Creación de una plataforma de datos industriales para el mantenimiento de activos
RETO EMPRESARIAL
Muchas empresas industriales se han enfrentado al reto de implantar programas de mantenimiento predictivo. Ya se dispone de herramientas de aprendizaje automático maduras, y las expectativas de marketing infladas han aumentado el patrocinio de la alta dirección. Pero la cruda realidad es que los proyectos de mantenimiento predictivo han mostrado todavía muy poco impacto en los entornos de fabricación de las empresas.
La gran barrera para conseguir los resultados esperados es el problema de la integración de datos. Diferentes equipos y activos requieren diferentes enfoques de mantenimiento predictivo que deben ser adecuadamente orquestados. Más allá del problema de la diversidad de activos, las soluciones de mantenimiento predictivo deben integrarse con el proceso y los sistemas generales de mantenimiento heredados.
CÓMO AYUDAMOS
Galeo ha trabajado con varios clientes para diseñar y consolidar con éxito programas de mantenimiento predictivo en la infraestructura de la plataforma de datos adecuada. Nuestro trabajo con ellos se ha basado en un enfoque modular basado en la reutilización e integración de la información. Esto incluye:
- Infraestructura de captura de datos -incluyendo sensores y pasarelas- con las capas de abstracción adecuadas para la gestión y los flujos de datos.
- Gobernanza y exploración de datoscon capacidad de catálogo automático. Este componente permitió la exploración y el descubrimiento de datos para su eventual reutilización, poniendo los datos operativos a disposición de los sistemas predictivos de forma totalmente contextualizada.
- Establecer mecanismos de integraciónpara crear rápidamente prototipos de sistemas complejos de mantenimiento de activos mediante la combinación de diferentes piezas de un puzzle especializadas: Un sistema de predicción para equipos rotativos puede combinarse con un sistema de predicción de corrosión de plantas de procesos químicos, por ejemplo.
RESULTADOS
El enfoque modular que hemos seguido, cuya funcionalidad principal estaba orientada a la integración de la información y a la combinación modular de soluciones predictivas, ha confirmado la posibilidad de acelerar la entrega de un programa de mantenimiento predictivo. El desarrollo de sistemas gana tracción a medida que las piezas del rompecabezas acortan el tiempo de obtención de valor, mejoran la agilidad para pivotar los enfoques fallidos y eliminan la duplicación de esfuerzos de bajo valor relacionados con la ingeniería de la infraestructura de datos.