Mantenimiento predictivo: dar sentido a los datos

En el Internet de los objetos, los datos de estado de los componentes de las máquinas fluyen y se combinan en última instancia con información de sistemas de terceros, como aplicaciones ERP de SAP.

Esto permite reconocer a tiempo patrones llamativos que indican trastornos y adoptar medidas preventivas.

Así se reducen los costes derivados de las paradas de producción, las penalizaciones contractuales y las medidas compensatorias. Además, el ciclo de producción se acorta y las fechas de entrega pueden determinarse y cumplirse con mayor precisión.

Ejemplo de aplicación

Un ejemplo típico de aplicación de la automatización basada en tecnologías de Internet es un servicio de producción de motores que controla la calidad de la fabricación.

Por ejemplo, un fabricante de automóviles produce miles de culatas en procesos de producción que van desde la fabricación de moldes hasta la fundición de metales y el acabado.

Durante la producción, se crea un registro de datos para cada culata, que recoge detalles del proceso de fabricación en todas las estaciones. El entorno de producción automatizado registra en tiempo real parámetros del proceso como tiempos, dimensiones y temperaturas.

A continuación, el sistema de control de la producción compara estos datos con los valores objetivo y, de este modo, puede ofrecer unas primeras indicaciones sobre posibles desviaciones, pero aún no puede ofrecer una solución para subsanar el fallo.

En un escenario así, se generan enormes cantidades de datos que requieren que especialistas experimentados los analicen manualmente. Solo ellos pueden extraer las conclusiones adecuadas a partir de los datos brutos suministrados.

Una solución para el análisis de datos crea aquí más transparencia, proporciona información clara sobre el proceso de producción y revela nuevas correlaciones que permiten acelerar el análisis de errores.

Para ello, sin embargo, es necesario recopilar permanentemente todos los datos de medición relevantes del proceso de producción. Una solución analítica puede utilizar esta información para posteriores análisis estadísticos.

Procesos más productivos

Los jefes de producción reconocen más rápidamente en qué situaciones se desvía el proceso de producción y cuándo es necesaria la intervención manual para cumplir las especificaciones del cliente y las tolerancias técnicas.

El mantenimiento de las máquinas también se hace más predecible sobre esta base. Sin embargo, sólo con el análisis en tiempo real las empresas reciben esta información, y no sólo después de que se haya analizado manualmente un lote de producción completo en busca de fallos. Como la información sobre las desviaciones de la norma está disponible rápidamente, las herramientas, por ejemplo, deben sustituirse con menos frecuencia.

Esto permite a las empresas aumentar permanentemente su productividad y también acortar la fase de arranque del proceso de producción. Un escenario así requiere una gestión de datos eficiente que sea capaz de manejar los enormes flujos de datos registrados en tiempo real.

Junto con sus socios, NetApp proporciona una plataforma para análisis predictivos. Aplicaciones como Hana y la plataforma de big data Hadoop se utilizan como base para almacenar los datos de los sensores.

La infraestructura consiste en la solución FlexPod, una plataforma de infraestructura convergente validada previamente con componentes de NetApp y Cisco.

La solución modular incluye servidores, conexión de red mediante conmutadores y almacenamiento con memoria flash.

Esto permite a las empresas acelerar sus proyectos de TI e implementarlos con menos riesgos, ya que todos los componentes están armonizados entre sí. Al mismo tiempo, la solución proporciona la estabilidad y velocidad necesarias para vincular SAP ERP con los resultados analíticos de los clústeres Hana y Hadoop.

La solución es compatible con el funcionamiento de herramientas como Lumira o Tableau para que los resultados analíticos puedan utilizarse en cualquier dispositivo final.

Además, el escenario descrito requiere una plataforma centralizada para la gestión de datos que soporte un alto nivel de fiabilidad.

NetApp ofrece una solución de backup especialmente adaptada a la tecnología Hana y basada en instantáneas para realizar copias de seguridad de los datos productivos a intervalos cortos y restaurarlos muy rápidamente en caso necesario.

Los sistemas de almacenamiento flash de NetApp también cuentan con una función RAID integrada que ofrece una reducción de datos de más del 30% en comparación con los escenarios convencionales de fallo de Hadoop.

En caso de pérdida de datos, las empresas pueden reducir el tiempo de recuperación hasta un 500% en comparación con los conceptos de copia de seguridad convencionales.

Conclusión

El concepto desarrollado por NetApp para el Internet de las cosas se basa en una arquitectura de referencia establecida que permite configurar rápidamente el entorno de hardware.

En combinación con las soluciones de SAP y la distribución Hadoop MapR, así como con otras tecnologías Hadoop, las empresas están creando aplicaciones analíticas preparadas para el futuro con el fin de hacer realidad el Internet de las cosas.

El ejemplo de aplicación de un entorno de producción en la industria del automóvil muestra que los datos desempeñan un papel cada vez más importante como factor de producción para que una empresa sea competitiva.