¿Qué significa IoT?
IoT significa Internet de las Cosas. Es una tecnología que permite la conexión de dispositivos a internet para recopilar y compartir datos, permitiendo la automatización de procesos y una toma de decisiones más precisa.
Dado que la Internet de las Cosas se ha convertido en un tema ampliamente difundido en la actualidad, en este artículo no profundizaremos demasiado en su significado. Por eso, si deseas conocer más sobre la importancia de IoT, hemos preparado otro artículo sobre el tema.
En este texto, el enfoque está en cómo podemos aplicar un sistema IoT en el mantenimiento de máquinas y equipos.
¿Qué es la Internet de las Cosas (IoT)?
La Internet de las Cosas representa una gran oportunidad para la industria, ya que permite la automatización del monitoreo de los equipos, la recopilación de datos en tiempo real y la creación de planes estratégicos de mantenimiento.
Toda industria enfrenta problemas de fallas y mal funcionamiento de las máquinas, algunas con mayor intensidad que otras. Este es uno de los principales desafíos para los gestores en diferentes sectores, ya que puede generar pérdidas económicas significativas y una gran presión por restaurar la operación normal.
Una fábrica sin producción es un verdadero problema, ¿no es así? Para dimensionar este impacto, el Wall Street Journal reveló que el tiempo de inactividad no planificado debido a fallas en los equipos cuesta a las industrias $50 mil millones de dólares al año.
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Los verdaderos "héroes" que trabajan para evitar estas pérdidas y garantizar la disponibilidad de los equipos en una industria son los profesionales del mantenimiento.
Ahora, imagina la carga de responsabilidad que estos profesionales llevan día a día, porque si una máquina falla, la responsabilidad recae sobre ellos. En muchos casos, su rutina se basa en una ardua dinámica de "apagar incendios" constantemente.
Difícil, ¿verdad? Es por eso que es fundamental proporcionarles tecnologías que transformen este escenario. La IoT, junto con la IA, está revolucionando la forma en que se gestiona el mantenimiento industrial con la llamada Mantenimiento Predictivo.
Ciencia de datos aplicada a la industria
Al analizar la condición de los equipos en tiempo real y prever fallas con gran anticipación, los equipos de mantenimiento pueden actuar antes de que ocurra una avería y tomar decisiones mucho más acertadas. (En este otro artículo profundizamos más sobre el mantenimiento predictivo).
La primera y mayor transformación con la llegada del IoT es la automatización del monitoreo de los equipos. Con esta tecnología, la recopilación de datos, que antes se realizaba manualmente con papel, visitas técnicas y herramientas tradicionales, ahora se genera automáticamente a través de sensores. ¿Vamos con un ejemplo?
Imagina una empresa que opera docenas de motores industriales, la mayoría de ellos críticos para el proceso productivo. El responsable de mantenimiento inspecciona estos equipos para detectar posibles señales de fallas y monitorea la vida útil de los componentes. El problema es que, muchas veces, los kits para analizar la vibración y temperatura de estos activos son demasiado costosos, lo que impide que muchos profesionales tengan acceso a ellos.
Como resultado, pueden reemplazar piezas en buen estado, detener la producción innecesariamente y seguir enfrentando fallas inesperadas. Un gran problema, ¿verdad?
Con los sensores IoT, que cada vez son más accesibles y de mayor calidad, estos profesionales pueden monitorear la condición de todos los motores en tiempo real, ya que los dispositivos recopilan datos continuamente.
Por ejemplo, si el nivel de vibración de un motor aumenta repentinamente, el equipo de mantenimiento recibirá una alerta inmediata, lo que les permitirá actuar antes de que la falla ocurra.
La transformación de la gestión de mantenimiento con el IoT
Otro punto clave es que la gestión del mantenimiento ha dejado de ser solo una función operativa y se ha convertido en un área estratégica. Por lo tanto, además de los datos de los sensores, es fundamental contar con un historial de los equipos. Con toda esta información, es posible analizar con mayor precisión cuáles son las mejores estrategias y condiciones para cada activo.
El siguiente paso es crear planes estratégicos de mantenimiento, que permitan un mejor seguimiento de los resultados.
La IoT es una gran oportunidad para generar estos históricos, ya que los sensores también pueden enviar datos a la nube. Esto significa que la recopilación y el almacenamiento de información se vuelven automáticos, lo que da paso a la tercera gran transformación del Internet de las Cosas: la integración de sensores IoT con software y plataformas de mantenimiento.
¿Por qué es clave integrar sensores IoT con plataformas de mantenimiento?
El monitoreo de los sensores es solo una parte de la tecnología. Para que el proceso sea 100% eficaz, es necesario considerar el ciclo completo, desde la generación de alertas hasta la planificación y el seguimiento de los equipos.
Las plataformas de mantenimiento IoT permiten unificar los datos de todos los sensores en un solo lugar, brindando al gestor de mantenimiento una visión completa de la salud de todos los activos en tiempo real.
Algunos software, como el de TRACTIAN, no solo consolidan la información, sino que, a través de la Inteligencia Artificial (IA), generan insights automáticos para los equipos de mantenimiento cuando un equipo presenta un comportamiento anómalo, como el aumento inesperado de la vibración o la temperatura.
De esta forma, los técnicos reciben alertas en tiempo real, lo que les permite tomar acciones proactivas para prevenir fallas antes de que se produzcan.
¿Cuáles son los 4 pilares en los que se basa todo sistema IoT?
1. Un dispositivo de recolección de datos
Cuando hablamos de dispositivos o tecnología de recopilación de datos, a primera vista pueden parecer sofisticados y fuera del alcance de muchas industrias, pero en realidad son simples y accesibles.
Estos dispositivos funcionan como sensores que detectan variables clave en los equipos, como vibración, temperatura, presión y humedad. Además, su costo ha disminuido y su calidad ha mejorado con el tiempo, lo que permite alimentar la primera fase de cualquier sistema IoT: la recolección de datos.
2. Conectividad en la nube
Después de capturar los datos, es necesario enviarlos a la nube. ¿Pero qué significa esto? Guardar información en la nube es similar a almacenarla en un computador físico, pero con la diferencia de que los datos se almacenan en servidores remotos con altos niveles de seguridad y redundancia.
Empresas como AWS de Amazon ofrecen infraestructuras más seguras que muchas instalaciones industriales.
La conectividad en la nube depende del sistema y las necesidades de la empresa. Puede realizarse a través de red móvil, Bluetooth, Wi-Fi o cualquier otro protocolo de red. Así, la segunda etapa del sistema IoT es el cargado y almacenamiento de datos.
3. Procesamiento de datos
Después del almacenamiento, los datos deben procesarse y analizarse. Esta etapa puede ser simple o compleja, dependiendo del objetivo.
En el caso de la industria, los softwares de mantenimiento predictivo son una excelente solución para procesar los datos en tiempo real.
Con el uso de Inteligencia Artificial (IA), estas plataformas analizan miles de datos por segundo y generan insights automáticos para que los equipos de mantenimiento actúen con anticipación, evitando fallas.
4. Una interfaz intuitiva para el usuario
Finalmente, los datos procesados se presentan en una interfaz fácil de visualizar y comprender.
En aplicaciones industriales, las plataformas IoT brindan dashboards con información en tiempo real sobre el estado de los equipos, gráficos de tendencias y alertas automáticas.
Además, hoy en día es posible acceder a estas plataformas desde un smartphone, lo que facilita la gestión remota de la operación.
Cómo utilizar IoT de forma inteligente
La Internet de las Cosas (IoT) está revolucionando la industria, pero la Inteligencia Artificial (IA) es el motor que maximiza su potencial.
Según un informe de McKinsey, las empresas que implementaron mantenimiento predictivo con IoT e IA lograron reducir el tiempo de inactividad en un 50% y los costos de mantenimiento entre un 10% y un 40%.
El problema es que los sensores recopilan enormes volúmenes de datos, pero los humanos no tienen la capacidad de analizarlos manualmente. Si la gestión se hace con hojas de cálculo, mucha información crítica se pierde, reduciendo la precisión de los resultados.
Aquí es donde la IA se convierte en la gran fuerza motriz del mantenimiento moderno.
Gracias a la combinación de IoT + IA (AIoT), es posible:
- Analizar datos en segundos
- Generar alertas en tiempo real
- Automatizar decisiones estratégicas
Ejemplo práctico
Imagina un equipo de mantenimiento que monitorea sus activos críticos con sensores IoT. La plataforma con IA integrada analiza los datos y detecta anomalías automáticamente.
Si una máquina muestra vibraciones anormales, el sistema envía una alerta y crea una orden de servicio automáticamente, asegurando una respuesta rápida y eficiente.
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