La computación en nube se está volviendo cada vez más crítica para los negocios, especialmente a medida que se extienden las tecnologías digitales como la IOT. Gartner predice que el próximo año, el mercado de Software como Servicio (SaaS) basado en la nube crecerá un 85%, cinco veces más rápido que el software tradicional. Para las empresas industriales que quieren utilizar el IOT para el mantenimiento predictivo, las soluciones SaaS basadas en la nube ofrecen tremendas oportunidades que tienen el potencial de interrumpir el mundo del mantenimiento de los equipos.
Los beneficios del mantenimiento predictivo IOT son la reducción del tiempo de inactividad, la disminución de las reparaciones de emergencia, las reparaciones de menor costo y el aumento de la disponibilidad de activos para la producción y la prestación de servicios, todo lo cual conduce a un aumento de los ingresos.
Pero hoy, las tecnologías de mantenimiento predictivo todavía solo son adquiridas y utilizadas por unos pocos. Esto se debe al alto costo de la infraestructura, la falta de acceso a datos y análisis, y la capacitación y las habilidades requeridas para el personal que administra estos programas.
El uso de la nube y la infraestructura compartida, y la colocación de los datos de los bienes y sensores en un lugar y de forma coherente, hace posible que los expertos en mantenimiento y los científicos de datos colaboren y proporcionen información a través de las organizaciones. También hace posible la evaluación comparativa del rendimiento de los activos, las ubicaciones y los procesos. Con la evaluación comparativa y la vigilancia del rendimiento continuas, se identifican las áreas que deben mejorarse y las enseñanzas, incluidos los algoritmos de predicción, pueden compartirse y aplicarse en entornos y procesos similares.
La puesta a disposición de aplicaciones de mantenimiento predictivo en la Nube como un Software como Servicio (SaaS) hace que sea más fácil y rápido para las empresas adoptar análisis avanzados, mientras que simultáneamente se reduce la carga y el costo de mantener estas aplicaciones actualizadas. Esto también facilita al personal y a los consultores autorizados el acceso a las mismas herramientas y datos. De esta manera, la innovación se acelerará al permitir que los algoritmos se compartan y se mejoren.
Con los datos ahora en una forma consistente y en un solo lugar, se pueden crear nuevos productos analíticos y generadores de ingresos en asociación con los proveedores de soluciones y los suministradores. Por ejemplo, con el respaldo de los datos, se pueden ofrecer programas personalizados de garantía extendida y servicio superior para activos individuales y clases de activos.
Para poder prestar estos servicios, los datos, como los datos de vibración y los datos ultrasónicos, y los parámetros y algoritmos pertinentes de los activos, deben combinarse en una plataforma capaz de manejar grandes corrientes de datos temporales enviados por sensores en el terreno. El procesamiento de estos datos en tiempo real y el uso de datos históricos permiten al sistema de mantenimiento predictivo anticipar situaciones críticas antes de que se produzcan y enviar la alerta adecuada cuando se identifica un problema.
Reconociendo que los datos sobre los activos y los procesos de producción son sumamente delicados, los proveedores de nubes y de SaaS tendrán que seguir demostrando las medidas que adoptarán para proteger los datos de sus clientes. Algunas de estas medidas incluyen la adopción de las mejores prácticas de la industria en auditorías internas y externas y certificaciones independientes de terceros, como ISO 27001, ISO 27018, CSA/CCM, ITAR, HIPAA, SOC 1 y SOC 2.
Las organizaciones que adoptan soluciones SaaS basadas en la nube para el mantenimiento predictivo pueden reducir significativamente los costos asociados con el hardware, el software y el mantenimiento de las soluciones tradicionales y pueden desglosar los silos de datos. Los ahorros se pueden reinvertir en sensores y la experiencia necesaria para ofrecer mejoras continuas en disponibilidad, seguridad, eficiencia y efectividad.
El SaaS y el IOT combinados reducirán el costo de entrada para el uso de tecnologías de predicción ya bien establecidas a un mercado mucho más amplio de usuarios potenciales, en particular los fabricantes más pequeños. Pueden adoptar un enfoque de predicción del mantenimiento que les permitirá aprovechar las ventajas de la confiabilidad y la disponibilidad del proceso que ahora sólo están al alcance de las empresas más grandes y de mayor envergadura. Este uso del SaaS y el IIoT también puede eliminar la necesidad de que los usuarios tengan el mayor nivel de conocimientos analíticos que exigen estas tecnologías. A su vez, eso alivia las presiones en la contratación y en los presupuestos de capacitación de estos técnicos altamente especializados, y a menudo difíciles de retener. El mantenimiento predictivo se generaliza y logra un mayor rendimiento de los activos para todos sus usuarios, lo que potencialmente proporciona una ventaja competitiva aún mayor en las empresas de menor margen.
