Suficiente con los pilotos: IoT en la fabricación está listo para crecer a escala

        Las empresas pueden necesitar duplicar o triplicar los presupuestos de estrategia de datos para construir una infraestructura lo suficientemente grande como para administrar todos estos datos nuevos.
    

        
                                                                                    
                        

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Un nuevo monitor de activos impulsado por inteligencia artificial (IA) de IBM ofrece a los fabricantes la oportunidad de pasar a la siguiente fase de la evolución de Internet de las cosas (IoT). La parte difícil será todo lo demás: dar sentido a los datos, modernizar los procesos existentes y volver a capacitar a técnicos e ingenieros.

El Maximo Asset Monitor de IBM agrega capacidades de inteligencia artificial a la Maximo Suite para ayudar a las empresas a hacer lo anterior y pasar a otra fase de transformación digital.

Kareem Yusuf, gerente general de la unidad de negocios IoT de IBM dijo que el objetivo de IBM para el Maximo Asset Monitor es que las compañías obtengan información y tomen medidas basadas en los datos de los activos que ellos ' re gestionando en Maximo.

“Queremos ayudar a los clientes a obtener nuevos datos o hacer que los datos existentes sean comprensibles”, dijo. “No se trata solo de recopilar datos, sino de incorporarlos a un flujo coherente y vincularlos a los datos históricos de manera consistente”.

Yusuf dijo la transformación digital de gestión de activos en la fabricación está en un punto de inflexión.

“Las empresas están listas para asumir esto con múltiples clases de activos y con múltiples procesos y realmente hacer avanzar las cosas”, continuó. “Estos activos se vuelven fundamentales para la forma en que operan estas empresas, y usted debe tener una forma holística de administrar los activos físicos y conocer su estado”.

Reid Paquin, director de investigación, IDC Manufacturing Insights, dijo que las compañías intensivas en activos como los servicios públicos, petróleo y gas, metales, minería, pulpa y papel, y los productores químicos encontrarán esta mente de monitorear la mayoría útil para eliminar el tiempo de inactividad.

Mientras Brian Hopkins, vicepresidente analista principal de Forrester dijo que las noticias de Maximo son un ejemplo de la tendencia de los proveedores de tecnología que integran IA en casos de uso y soluciones específicas de la industria. Hopkins agregó que esta nueva capacidad se está convirtiendo rápidamente en un juego de mesa en la industria y que el éxito con las soluciones de inteligencia artificial depende de qué tan bien se gestionen los datos subyacentes.

“La gestión de datos en la industria es difícil porque muchos datos provienen de dispositivos y nunca llegan a los lagos de datos empresariales”, dijo Hopkins. “Creemos que comprar una solución como Maximo, sin también llevar a cabo una gestión de datos en el borde, puede ser más frustrante que beneficioso”.

IBM planea aprovechar las capacidades de Maximo integrando capacidades de nube híbrida OpenShift de RedHat, Watson Studio, Watson ML y otras tecnologías centrales en la plataforma.

Las primeras fases de la transformación digital

Para los fabricantes, hay cuatro pasos básicos en la evolución de este nuevo modelo de negocio centrado en datos:

  1. Hacer un activo inventario
  2. Implementando la recolección de datos
  3. Organizando y sintetizando los datos
  4. Usando los datos para desarrollar análisis predictivos y procesos operativos

Yusuf dijo que el La mayoría de los clientes de IBM están en la primera fase de sus transformaciones digitales y están utilizando un sistema de gestión de activos empresariales para tareas básicas. Un grupo más pequeño de empresas está comenzando a capturar datos de los activos existentes.

“Estamos en la cúspide donde las personas necesitan rastrear el problema de la instrumentación”, dijo Yusef.

Paquin acordó que la mayoría de los fabricantes aún tienen trabajo por hacer. “Muchos fabricantes aún necesitan realizar actualizaciones de infraestructura para implementar un programa de Gestión Estratégica de Activos”, dijo. “Además, cuando los activos están conectados, poder administrar todos los datos a los que ahora se puede acceder sigue siendo un gran desafío cuando vemos hablar con los fabricantes”.

La siguiente fase de la transformación es tener suficientes datos coherentes para monitorear la salud de varios activos y construir un sistema de alertas de mantenimiento predictivo. Yusuf dijo que solo unas pocas empresas están utilizando los datos para predecir la falla del equipo.

“Algunos de nuestros clientes han llegado a ese nivel, pero diría que esto es en términos de proyectos piloto en lugar de dramáticamente a escala”, dijo.

Barreras a la transformación digital

Hopkins de Forrester dijo que los fabricantes deben ir más allá de la idea de que la modernización de la tecnología es una estrategia de datos suficiente.

“En nuestras predicciones de CIO 2020, predecimos que las empresas avanzadas reconocerán el verdadero costo empresarial de la gestión de datos y duplicarán o triplicarán sus presupuestos de estrategia de datos”, dijo Hopkins.

Yusuf dijo que ve dos obstáculos comunes que enfrentan las empresas al comienzo del proceso de conectar procesos y máquinas entre sí y con la web. El primero es decidir por dónde comenzar con la transformación, dado el alcance del trabajo.

“Alrededor del 80% del equipo debe ser adaptado para atornillar la conectividad y luego debe conectarse”, dijo Yusuf.

Las empresas tienen que decidir con qué clases de activos comenzar y trazar un plan para recopilar datos y hacerlos útiles al mismo tiempo.

Hopkins dijo que CIOS necesitará aumentar significativamente las capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos.

“El costo del procesamiento de transacciones de datos en escenarios industriales de IoT superará el almacenamiento y el procesamiento centralizado en la nube”, dijo.

Otro elemento crucial en esta transformación es garantizar que beneficie a los técnicos que arreglan y mantienen los sistemas físicos.

“Se arrojan muchos datos a técnicos e ingenieros, y ellos quieren saber cómo esta transición facilitará sus trabajos”, dijo Yusuf.

Yusuf agregó que mejorar la seguridad en el piso de fabricación y establecer plataformas de colaboración para la transferencia de conocimiento son prioridades para la próxima fase del trabajo de IBM.

                                                                                

                                                

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IBM's El nuevo Asset Monitor permite a los fabricantes reunir muchas corrientes de datos en un tablero.

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El nuevo Asset Monitor de IBM permite a los fabricantes reunir muchos flujos de datos en un tablero.

                                            Imagen: IBM
                                        


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