Transformando la Gestión de Activos y Rendimiento Operativo
MechChem habla con Stefan Swanepoel de Pragma, especialista en gestión y monitoreo de activos físicos empresariales, sobre cómo el Internet Industrial de las Cosas (IIoT: Industrial Internet of Things) está difuminando las líneas entre la gestión de activos, el mantenimiento basado en condiciones y el rendimiento operativo.
El grupo de I+D (Investigación y Desarrollo) de Pragma se encarga de la I+D y el desarrollo de productos y, dentro de ese grupo, Swanepoel es responsable de los proyectos de I+D y el IIoT está jugando un papel cada vez más importante en todo el trabajo de desarrollo de Pragma.
“Nos dimos cuenta hace mucho tiempo que el IIoT está llegando y necesitábamos prepararnos para ello. Estábamos destacando la tendencia y aconsejando a los clientes que se pusieran al día. Lo que estamos viendo ahora, sin embargo, es que la iniciativa viene de los clientes, en busca de soluciones muy sofisticadas”, dice.
Pragma ha estado involucrada durante mucho tiempo en el mantenimiento predictivo, evaluaciones de vida útil restante, y monitoreo de equipos de planta que ya están habilitados para enviar datos electrónicamente. “Pero ahora hemos identificado específicamente algunos proyectos en torno al IIoT, para elegir socios con los que podamos alinearnos y las habilidades que necesitamos desarrollar para aprovechar al máximo esta tecnología emergente rápidamente”, informa Swanepoel a MechChem.
“Hay un sinnúmero de dispositivos, plataformas y proveedores de IIoT en estos días y es bastante importante para nosotros elegir los que satisfacen las diferentes necesidades que probablemente encontraremos. Y estas necesidades son muy diversas también. Tenemos clientes de servicios de campo con activos distribuidos, donde se necesita recolectar bajos volúmenes de datos de los activos en el sitio y, en el otro extremo, tenemos clientes que esperan que monitoreemos sistemas a nivel de planta en tiempo real, en una base por milisegundo. Así que una solución que sirva para todo no es posible”, sugiere.
Lo más importante, dice, es que Pragma necesita una plataforma que pueda incorporar datos de diferentes tecnologías de sensores, ya sea datos de bajo volumen o de alto volumen, que lleguen en ráfagas o en flujos continuos. “Eventualmente, todos los datos deben llegar a un solo lugar donde podamos aplicar análisis y soluciones de inteligencia empresarial (BI: Business Intelligence) para establecer flujos de trabajo, desencadenar acciones y cosas por el estilo”, señala.
Sigfox y LoRaWAN
Dos tecnologías de red IoT de interés para Pragma en este momento son los proveedores de servicios de conectividad de red Sigfox y LoRa para el IIoT. “LoRa, por ejemplo, permite el uso de una red pública para conectar dispositivos de red con área amplia y de baja potencia a Internet. A través de una cuenta de IoT basada en la nube, los sensores habilitados para LoRa y los dispositivos de monitoreo se registran en la plataforma LoRa de la empresa, de la misma manera que un teléfono se registraría en una red celular. Esto permite inmediatamente que los datos comiencen a fluir para su almacenamiento en un sitio seguro basado en la nube.
“Lo atractivo de LoRa es que por ejemplo, una empresa privada puede instalar una estación, en un área remota. Sensores habilitados con conexión inalámbrica pueden conectar equipos a la red LoRa privada de la empresa, independientemente de cualquier conexión directa a Internet. Esto permite que las áreas no cubiertas por servicios de red también participen en el IIoT.
“Sigfox es similar y ya ha establecido una amplia cobertura en otros paisespara adquirir datos de dispositivos IIoT, pero no permite que una empresa configure una estación privada, por lo que los usuarios siguen dependiendo de Sigfox como proveedor de terceros. Cada sensor tiene una identificación única y en el momento en que se registra, el back end se conecta a los propios sistemas de una empresa, y entonces se disponen capacidades de análisis de datos.
Desafíos y Soluciones en la Integración de Tecnologías para la Gestión de Activos
“Uno de los desafíos es que muchos de nuestros clientes ya han realizado inversiones significativas en sensores, sistemas SCADA, PLC y otra tecnología para recopilar datos de diversas maneras. Por lo tanto, los clientes son reacios a desechar la infraestructura existente para reemplazarla por una nueva tecnología. Muchos de estos sistemas funcionan perfectamente bien dentro de su ámbito elegido, incluso si son restrictivos según los estándares emergentes.
“Por lo tanto, desde una perspectiva de gestión de activos, necesitamos soluciones que puedan importar datos de sensores y sistemas que ya se hayan instalado en una sola plataforma junto con nuevos datos de los sensores requeridos para fines precisos de gestión de mantenimiento predictivo”, explica.
Dando un ejemplo, Swanepoel dice que las tasas de flujo de las bombas ya pueden estar siendo monitoreadas para fines de control de procesos, pero para el monitoreo de condiciones, uno podría querer saber los niveles de vibración del eje, las temperaturas de los rodamientos y las corrientes del motor de accionamiento del sistema de la bomba. “Por lo tanto, necesitamos formas de instalar e integrar nuevos sensores para recopilar datos además de lo que ya está disponible”, señala.
“Hemos estado trabajando con un proveedor de tecnología llamado IoT.nxt, una empresa que ha desarrollado productos para aprovechar las fuentes de datos existentes ubicadas en diferentes sistemas, al tiempo que también puede integrar datos de nuevos sensores para su procesamiento en una plataforma.”
“Los datos son el ‘petróleo’ del futuro en términos de valor monetario y tecnologías como la de IoT.nxt ayudan a romper los silos de datos que surgen de diferentes proveedores de equipos OEM, proveedores de sensores y otros sistemas de TI que compiten por el acceso exclusivo a los datos. Esto pone a los gestores y propietarios de activos en posición de tener una visión integrada de sus datos de gestión de activos y establecer un ‘gemelo digital’ del mundo físico que podría utilizarse para la toma de decisiones y fines de automatización”.
Explicando más, Swanepoel dice que el contexto operativo actual e histórico completo de una máquina o componente es idealmente necesario para usar en algoritmos de aprendizaje automático y sistemas de procesamiento cognitivo para modelar y predecir con precisión su comportamiento futuro. “El hecho de que la tecnología IIoT ahora haga esto más rentable y técnicamente factible es lo que la hace atractiva para proveedores de servicios de gestión de activos como Pragma”, dice. “Y sistemas como IoT.nxt ofrecen una forma efectiva de usar datos que ya se recopilan en combinación con datos de nuevos sensores para establecer y digitalizar el contexto operativo completo de una máquina o componente”.
Además, la mayoría de las personas esperan enviar todos los datos que recopilan a la Nube, donde serán procesados y analizados para ayudar en la toma de decisiones. Pero a medida que más y más dispositivos se conectan, los volúmenes de datos se convierten en un desafío. “Creemos que el procesamiento local se está volviendo cada vez más importante, de modo que solo la información esencial y pre-procesada necesita cargarse en plataformas de procesamiento en la Nube.
“Para un sensor de vibración, por ejemplo, es posible analizar el espectro de frecuencia localmente y cargar periódicamente solo el espectro en lugar de tener que transmitir continuamente los datos de la serie de tiempo bruta a la Nube”. Esto se llama “Edge processing”, “y mejorar esta capacidad probablemente se volverá cada vez más importante para las implementaciones de IIoT”.
Otro uso del IIoT es para la gestión de instalaciones y servicios para cuidar activos distribuidos en sitios más pequeños y/o remotos. El personal en tales ubicaciones puede no tener las herramientas o habilidades para evaluar los problemas que surjan, por lo que se llama a un ingeniero de servicio de campo para inspeccionar el equipo. Solo al llegar se pueden identificar las herramientas necesarias y los repuestos de repuesto para su entrega y reparación posteriores. El IIoT puede ayudar a evitar esto. Con los sensores adecuados instalados, la naturaleza de un problema se puede analizar de forma remota a través de la plataforma IIoT, lo que permite enviar inmediatamente los repuestos correctos y un ingeniero de servicio de campo debidamente capacitado y equipado.
Estos sitios más pequeños y/o remotos típicamente tienen menos puntos de datos. Usar la misma tecnología que se aplica en una planta automotriz conectada, por ejemplo, podría ser prohibitivamente caro e innecesario. “Es en estas situaciones que creemos que tecnologías como Sigfox y LoRa jugarán un papel más importante”, sugiere Swanepoel. “Cada sensor cuidadosamente seleccionado puede transmitir bajos volúmenes de datos directamente a la Nube para su análisis en una plataforma de procesamiento central”, explica.
Los dispositivos Sigfox típicamente envían alrededor de 6 a 8 bytes de datos cada 10 minutos, en muchos casos suficiente para distinguir entre problemas y entender la condición de una máquina. Para temperaturas de un motor o un nivel de tanque en un sitio de combustible, donde la información no cambia muy rápidamente, una muestra cada diez minutos es más que adecuada”, explica Swanepoel. “Y los datos son fáciles de combinar con datos de Edge de otras fuentes si se utiliza la plataforma IIoT correcta.
“El desafío es simplemente seleccionar la combinación correcta de sensores para la aplicación que se está gestionando y asegurarse de que todos sean compatibles con la plataforma IIoT. También son vitales una reflexión cuidadosa sobre la redundancia tecnológica, la obsolescencia, la expansión del sistema, el mantenimiento y el servicio”, dice.
Estrategias de Costos y Planificación para la Implementación de IIoT
Con respecto a los costos, se debe adoptar un enfoque sensato y pragmático, estrechamente vinculado a la estrategia empresarial. “En lugar de medir cada punto de datos que se pueda pensar, si el impacto de una falla o el efecto en la producción es bajo, puede no ser rentable incluirlo en la estrategia IIoT”, aconseja.
Cualquier inversión en IIoT debe estar vinculada a lo que la empresa está tratando de hacer: la estrategia futura, cuáles son los activos críticos; qué podría salir mal, cómo incorporar mejor estrategias de preaviso confiables; procedimientos de respuesta específicos; y las personas que actuarán en cada respuesta. “Siempre será mejor decidir sobre una solución IIoT después de un análisis estratégico de los objetivos comerciales de una organización, la madurez de la gestión de activos y el rendimiento, que simplemente conectar la planta sin entender qué se quiere lograr.
“Lo que está quedando claro rápidamente es que el IIoT acerca mucho más la gestión del mantenimiento y el rendimiento operativo. Una vez que una organización desarrolla una comprensión de la condición de su equipo, la vida útil restante y el papel que juega en el ciclo de producción, entonces los programas de optimización de costos, energía y producción de la organización se vuelven mucho más efectivos y más fáciles de desarrollar y aplicar.
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