Por: Erik Lindhjem, vicepresidente y gerente general de la unidad Soluciones de Confiabilidad de Emerson
Erik Lindhjem es vicepresidente y gerente general de la unidad Soluciones de Confiabilidad de Emerson. En este puesto desde junio de 2021, se ha centrado en impulsar la transformación digital por medio de la gestión a nivel de planta de activos y maquinaria de automatización. Se unió a Emerson como vicepresidente de Soluciones de Confiabilidad y consultoría para Asia Pacífico en agosto de 2018, con sede en Singapur.
Ha quedado clarísimo que el mundo de la fabricación de procesos está sufriendo una enorme escasez de mano de obra. De hecho, la Oficina del Censo de Estados Unidos informa que, en 2020, casi una cuarta parte de la fuerza laboral del sector manufacturero tenía 55 años o más.
A medida que el personal experimentado se jubila en masa, los trabajadores menos experimentados toman su lugar y traen consigo una nueva dinámica para el modo en que el personal de mantenimiento y confiabilidad trabaja, aprende, se comunica y colabora.
Esta nueva realidad a menudo crea una desconexión en la planta y en el área de producción. Las organizaciones necesitan capacitar rápidamente a nuevos trabajadores para mantenerse ágiles y competitivas en un mercado global, pero las herramientas y estrategias heredadas que tienen a mano para llevar a cabo esa capacitación a menudo no están a la altura de la tarea ni son las herramientas que una nueva generación de trabajadores digitales se siente cómoda utilizando.
La solución, como ya saben la mayoría de las organizaciones, es la tecnología de automatización y la transformación digital. ¿Cuál es la tecnología adecuada? Muchas organizaciones que ya habían comenzado a modernizar su automatización para enfrentar los desafíos venideros a medida que la IA generativa ganaba popularidad declararon que esta pronto satisfaría todas sus necesidades. Entonces, ¿deberían los equipos de confiabilidad abandonar sus estrategias de modernización tradicionales y centrarse en las nuevas soluciones de IA que están surgiendo en el mercado?
La respuesta es un rotundo “no”.
Si bien las herramientas de IA son emocionantes, aún están en sus primeras etapas, especialmente en el ámbito de la confiabilidad industrial. Además, los sistemas integrales e integrados de salud de los activos que los equipos de confiabilidad actuales están implementando como parte de sus recorridos de transformación digital se fundamentan en una base sólida de Machine Learning, que en sí mismo es la base de la IA.
Las soluciones para la condición operativa de la maquinaria modernas, confiables e integradas seguirán brindando el mejor y más confiable soporte de toma de decisiones a equipos eficientes y en crecimiento a medida que transitan los próximos años y décadas de cambio en la fabricación de procesos. Estas soluciones también ayudarán a esos equipos a navegar por el nuevo y valiente mundo de la IA con la implementación perfecta de tecnologías de IA probadas que resistirán mejor el paso del tiempo.
Captura continua de datos
Hoy en día, los equipos de confiabilidad suelen ser reducidos, lo que los obliga a realizar muchas tareas con un número muy limitado de personal. Cuanto más tiempo dedique ese personal a tareas de bajo valor, como recorrer la planta para ver los activos individualmente, menos tiempo tendrá para dedicarse a tareas más críticas, como mejorar el desempeño, implementar nuevas estrategias de confiabilidad y rastrear y generar tendencias de la condición de los activos para aplicar un mantenimiento predictivo (en lugar de reactivo).
Sin embargo, los equipos de confiabilidad no pueden simplemente abandonar la visibilidad de los activos de la planta. ¿Cómo continúan recopilando los datos que necesitan y al mismo tiempo liberan personal para tareas más valiosas? La respuesta es la monitorización continua de la condición. Un excelente punto de partida son los modernos monitores de vibración inalámbricos, que recopilan datos de los activos de la planta las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año.
Los monitores de vibración inalámbricos más avanzados van más allá de los datos de vibración de espectro y forma de onda para proporcionar una indicación simple y confiable de la condición del equipo por medio de una única tendencia. Independientemente del nivel de experiencia, los técnicos pueden consultar rápidamente un informe del monitor y ver al instante si un activo está en buen estado, necesita atención o está empezando a fallar.
Además, los monitores de vibración inalámbricos ayudan a los equipos eficientes liberándolos de sus estaciones de trabajo. Los nativos digitales más móviles de hoy pueden verificar de forma instantánea y segura los informes de la condición de los activos desde monitores de vibración inalámbricos desde cualquier lugar (dentro o fuera de la planta) con sus dispositivos móviles.
En lugar de detener otras tareas de alto valor para dedicar tiempo a recorrer la planta y recopilar datos, el personal puede integrar el monitoreo en sus otras tareas diarias.
Además, con el monitoreo continuo de la condición, los equipos ya no necesitan preocuparse por la estandarización y cadencia de los datos recopilados porque los datos sobre la condición de la maquinaria llegarán al mismo ritmo y utilizarán exactamente las mismas mediciones, independientemente de quién esté en el personal en un momento dado.
Evolución del Edge
Una vez que los equipos cuentan con una red de monitores de vibración inalámbricos que les brindan visibilidad continua de la condición de los activos, pueden concentrarse en soluciones de automatización que aprovechan el Machine Learning para el análisis en Edge.
Los dispositivos de Edge Analytics no solo monitorean la vibración, sino que también recopilan variables de proceso adicionales, como presión, temperatura, flujo y más.
Después de recopilar los datos, el dispositivo de Edge Analytics aplica herramientas de análisis integradas, diseñadas con base en décadas de conocimiento del dominio de su proveedor, para identificar automáticamente los problemas más comunes con ventiladores, motores, cajas de engranajes, bombas y otra maquinaria rotativa, como problemas de desequilibrio y lubricación.
Con los dispositivos de Edge Analytics se elimina gran parte de la incertidumbre en las tareas de confiabilidad. Los técnicos sin experiencia obtienen el apoyo de decisiones necesario para ayudarlos a identificar qué activos están fallando y cuál es la causa principal, lo que acelera el tiempo de reparación.
Sin embargo, incluso los técnicos experimentados obtienen beneficios, pues ya no necesitan analizar minuciosamente datos de espectro y forma de onda, ni recopilar y aplicar valores de proceso adicionales para diagnosticar un problema. En última instancia, todos los usuarios, independientemente de su nivel de experiencia, obtienen el beneficio de una visibilidad instantánea de la condición de los activos en la palma de su mano.
Visibilidad integral e IA integrada
A medida que una organización comienza a implementar más tecnologías de detección, necesitará formas de reunir esos datos e incorporar más valor. Una herramienta que ayuda a lograr este objetivo es una plataforma de la condición de la maquinaria integrada y adecuada para ese propósito.
Estas plataformas reúnen una amplia gama de datos de dispositivos de detección para ayudar a los técnicos a ver la condición general de su planta en tiempo real, desde una ubicación, lo que hace que sea más fácil y rápido responder a problemas emergentes.
Los equipos de confiabilidad preparados para buscar oportunidades de mejora más allá de la planta pueden mejorar aún más sus capacidades al dirigir su recopilación continua de datos a un software de confiabilidad de nivel empresarial diseñado para integrarse perfectamente con sus herramientas de gestión de activos.
Estas herramientas brindan visibilidad de la condición de las plantas en toda la empresa, lo que permite a los equipos en ubicaciones centrales realizar un seguimiento y controlar las tendencias del estado en toda la empresa para impulsar mejores decisiones comerciales.
Las soluciones de software de confiabilidad a nivel empresarial también están donde las organizaciones más efectivas de la actualidad emplean herramientas de IA que impulsan una mayor confiabilidad. El software de confiabilidad a nivel empresarial más avanzado se integra perfectamente con el software de la condición de activos predictivo y prescriptivo que tiene agentes basados en inteligencia artificial y Machine Learning.
Estas herramientas utilizan algoritmos de reconocimiento de patrones que incorporan datos multivariados, lo que les permite predecir el deterioro de la condición de los activos y fallas inminentes, basadas en décadas de conocimiento del dominio. Además, los proveedores expertos en automatización continúan agregando nuevas capacidades de IA probadas en el campo a sus ofertas.
Estas soluciones de IA no son paquetes de software complementarios complejos o frágiles que requieren experiencia en el dominio de IA y muchas horas de configuración compleja, ni son soluciones que puedan o no resistir la prueba del tiempo. Más bien, son extensiones intuitivas de las herramientas que los equipos de confiabilidad ya comprenden y en las que confían en sus tareas diarias.
Construir una base para el éxito
En la mayoría de los casos, el proceso de transformación digital de un fabricante de procesos avanza gradualmente, pero esto no significa que ignore el valor de los nuevos desarrollos tecnológicos.
Para los equipos que siguen un recorrido de modernización pragmático con el apoyo de un socio de automatización con décadas de experiencia, la implementación de nuevas tecnologías está integrada en el proceso, a un ritmo que no interrumpirá la operación y con una base en pruebas de campo que ayudará a preparar las inversiones para el futuro.
El auge de la IA no significa que sea necesario desviarse del plan de transformación digital existente. Por el contrario, indica que la necesidad de ese plan es mayor que nunca.
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