As¨ª son las m¨¢quinas que se arreglan antes de romperse

La conectividad est¨¢ plenamente integrada en los hogares y ya no solo nuestro tel¨¦fono puede navegar por la nube. Neveras, relojes, coches, lavadoras, zapatillas¡­ incluso puedes monitorizar la actividad de tu perro con un simple collar. El llamado internet de las cosas (IoT) llega, valga la redundancia, cada vez a m¨¢s cosas y su extensi¨®n ofrece soluciones que jam¨¢s hubi¨¦ramos podido imaginar. Gracias a esta tecnolog¨ªa, las aseguradoras pueden cargar al cliente solo por lo que realmente necesiten, o las m¨¢quinas son capaces de adelantarse a futuras aver¨ªas y tomar las precauciones necesarias para llevar a la industria un paso por delante en sus procesos. Con la llegada de la nube, su poder se ha hecho a¨²n m¨¢s fuerte.

El mantenimiento predictivo permite a las organizaciones identificar errores operativos antes de que ocurran, evitando los costes que supone tener una m¨¢quina inactiva pendiente de reparaci¨®n. Las empresas que detectan problemas de forma temprana pueden desplegar sus recursos de mantenimiento de forma m¨¢s rentable, optimizar la actividad de los trabajadores encargados de esta ¨¢rea y agilizar recursos en sus cadenas de suministro.

"La revoluci¨®n?industrial trajo las m¨¢quinas; la de internet, la computaci¨®n. La revoluci¨®n 4.0 abarca las dos anteriores", explica Mariano Garrido, arquitecto de soluciones industriales en IBM.?"Es m¨¢s compleja, pero hace las cosas m¨¢s sencillas. Gracias a la capacidad de procesado de datos podemos hacer las m¨¢quinas m¨¢s inteligentes".

Volvo Trucks, camiones conectados

Uno de los sectores que m¨¢s avanza en este sentido es el del transporte. ¡°Nuestro objetivo con el mantenimiento predictivo es que los veh¨ªculos no tengan que pasar por el taller¡±, afirma Jorge Moreno, director de soluciones de transporte en Volvo Trucks. ¡°Nos interesa que puedan estar en la carretera para aumentar su productividad¡±.

La clave est¨¢ en la conectividad de los camiones, una pr¨¢ctica cada vez m¨¢s implantada. Mediante sensores integrados en el veh¨ªculo, un sistema mide los desgastes de sus componentes y, cuando detecta una anomal¨ªa, genera un c¨®digo de aver¨ªa y avisa al taller, que puede destinar a un operario antes de que el problema se incremente. ¡°Actualmente parametrizamos seis elementos del cami¨®n, los que suelen dar m¨¢s problemas¡±, apunta Moreno. ¡°Los sistemas son cada vez m¨¢s abiertos y creemos que podremos ampliarlo en poco tiempo¡±.

Las soluciones predictivas de Volvo suponen, seg¨²n este experto de 41 a?os, un ahorro del 60% de los costes que suponen las paralizaciones imprevistas, pero las ventajas pueden ir m¨¢s all¨¢ del impacto meramente empresarial. Los precios del transporte podr¨ªan bajar gracias a la efectividad del mantenimiento aut¨®nomo y una monitorizaci¨®n eficiente tener consecuencias medioambientales positivas y una mayor seguridad en las carreteras.

• SAP, el software inteligente

Carlos Chicharro, t¨¦cnico en m¨¦todos predictivos en SAP, explica que en un primer momento las empresas se centraban en d¨®nde estaba el cami¨®n, cu¨¢nto hab¨ªa tardado y las paradas que hab¨ªa hecho, pero ahora quieren conocer todo lo que pasa en el camino. ¡°Les interesa saber si el camionero se ha parado al sol, lo cual puede repercutir en el producto qu¨ªmico que transporta o si hay vibraciones durante el trayecto¡±.

El veh¨ªculo es solo uno de los elementos que monitorizan las compa?¨ªas. ¡°Yo puedo recoger informaci¨®n durante a?os sobre c¨®mo se comporta la temperatura de mi motor, pero tengo que juntarla con la forma en que hice mantenimiento¡±, explica Chicharro, de 28 a?os. Con estos datos, los mecanismos de anal¨ªtica avanzada crean algoritmos que predicen cu¨¢nto tiempo va a pasar hasta el fallo y cu¨¢nta vida ¨²til le queda a un activo.

El software de SAP no aprende autom¨¢ticamente de sus errores, por lo que Chicharro rechaza hablar de que exista en su sistema un margen de error fiable. ¡°Nosotros vamos entrenando el modelo. Si algo funciona regular, lo adaptamos y lo volvemos a implantar hasta que funcione mejor¡±. Los t¨¦cnicos que se encargan de modificar estos algoritmos deben configurarlos para cada modelo de m¨¢quina, ya que los par¨¢metros que interesa analizar en dos herramientas de diferentes modelos de producci¨®n van a ser diferentes.

• KONE, ascensores que charlan con internet

El mantenimiento predictivo supone una incre¨ªble ventaja para el transporte industrial, pero tambi¨¦n puede aplicarse al turismo, al sector energ¨¦tico o a la gesti¨®n de las ciudades. En este sentido, la empresa finlandesa KONE ha desarrollado junto a IBM un sistema de IoT cognitiva que permite escuchar conversaciones en lenguaje natural en tiempo real entre un ascensor y la nube.

Ascensor hablando

Este sistema brinda informaci¨®n detallada las 24 horas del d¨ªa sobre deficiencias en la maquinaria y trabajos de mantenimiento y permite adelantarse a posibles fallos. Los usuarios tambi¨¦n disfrutan de ciertas ventajas: tienen que esperar menos tiempo a que llegue su ascensor y obtienen una experiencia m¨¢s personalizada. Esta soluci¨®n ofrece un paquete personalizable para responder a las necesidades individuales de cada elevador y edificio.

El modelo consiste en un ordenador conectado a una serie de sensores con los que interpreta la informaci¨®n y se la traslada a un servidor, que la procesa y responde acordemente. En el proyecto piloto participan cuatro elevadores en Suecia, Finlandia, Francia y EE UU, que env¨ªan datos relativos a los 200 par¨¢metros que monitoriza KONE. La empresa prev¨¦ que el sistema est¨¦ disponible comercialmente a lo largo de este a?o y asegura que podr¨¢ conectar m¨¢s de un mill¨®n de ascensores y escaleras mec¨¢nicas a la nube en los pr¨®ximos a?os.