo contactarlo; por ejemplo, cuando no esté yendo por el camino correcto o perdido en su sitio web. Puede interceptar los carros de compras que están a punto de abandonarse. Al mapear los journeys del cliente, puede detectar quién necesita asistencia o tiene preguntas o quién duda en comprar. También decidir si utilizar bots, humanos o una combinación de ambos para mejorar la experiencia del cliente.

8. Convierta los leads más calificados en clientes: No es posible contactarse con todos los leads siempre. Es fundamental comprender los journeys de sus clientes. La capacidad de engagement a través de la IA combinada permite monitorear el sitio web e identificar cuándo los usuarios se apartan del objetivo que usted ha fijado. Con la plataforma de experiencia de cliente adecuada, sus agentes podrán contactar a cada prospecto en forma personalizada y convertirlos en clientes.

9. Escoja una solución con microservicios comunes para acelerar la implementación y reducir el riesgo: Con los microservicios, usted puede comenzar con algo modesto y luego configurar e implementar un bot para una tarea específica, como aceptar un pago, hacer una reserva o traducir un diálogo. Escoja una cuestión bien puntual o una tarea repetitiva con el objetivo de reducir costos y hacer que el proceso sea más eficiente y rápido.

10. Cree reglas que conecten a los clientes con los agentes indicados: Podrá crear reglas que lo conecten rápidamente con cualquier agente o con el que esté mejor calificado para atenderlo según sus necesidades. Conozca las ventajas de adoptar un enfoque de IA que se combina perfecto con el toque humano para que sus clientes se comuniquen por los canales que desean con más rapidez. Las empresas que han combinado la IA con los agentes humanos manifiestan que su servicio de atención ha logrado mejorar la satisfacción del cliente (61%) y del agente (69%).

Fuente: Genesys (www.genesys.com)

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10 formas de aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) y brindar experiencias del cliente excepcionales - Grupo In Motion

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Las tecnologías como los bots, la automatización y el machine learning son una bendición para las empresas, puesto que automatizan las tareas repetitivas y permiten que los clientes encuentren la información que necesitan en el momento que más les conviene.

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Cuando se habla de instrumentos inteligentes puede hablarse de las herramientas que se integran al sector industrial para disponer de un control y optimización de los procesos. Incluso en diversos momentos es posible la ejecución de actividades básicas sin que se necesite de una mano de obra asistencial.
Acciones cómo abrir puertas, movilización de productos, refrigeración, refrigeración de espacio, son posibles gracias a las herramientas de tecnologías en la ingeniería.

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La domótica es la automatización de distintos dispositivos. Instalada desde hace varias décadas en los hogares, lentamente va dando lugar a la casa inteligente. Sin embargo, es la "smart home" la que aprende de los hábitos de los usuarios y toma decisiones. Así, la domótica es la base, y la clave está en los sensores, la conectividad y la interoperabilidad de los elementos de una casa inteligente.

Elementos de una casa inteligente

Veamos los elementos de una casa inteligente:

Energía. ¿Las facturas de los servicios públicos te recuerdan cada mes que utilizás mucha energía? La casa inteligente procura que estos consumos sean eficientes. Es decir, que se obtengan los mismos o mejores resultados con un menor costo. Dispositivos: sensores de iluminación inteligente, termostatos de aprendizaje, enchufes inteligentes. Todos se sincronizan con los dispositivos de seguridad.

Seguridad y prevención de accidentes. Implica contar con vigilancia las 24 horas los siete días de la semana. Los artefactos son cámaras, sensores de movimiento, sensores ambientales, cerraduras eléctricas o electrónicas. También detectores de humo, alarmas locales o señales de alerta en el teléfono inteligente.

Salud y confort. Son dispositivos que hacen las tareas diarias más cómodas y agradables. No importa que se trate de regar las plantas o hacer la lista de compras. Se incorporan artefactos conectados a la red, balanzas inteligentes, dispositivos de suministro de alimento para mascotas o lo que tu imaginación te dicte.

Ambiente. Controlan la temperatura, calidad del aire, intensidad de la iluminación, nivel de ruidos y sonidos. Incluyen antibacterianos y purificadores de aire. Se sincronizan con los dispositivos de energía, confort y entretenimiento.

Entretenimiento. En estos tiempos de confinamiento y distancia social, las familias han descubierto la importancia de que la casa sea segura, confortable y... ¡divertida! Los dispositivos coordinan arte, tecnología y entretenimiento para hacer más amenas las horas que se pasan en el hogar.

¿Cómo funciona la casa inteligente?

La casa inteligente implica la coordinación y sincronización de los distintos dispositivos, a través de un sistema que almacene datos y aprenda de ellos. Está compuesto por:

Conectividad a Internet fluida y de alta velocidad. Si no se cuenta con un buen servicio de Internet puede ser necesario crear una red interna.

Un centro de comandos. Sirve para que los dispositivos puedan comunicarse entre sí. Dispone de una pantalla para controlarlos. Puede ser mediante botoneras o comandos de voz.

Aplicaciones móviles para control remoto.

Sensores. Su función es recoger información, almacenarla y utilizarla para adaptarse a los hábitos de los usuarios.

La buena noticia es que es posible ir automatizando la casa de a poco. Actualmente, pueden adquirirse dispositivos que permiten ensamblarse en un sistema único. Por otra parte, la mayoría de los dispositivos hoy en día funcionan mediante Internet inalámbrica. Así, se pueden incorporar sin realizar modificaciones.

Sin embargo, en el caso de artefactos que deben conectarse a la corriente eléctrica, probablemente sea necesario modernizar el cableado. Esto se hace con el objetivo de obtener un mayor rendimiento y confiabilidad.

No hay un orden estricto para la automatización de la casa. La instalación de distintos dispositivos responde a las necesidades de los usuarios, aunque siempre se recomienda comenzar por la iluminación inteligente.

Usuarios inteligentes para casas inteligentes

Los sensores, la conectividad y los distintos dispositivos pueden ayudar, pero la casa será inteligente si sus habitantes también lo son. Con esto queremos decir que es importante adoptar hábitos saludables y cuidadosos con el entorno.

Las casas y edificios inteligentes se han desarrollado para ofrecer un mayor confort y seguridad a los usuarios, pero no es su única finalidad. También se espera que hagan un aporte positivo al medio ambiente, reduciendo la huella ecológica y ayudando a la conservación de los recursos naturales no renovables.

Si bien los sistemas inteligentes permiten disminuir los consumos innecesarios, los usuarios deben también aprender a optimizar los recursos. Es necesario adoptar artefactos con eficiencia energética, como también utilizarlos racionalmente para que el ahorro sea efectivo.

La automatización de encendido y apagado de luces y calefacción es muy útil si hay niños en la casa, pero no por eso se debe dejar de inculcarles la necesidad de cuidar la energía y el ambiente. Por ejemplo, se puede aprovechar la instalación de un nuevo dispositivo para sembrar una verdadera conciencia ambiental.

El futuro ya llegó y se instaló en todos los elementos de una casa inteligente. ¡No esperes más! Solicitá asesoramiento aquí.

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¿Cuáles son los elementos de una casa inteligente?

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La domótica es la automatización de distintos dispositivos. Instalada desde hace varias décadas en los hogares, lentamente va dando lugar a la casa inteligente. Sin embargo, es la "smart home" la que aprende de los hábitos de los usuarios y toma decisiones.

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En el sector industrial ha quedado demostrado que el mantenimiento puede llegar a reducir las situaciones desfavorables y puede llegar a extender la vida de la cadena de producción. Así que aplicar mantenimientos predictivos a los equipos o maquinarias que son los encargados de llevar a cabo la ejecución de los productos es una completa necesidad.  Se trata de una serie de herramientas que se incorporan con el objeto de obtener resultados favorables al final de un período.

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FASES DE UN PROYECTO DE MANTENIMIENTO PREDICTIVO

Los proyectos de Mantenimiento Predictivo, salvo contadas excepciones, se estructuran en cuatro fases. Con objeto de que el cliente conozca cuando se empieza a materializar la entrega de valor, diremos que normalmente con la ayuda de nuestra Plataforma MLPredictive y el apoyo del personal de mantenimiento de la empresa, podemos comenzar a predecir anomalías en aproximadamente seis meses después de su puesta en marcha. Las fases son las siguientes:

- Mantenimiento Basado en Condición

La Monitorización Basada en Condición es la primera fase a abordar dentro de un proyecto de Mantenimiento Predictivo ya que inicialmente debemos determinar el estado de salud de las máquinas monitorizadas durante su funcionamiento.

Los objetivos principales de la Monitorización Basada en Condición son minimizar los tiempos de inactividad instaurando un sistema de detección temprana de errores, reducir las prácticas de mantenimiento innecesarias y optimizar los procesos productivos.

Estos objetivos se consiguen monitorizando la salud de los activos de manera continuada mediante la instalación de unos sensores en los componentes mas sensibles o críticos de dichos activos.

La forma más común de realizar esta monitorización es observar cada medición e imponerle un límite de valor mínimo y máximo, es decir, un umbral de trabajo óptimo.

Para poder establecer una monitorización basada en condición es necesario conocer el funcionamiento de la máquina, saber interpretar dicho funcionamiento y alertar del mal funcionamiento.

Todo proyecto de mantenimiento basado en condición debe contemplar las siguientes fases:

En esta fase se realiza un estudio pormenorizado de los distintos elementos que conforman el conjunto de la máquina: motor, rodamientos, partes móviles, elementos de transmisión. Es a partir de este estudio cuando se determinan los umbrales de trabajo óptimo necesarios para realizar la Monitorización basada en Condición.

Las tareas a realizar en este bloque consistirán en:

- Recopilar información de componentes.
- Caracterización de máquinas.
- Identificación de potenciales fallos según análisis.
- Toma inicial de medidas in situ para valorar e l estado real de los activos.
- Reconfiguración de equipos de adquisición según los resultados del análisis.
- Configuración de los niveles iniciales de alarma con los nuevos valores.
- Entrega de informe y documentación.

Una vez adquirido el conocimiento del comportamiento de la maquinaria, se seleccionan los sensores idóneos y su ubicación adecuada para la monitorización. Esta fase es quizás la más importante de todo el proyecto ya que la instalación de un sensor en una ubicación inadecuada puede producir un diagnóstico erróneo o incluso una falta de diagnóstico.

No sirve de nada analizar el comportamiento de la maquinaria y su sensorización si no somos capaces de visualizar la información adquirida de forma clara y concisa (comprender lo que pasa de un vistazo) y si no somos notificados de los posibles problemas detectados.

Para ello, usaremos como punto de partida nuestra Plataforma de Mantenimiento Predictivo, MLPredictive. En ella se darán de alta usuarios, sinópticos de las máquinas, parámetros a monitorizar, se establecerán relaciones entre variables, pantallas, umbrales de comportamiento óptimo, alarmas, modo de notificación de incidencias,etc.

Visualización de la información de forma clara y concisa. La información es poder, pero de nada sirve tener información si no somos capaces de visualizarla de una forma clara y concisa. Es por ello, que MLPredictive incorpora un dashboard que le ayudará en la toma de decisiones gracias a que la información fluye de un modo fácil e intuitivo.
-Detección de Anomalías
En la monitorización basada en condición establecíamos unos umbrales de comportamiento óptimo que nos determinaban las magnitudes normales de operación de una máquina.

Dados estos umbrales y con el sistema de captura de datos instalados, a través de MLPredictive recibiremos notificaciones de comportamientos anómalos que nos sirven para determinar si la maquinaria tiene algún tipo de avería en un momento puntual.

Aunque la monitorización Basada en Condición es una técnica imprescindible y necesaria para la detección temprana de averías, no está exenta de problemas. De hecho, uno de los principales problemas de la monitorización basado en condiciones es el elevado número de falsas alarmas producidas en el sistema por comportamientos puntuales fuera de los umbrales de trabajo establecidos que implican actuaciones de mantenimiento innecesarias, con el desperdicio de tiempo y esfuerzo , y a la postre una pérdida de confianza en el sistema.

En este punto es donde se analizan exhaustivamente los datos acumulados mediante la sensorización y se cruzan con los datos históricos y el refuerzo de información que proporciona el personal de mantenimiento, para definir qué es exactamente una anomalía para cada máquina monitorizada y de qué tipo.

Mediante las actuaciones anteriores conseguimos acotar algo el problema,pero si queremos erradicarlo, necesitamos dar un paso más y utilizar la inteligencia artificial para cribar esos falsos positivos utilizando técnicas de inteligencia artificial y machine learning.

Por lo tanto, el siguiente paso para implantar un solución de mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial es la detección de comportamientos anómalos basados en machine learning.

La Detección de Anomalías es una técnica utilizada para identificar patrones inusuales que no se ajustan al comportamiento esperado, llamados valores atípicos. Tiene muchas aplicaciones en el mundo real, desde detección de fraude en transacciones con tarjeta de crédito hasta detección de averías en entornos industriales.

En esta fase, con los datos adquiridos por MLPredictive durante la fase de monitorización, se crean unos modelos de Machine Learning que son capaces de detectar patrones de comportamiento anómalos o diferentes al habitual, aunque dichos comportamientos estén dentro de los umbrales óptimos de comportamiento para:

- Identificar un comportamiento anómalo con respecto a la evolución en el tiempo de un parámetro. Por ejemplo, en la vibración de una máquina dada la tendencia al alza de las vibraciones durante la última hora (aunque realmente la vibración este dentro de los valores normales de operación).

- Identificar un comportamiento anómalo entre las relaciones de parámetros. Por ejemplo, el comportamiento normal de las vibraciones horizontal y vertical en una máquina mantiene una relación de 1:2, es decir, la vibración vertical normalmente es el doble que la horizontal. Dada una vibración vertical que supere dicha relación el sistema notifica de un comportamiento anómalo

- Identificar patrones de comportamiento estacional

MLpredictive es una solución de mantenimiento indispensable para establecer y optimizar una estrategia de mantenimiento predictivo. A diferencia de otras soluciones del mercado, que se basan en técnicas estadísticas tradicionales como análisis de vibraciones y/o lubricantes para determinar averías, MLpredictive incorpora las últimas tecnologías de inteligencia artificial como ( Machine Learning y Deep Learning ) para crear modelos predictivos que le permiten detectar anomalías y predecir averías futuras en tiempo real.

Una de las características más importantes de estos modelos predictivos es su capacidad de personalización. Podemos crear modelos predictivos personalizados por máquina, por turno o incluso por producto ya que estos modelos se basan tanto en los datos históricos como en los datos captados en tiempo real por los sensores de las máquinas en cuestión.

Otra característica fundamental de nuestra solución es la capacidad intrínseca de autoaprendizaje y retroalimentación de estos modelos predictivos, que le permite amoldarse ante cambios. MLpredictive es una solución personalizable que optimiza la producción y minimiza los tiempos de parada de la línea.

La solución que planteamos consiste en la creación de los siguientes modelos predictivos:

- Detección de comportamientos anómalos en componentes.
- Predicción de averías por componentes con una antelación de 1 a 7 días.
- Predicción de la causa de avería más probable por componentes con una antelación de 1 a 7 días.
- Sistema de acciones recomendadas frente a determinadas averías.

Existen dos factores críticos en el desarrollo de estos modelos que son los datos históricos y los datos actuales de las diferentes máquinas. Para poder crear unos modelos predictivos con un alto porcentaje de acierto es necesario analizar las diferentes fuentes de datos como:

- Condiciones de funcionamiento. Temperaturas, voltajes, número de ciclos, ...
- Histórico de averías
- Histórico de reparaciones y mantenimiento
- Datos estáticos de los componentes Marca, modelo, antigüedad, ...

Una vez analizados estos datos se contrastan con los datos actuales para establecer comportamientos anómalos y predecir futuras averías.

Esta Fase se lleva a cabo utilizando las siguientes técnicas:

- Integración de la información de las tareas de mantenimiento preventivo con las predicciones de averías. Esta técnica nos permitirá adecuar las tareas de mantenimiento preventivo con las necesidades reales de los componentes actuando sobre aquellos que necesitan atención. MLPredictive alertará sobre posibles tareas de mantenimiento preventivo y acciones no planificadas sobre componentes que tienen una alta probabilidad de fallo en los próximos días.

Recomendaciones de actuaciones frente a averías gracias al tratamiento y scoring de la información no estructurada. La información no estructurada procedente del historial de mantenimiento de una máquina o componente contiene detalles sobre los componentes reemplazados, las actividades de reparación realizadas, etc. A través de esta información MLPredictive es capaz de detectar patrones de degradación vitales para realizar una predicción de averías eficaz.

MLpredictive incluye un modelo predictivo de recomendaciones basado en dichas tareas. Esta información no estructurada es clasificada y puntuada "scoring" de tal modo que, frente a un determinado tipo de avería, determina la mejor acción a realizar.

Seguimiento de las predicciones para asegurar la consecución de los objetivos, garantizar la mejora continua y autoaprendizaje de los modelos. Para validar que un modelo predictivo está ajustado a la realidad es necesario realizar un seguimiento exhaustivo de las predicciones y retroalimentar el modelo con nuevos datos para autoaprendizaje.

MLPredictive incorpora un sistema de gestión de las predicciones que le permitirá realizar su seguimiento de tal forma que pueda marcar una predicción como correcta o como un falso positivo. Estos valores nos servirán para calibrar el modelo y medir su veracidad.

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Mantenimiento predictivo: La importancia de la tecnología

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Los proyectos de Mantenimiento Predictivo, salvo contadas excepciones, se estructuran en cuatro fases. Con objeto de que el cliente conozca cuando se empieza a materializar la entrega de valor, diremos que normalmente con la ayuda de nuestra Plataforma MLPredictive y el apoyo del personal de mantenimiento de la empresa, podemos comenzar a predecir anomalías en aproximadamente seis meses después de su puesta en marcha.

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Lo que se conoce como internet de las cosas se ha convertido en una de las herramientas más comunes y con altos estándares de tendencias en la ingeniería. Se trata de la conexión continua y permanente de los dispositivos y los consumidores a través del uso de la red de internet.

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Con un 60% de la población mundial conectada a Internet, vivimos en la era de la interconexión, y es raro ver personas que no tengan como mínimo un smartphone o Internet en su hogar. Tanto es así, que se ha creado una tendencia llamada "el Internet de las cosas" orientada precisamente a esto, y es precisamente de lo que os vamos a hablar hoy en este artículo, ya que como es un concepto no tangible hay personas que no comprenden qué es concretamente.

¿Qué es el Internet de las cosas (IoT)?

El Internet de las cosas no es sino una red de interconexión digital entre dispositivos, personas y la propia Internet que permite el intercambio de datos entre ellos, permitiendo que se pueda capturar información clave sobre el uso y el rendimiento de los dispositivos y los objetos para detectar patrones, hacer recomendaciones, mejorar la eficiencia y crear mejores experiencias para los usuarios.

Así, el Internet de las cosas es algo así como un concepto intangible, es la conexión por ejemplo entre tu smartphone y los dispositivos smart que tienes en casa para controlar la iluminación o el aire acondicionado, es una Raspberry Pi que controla la programación de tu televisor, o es un robot aspiradora que configuras desde tu teléfono móvil para que te limpie la casa automáticamente cuando no estás.

Cómo funciona el Internet de las cosas

Los dispositivos IoT se conectan con un proceso llamado M2M (machine to machine, o máquina a máquina) en el que dos dispositivos o máquinas cualesquiera se comunican entre sí utilizando cualquier tipo de conectividad (que puede ser cable, WiFi, Bluetooth, etc.), haciendo su trabajo sin la necesidad de que un humano intervenga. Esto se realiza a necesariamente con sensores y chips específicos que están dispuestos en los dispositivos (por ejemplo, un smartphone habitualmente tiene sensor de luz ambiental, giroscopio, etc.).

Estos dispositivos conectados generan una gran cantidad de datos que llegan a una plataforma IoT que recolecta, procesa y analiza dichos datos. Esta información se hace relevante al usuario porque gracias a ella se pueden sacar conclusiones de los hábitos y preferencias del mismo, así como para facilitarle la vida. Por ejemplo, y hay algún fallo en tu coche te puede llegar un aviso para que lo lleves al taller.

¿Cómo influye el IoT y por qué se llama así?

En nuestra vida cotidiana podemos ver una enorme cantidad de objetos conectados que forman parte del Internet de las cosas, y es que según el Worldwide Global DataSphere IoT Devices and Data Forecast para el año 2025 tendremos en torno a 41.600 millones de dispositivos conectados. A continuación vamos a poner algunos ejemplos para que puedas entender la repercusión de esto:

Vehículos autónomos: cada vez se habla más de los coches que conducen solos sin que el usuario tenga que hacer nada más allá que decirle dónde quiere ir. Lo que está claro es que los vehículos son cada vez más inteligentes, con pantalla táctil y una enorme cantidad de sensores que facilitan la vida al usuario.

Robots aspiradora: cuentan con una gran cantidad de sensores que permiten limpiar el suelo de la casa sin chocarse con nada y esquivando obstáculos de manera independiente.

Smart home: los dispositivos "smart" para los hogares incluyen desde sensores de presencia que encienden luces automáticamente hasta sensores de temperatura o humedad que activan otros aparatos. Incluso los asistentes como Alexa son dispositivos IoT.

Son tantas las "cosas" y aplicaciones que tiene este término que por ese motivo se ha determinado "Internet de las cosas", pues como hemos dicho antes es una especie de ente abstracto complicado de definir con exactitud.

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Internet de las cosas o IoT: qué es y por qué se llama así

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Con un 60% de la población mundial conectada a Internet, vivimos en la era de la interconexión, y es raro ver personas que no tengan como mínimo un smartphone o Internet en su hogar.

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Una de las grandes necesidades que el mundo actual exige es la reducción del consumo energético. Con mayor énfasis, adentrándose en el sector industrial, el impacto que ha dejado a lo largo de estos años ha sido negativo con respecto a la visión del medio ambiente.  Por lo que el uso de alternativas sustentables y más limpias es la premisa para el sector industrial.

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Ahorrar electricidad es responsabilidad de todos. Siguiendo unos sencillos consejos se puede reducir la emisión de los gases invernadero y por tanto nuestra huella en el medio ambiente, responsable del cambio climático.

1. Usa focos de bajo consumo: ahorran hasta un 75% de energía.
2. Apaga la luz cuando salgas de una habitación.

3. Utiliza lo más posible la luz natural, abre las cortinas y persianas.

4. Si requieres calefacción, gradúa el termostato a 20º C o menos y abrígate un poco más dentro de casa. Cada grado suplementario representa un 7% más de consumo energético.

5. Si requieres el uso de aire acondicionado, gradúa el termostato a una temperatura soportable, utiliza ropa clara y ligera que te permita reflejar de manera eficiente la radiación solar. Cada grado suplementario del aire acondicionado representa un 7% más de consumo energético.

2. Usa la lavadora llena: ahorrarás agua y electricidad.
7. Compra alimentos de temporada y a ser posible de producción local. Son más baratos desde el punto de vista del transporte y refrigeración (no requieren de consumo de combustibles y electricidad).

8. Descongela tu refrigerador: la escarcha crea un aislamiento que puede acarrear un 20% extra de consumo eléctrico.

9. Sustituye tu refrigerador viejo (de más de 10 años) de alto consumo eléctrico, por uno moderno de bajo consumo (consume 1/3 parte de electricidad). La diferencia de costo se paga con el ahorro de energía.

10. Mantén las puertas de los refrigeradores cerradas y asegúrate de que sellan herméticamente.

11. Apaga tu ordenador si no lo estás utilizando: un aparato en posición de espera puede representar hasta un 70% de su consumo diario.

12. Desconecta todos los aparatos eléctricos que no estés utilizando, al estar conectados consumen energía (aunque no estén encendidos).

13. Si está dentro de tus posibilidades usa energías alternativas para la producción de electricidad, como celdas fotovoltaicas para utilizar la energía solar, generadores eólicos (movidos por la acción del viento), entre otros.

14. Evita usar la plancha y las cafeteras en exceso.

15. Si se tienen estufas eléctricas es mejor sustituirlas por estufas de gas.

16. Apaga las luces de tu lugar de trabajo en las zonas comunes poco utilizadas.

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16 consejos para ahorrar energía eléctrica

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Ahorrar electricidad es responsabilidad de todos. Siguiendo unos sencillos consejos se puede reducir la emisión de los gases invernadero y por tanto nuestra huella en el medio ambiente, responsable del cambio climático. Usa focos de bajo consumo: ahorran hasta un 75% de energía.2. Apaga la luz cuando salgas de una habitación.3.

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Se trata de lograr producir en el menor tiempo posible y con un margen de error mínimo, actividad que puede beneficiar en gran medida a la empresa en cuestión. En años recientes hemos visto cómo grandes cantidades de personas alrededor del mundo han perdido sus puestos de trabajo, por lo que existe una preocupación intrínseca qué se relaciona directamente con la calidad y el mejoramiento, dejando de lado las fallas.

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Erick Pardo – Consultor SEO: Posicionamiento Web en Google

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Erick Pardo – Consultor SEO: Posicionamiento Web en Google

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