Por Marcelo de
la Garza, CEO de Gesta Labs
Mail:
marcelo@gestalabs.com
Es increíble,
pero a veces tengo la impresión de que las empresas manufactureras mexicanas
están en un círculo vicioso que les impide transitar a la Cuarta Revolución
Industrial. Hace apenas unos meses, un ejecutivo del sector acerero me dijo que
veía los temas del IoT e Inteligencia Artificial como algo “futurista” e,
incluso, hasta “aspiracional”.
“Nosotros
estamos metidos en la operación diaria, resolviendo los problemas que se
presentan con la producción, los desperdicios, los paros no
programados”—agregó.
“Pero si el
IoT y la Inteligencia Artificial se trata precisamente de eso: ayudarte en la
producción, buscar nuevas eficiencias y reducir costos, como el del
mantenimiento” —, respondí.
Si vivimos en
la era de los datos y de los dispositivos conectados a internet –más de 13,000
millones en todo el mundo, según Statista– que han transformado la forma en que
interactuamos y nos relacionamos con otros, ¿qué te hace pensar que no sucederá
lo mismo con los equipos y la actividad al interior de las fábricas?
Tan solo
quiero que atiendas lo que está sucediendo fuera de tu planta, en otros sitios
fabriles.
En 2021, las
empresas promedio de manufactura –equipos médicos, automotrices, retail y
energía– implementaron ocho casos de uso diferentes de IoT, según IoT Analytics. La
mayoría de ellos orientados a establecer operaciones inteligentes, como
monitoreo remoto, automatización basada en IoT, control remoto de activos,
gestión de calidad y mantenimiento predictivo, entre otros.
Hasta antes de
la pandemia, el mantenimiento predictivo era el caso de uso predilecto de los
fabricantes globales. ¿Por qué? Porque 8 de cada 10 sufría paros no programados
y prolongados tiempos de inactividad en sus equipos.
Con la
pandemia, las prioridades cambiaron un poco y cobraron mayor auge los casos de
uso orientados al monitoreo y control remoto de equipos y procesos. Claro, las
empresas tuvieron que ingeniárselas para implementar soluciones tecnológicas que
garantizaran la continuidad operativa sin tener que estar presentes físicamente
en el lugar de trabajo.
Pero ahora
vemos que las empresas intentan retomar los casos de uso orientados a reducir
los paros no programados y los costos de mantenimiento.
El mantenimiento
predictivo es uno de los casos de uso más populares que combinan IoT e
inteligencia artificial. Es una excelente herramienta para predecir y alertar
cuando un equipo fallará, a fin de darle espacio y margen al equipo operativo
para atender el aviso.
Si piensas que
ya tienes esto cuando se enciende el foquito
rojo de cierto sensor, entonces no nos estamos entendiendo.
Generalmente,
los sensores se activan cuando el problema ya está ahí y, en el mejor de los
casos, te permiten dar un mantenimiento antes de que la máquina pare por
completo. El problema es que muchas veces es complicado dar con la falla
exacta.
Si lo
pusiéramos en términos de ciencia ficción, el mantenimiento predictivo sería
como una información que llega del futuro para decirte algo que sucederá con tu
equipo. Si lo ponemos en términos prácticos, se trata de datos que indican algo
que sucederá porque lo predicen sobre patrones de algo que ya sucedió en el
pasado.
Suena simple,
¿no? Aún tiene su chiste. Hay que iterar y experimentar para lograr el mejor
Retorno de Inversión. Pero la tendencia está ahí: 3 de cada 10 fabricantes
están invirtiendo en soluciones de mantenimiento predictivo y con el 40%
planeando hacerlo en los siguientes dos años, de acuerdo con IoT Analytics. La
pregunta es: ¿en qué porcentaje estás tú?
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