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“Mi fábrica ya está digitalizada. Contamos con un ERP y un sistema MES que nos calcula datos como el OEE.”

Esta es una frase que escuchamos en repetidas ocasiones al hablar con empresas industriales. Por ejemplo, un director de planta de una empresa fabricante de componentes para automoción, nos trasladó una frase muy similar en una reunión comercial. Nos decía que el MES ya le daba el OEE calculado a partir de máquina en marcha/parada, ritmo de producción de piezas y número de piezas buenas. Le preguntamos de dónde obtenía esos datos y nos indicó que la mayoría los imputaba el operario en el sistema, escribiendo esos números en una pantalla.

Esa información es relevante, pero por si sola, no es precisa. Necesita complementarse con la información sobre los procesos específicos que ejecuta cada una de las máquinas y equipos que componen la producción.

En este caso, el MES no era capaz de correlacionar los datos de producción con los parámetros de proceso, de modo que, el director de planta únicamente podía ver lo que sucedía en la fábrica de forma superficial, sin poder detectar el foco de los problemas.

Esto es algo que vemos en muchas plantas industriales. Se centran en obtener los datos de producción, pero no capturan los datos que pueden llegar a obtener desde sus máquinas y, con esta visión parcial, la fotografía queda a medias. La producción es consecuencia de la ejecución de los procesos productivos, por lo que es muy importante complementar la información de producción con datos detallados sobre cómo está siendo la ejecución de dichos procesos.

La captura de datos de equipos industriales no solo es relevante para empresas que cuentan con procesos productivos, también lo es para los fabricantes de maquinaria y equipos.

Por ejemplo, uno de nuestros clientes está capturando y gestionando los datos de más de 600 máquinas deslocalizadas.  Esto le ha permitido no solo mejorar considerablemente su servicio postventa (SAT), sino también ofrecer nuevos servicios a sus clientes.

Con esta reflexión queremos recalcar el valor que tiene capturar datos de máquinas y equipos en las empresas industriales. Y no lo decimos nosotros, Gartner predijo que el 90% de las estrategias corporativas harían referencia específica a la información como un activo empresarial crítico y al análisis como una competencia crítica. 

Pero, ¿qué implica esa captura de datos? ¿Cómo puedes gestionar esa gran cantidad de equipos conectados y los datos que generan de forma automatizada y escalable?

Aquí es donde entra en juego la gestión de activos o Asset Management.

Cuando obtienes muchos datos desde los procesos productivos, su gestión se puede complicar rápidamente. Algunos sensores generan datos a alta velocidad, y el volumen de datos puede ser difícil de gestionar. Además, ciertas aplicaciones necesitarán cerrar el lazo (comunicarse con la máquina) en un tiempo razonable y no dependiente de la calidad de red o conectividad de la planta. Por eso, los sistemas Edge van ganando protagonismo.

Los dispositivos Edge son fáciles de gestionar cuando dispones de 8 o 10 dispositivos, pero cuando el parque de dispositivos crece hasta varios cientos o miles de unidades, su gestión empieza a ser inviable si no lo has abordado de manera estratégica desde un inicio.

De esto mismo queremos hablar en nuestros próximos artículos, de cómo la elección de tecnologías es decisiva para que la adquisición y gestión de datos sea lo más sencilla y efectiva posible para los diferentes perfiles que la requieren, desde analistas de datos y expertos de dominio hasta todo tipo de usuarios, pasando por responsables de producción o de mantenimiento.

Qué es el Asset Management  y por qué es importante

En el contexto industrial, el Asset Management se refiere a la disciplina de administrar y controlar los diferentes tipos de activos que puedas tener en tu empresa a lo largo de su ciclo de vida.

Entre los distintos tipos de activos nos encontramos con:

• Maquinaria y equipos: en entornos de manufactura, la maquinaria y los equipos son activos críticos. La gestión de estos activos implica el mantenimiento preventivo y predictivo para garantizar la disponibilidad y el rendimiento óptimo.
• Líneas productivas: la eficiencia de las líneas productivas es esencial para la producción continua y rentable. La gestión de activos aquí se centra en la programación eficiente, la supervisión en tiempo real y la optimización de procesos.
• Sistemas de control: en entornos de automatización industrial, como plantas químicas o de energía, los sistemas de control son vitales. La gestión implica asegurarse de que estos sistemas funcionen de manera segura y eficiente.

Cuando tienes muy pocos activos, su gestión puede hacerse de forma manual sin que suponga una carga excesiva, pero cuando tienes varias máquinas en tu planta o distintos activos deslocalizados por todo el mundo, su gestión se vuelve un trabajo complicado. Ni siquiera estamos hablando de miles de activos, en cuanto tu empresa cuente con 20 o 30 máquinas, ya empieza a necesitar un sistema centralizado de control y comando, que permita la gestión de activos, la gestión del Edge y su orquestación. Solo así será posible desplegar, mantener y actualizar un volumen grande de dispositivos Edge (y sus correspondientes aplicaciones y algoritmos) de una forma razonablemente sencilla y escalable.

Para que puedas visualizarlo, te mostramos el esquema general del entorno Asset Management de Savvy:

Con esta arquitectura, nuestros clientes son capaces de organizar y orquestar sus activos industriales desde un único punto de control. De esta forma pueden:

• Conectar y controlar un gran número de dispositivos Edge desplegados en sus fábricas.
• Preprocesar y normalizar los datos de forma sencilla y escalable.
• Gestionar el flujo de datos de manera flexible.
• Orquestar y versionar sus aplicaciones y modelos Edge de forma controlada.

El Asset Management facilita considerablemente el trabajo del responsable IT, del equipo de analistas de datos y también de los responsables de ciberseguridad ya que automatiza varias de las tareas que realizan estos profesionales.

Hoy en día vemos que muchas empresas industriales optan por utilizar ciertas tecnologías como puede ser Kubernetes para realizar parte de este trabajo, pero no son conscientes de que, de esta forma, los usuarios del sistema tendrán que ejecutar miles de acciones de usuario de forma manual, trabajos de configuración y despliegue que deben hacerse de forma individual en cada dispositivo, habitualmente de forma poco segura y, por supuesto, ineficiente y poco escalable.

Estado del arte en el Asset Management

Actualmente en Savvy tenemos un gran parque de equipos conectados, lo que supone que conocemos en profundidad el coste de gestionar esa gran cantidad de aparatos, que además están deslocalizados por todo el mundo, en muchas redes diferentes.

Para que nosotros mismos pudiéramos realizar la operación de estos equipos y máquinas deslocalizadas de forma manejable, tuvimos que realizar una investigación de mercado, para ver qué herramientas existían que nos permitiesen hacer razonablemente esa gestión y orquestación.

Tras analizar el estado del arte, concluimos que lo que ofrecía el mercado era insuficiente para lo que necesitábamos o, más bien, para lo que necesitaban nuestros clientes. Cuando hablamos con potenciales clientes, ahora vemos (y ellos también) que las tecnologías que están probando son insuficientes.

Esto se debe a que estas soluciones no automatizan una serie de tareas que requiere la gestión y orquestación de activos, lo cual hace que pierdan mucho tiempo en este proceso.

Estos son algunos de los puntos débiles más relevantes que identificamos al analizar el estado del arte en tecnologías de gestión y orquestación, y que iremos explicando con más detalle en próximos artículos:

• La captura y normalización de datos se hace de forma individual, máquina por máquina, no existe la posibilidad de aplicar plantillas.
• La gestión de flujos de datos carece de flexibilidad.
• Los sistemas de despliegue actuales no son buenos para hacer un despliegue y gestión de un número masivo de activos/dispositivos, ya que requieren excesiva interacción de los usuarios.
• No hay una gestión apropiada de la ciberseguridad en las comunicaciones.
• La gestión de dispositivos offline no es adecuada. Para que muchos de los sistemas del mercado puedan actuar en el dispositivo, este tiene que estar en línea.
• No cuentan con sistemas centrales de Debug. Por ejemplo, si el analista de datos quiere ver si sus algoritmos están funcionando bien, tendrá que ir uno a uno a cada aparato para ver su estado.

En los siguientes artículos te explicaremos qué debes tener en cuenta a la hora de diseñar o elegir una plataforma de gestión de activos industrial, tanto desde el punto de vista estratégico como tecnológico. Te recomendamos leer las entradas de blog en el siguiente orden:

1. Asset Management
2. Data Flow Management
3. Edge Management
4. Edge Orchestration