Donde el mundo real y digital chocan, los datos se convierten en valor

En la era del Internet de las Cosas, cuando miles de millones de sensores ofrecen acceso fácil a los datos operativos, la información está en abundancia. Pero incluso para las empresas que han adoptado la digitalización, convertir esa información en resultados digeribles.

Ser el conductor de tu propia transformación digital no comienza y termina con tener una ventana a la maquinaria que se encuentra en tu fábrica, ni es tan simple como acceder al torrente de datos sin procesar. La clave del éxito empresarial radica en conectar de forma transparente los mundos físicos y digitales, utilizando una infraestructura de nube adecuada que ayude a convertir los datos de las máquinas y operaciones en resultados tangibles y así aumentar el tiempo de actividad y la eficiencia.

Siemens, el gigante de la manufactura con 169 años de experiencia, ha reconocido la necesidad de cerrar esta brecha, y lo está logrando con MindSphere. Este sistema operativo ofrece una completa infraestructura de alojamiento de datos y aplicaciones que conectan productos, plantas, sistemas y máquinas a la nube, proporcionando una gestión de datos virtual que permite a los usuarios evaluar y utilizar datos fácilmente para obtener conocimientos avanzados.

"Quieres que tus máquinas funcionen bien, pero también quieres obtener información de los datos que has recopilado", afirma Jair Mexía, Líder de Digitalización de Siemens México y Centroamérica. "Tener una visión verdadera de tu sistema te permite ver cómo funciona el proceso, utilizando la potencia combinada de la computación en nube y la infraestructura de análisis".

Gracias a este sistema operativo, cualquier empresa puede recopilar datos de máquinas y operaciones, aplicar analíticos y obtener visibilidad inmediata de un activo individual o de toda una operación. Con un ecosistema de aplicaciones que forma parte del sistema operativo, los resultados pueden convertirse en acciones que reducen los tiempos de producción, aumentan la flexibilidad y optimizan el consumo de recursos.

En pocas palabras, MindSphere es el espacio donde se conectan el mundo real y el digital. Es el facilitador de cualquier empresa que quiera comenzar su viaje de transformación digital.

De Turbinas Eólicas a Líneas de Montaje

MindSphere es la extensión natural del software Siemens Product Lifecycle Management (PLM), la columna vertebral de innumerables empresas digitales. "Ayudamos a miles de empresas a darse cuenta de la innovación mediante la optimización de sus procesos, desde la planificación y el desarrollo hasta la fabricación y el soporte", dice Esteban Avilés, Gerente de Factory Automation de Siemens México y

Centroamérica. "Realmente cubre todo el ciclo de vida con aplicaciones inteligentes".

Al conectar los activos industriales a la nube, el Internet de las Cosas ha demostrado ser fundamental para la transformación del espacio de fabricación. Tomemos el ejemplo de un aerogenerador diseñado con tecnología Siemens: una vez instalado y en uso, el software de Siemens puede detectar vibraciones en la máquina, luego comparar este perfil con simulaciones durante la fase de diseño. Usando este concepto del gemelo digital, las características operativas de la turbina en el mundo real pueden compararse con lo que el software dice que debería estar haciendo, y los ajustes pueden hacerse.

"Podemos aprovechar el hecho de que la simulación tenía X cantidad de vibración en el tren de la unidad, y ahora tenemos una turbina en el campo que opera en la vibración Y", explica Bashada. "Entonces comparamos esos dos y vemos que, típicamente, las vibraciones en este nivel requieren el reemplazo de estas tres partes específicas. Ese es el gemelo digital aprovechando toda nuestra visión de producto."

Pero la visibilidad de los sistemas habilitados por el IoT y MindSphere no se limita al mundo del mantenimiento predictivo; también puede ser apalancado antes de que el equipo sea construido.

Avilés ofrece un cliente MindSphere, una planta embotelladora, como ejemplo. Siemens se encargó de crear un modelo complejo de su planta de fábrica planificada con un enfoque en el punto donde tres líneas de trabajo se funden en una y amenazan un cuello de botella en la operación. "Hemos sido capaces de modelar virtualmente la fábrica, luego recomendamos ajustes que debían hacerse para optimizar las tres líneas de producción", explica Avilés. "Ese modelo virtual nos permitió optimizar el real".

En la industria automotriz, los fabricantes de automóviles examinan los datos de la línea de montaje para identificar las áreas que necesitan mejoras. Utilizando esos datos como una línea de base, un fabricante de automóviles tiene puntos de referencia contra los cuales se puede comparar. Ahorrar 10 segundos al día por máquina puede no sonar como mucho, dice Mexía, pero al multiplicar eso por 400 máquinas: la reducción en los costos de operación es considerable.

Estas eficiencias recién descubiertas sólo son posibles debido a la digitalización, el análisis de datos y la computación en nube, y su poder colectivo se extiende mucho más allá de la fabricación. La ciudad del futuro cercano, por ejemplo, estará llena de edificios verdaderamente inteligentes, estructuras que no sólo apagan el aire acondicionado cuando los empleados se van para el día, sino que se gestionan por completo.

Las empresas que reconocen la necesidad de aprovechar esta tecnología también reconocen la importancia de un sistema operativo universal para el Internet de las Cosas. Sin embargo, en muchos casos, esta es la primera vez que pueden administrar de forma realista los datos procedentes de múltiples fuentes. "Ahora, como esto es posible a través de MindSphere, pueden hacernos proveer la infraestructura para recopilar y analizar datos verdaderamente grandes".

Una línea recta para el éxito empresarial

"El aprendizaje automático y las tecnologías de IA existían hace 40 años", dice Mexía, "pero no había suficientes instalaciones de almacenamiento y no había suficiente ancho de banda y conectividad. No había poder computacional como el que tenemos hoy ".

Aunque se estableció hace mucho tiempo en los círculos empresariales, la propuesta de valor de la tecnología en la nube sigue evolucionando. Lo que comenzó como el simple concepto de la conectividad IoT (utilizando sensores para recopilar datos) continúa cambiando a medida que avanza la tecnología. La marcha comenzó con el software en la nube en instalaciones, lo que obligó a las empresas a supervisar sus propias preocupaciones de TI. En los últimos años, muchas empresas han adoptado un modelo híbrido que combina elementos locales con aplicaciones nativas de la nube como MindSphere.

"Está ajustado para funcionar en la nube, y tiene el modelo de negocio de software como servicio detrás de él. Creo que eso es lo que la mayoría de los clientes están buscando ", dice Avilés de MindSphere. "Las empresas quieren que el servicio se les entregue. No quieren tener que hacer el trabajo pesado de la infraestructura. Se convierte en una cuestión de costo - y, francamente, hay una diferencia de habilidad".

Liberados de la desalentadora carga de personal y almacenamiento de TI, las empresas son libres de concentrarse en lo que es más importante: la entrega eficiente de productos, la satisfacción del cliente e incluso la creación de modelos de negocio completamente nuevos. Aquellas empresas lo suficientemente inteligentes como para recurrir a MindSphere tienen una ventaja considerable.

"Anteriormente, no ha sido fácil recolectar todos los datos que venían de múltiples lugares", explica Avilés. "Ahora, como esto es posible a través de MindSphere, podemos proporcionar la infraestructura y las aplicaciones para recopilar y analizar esos datos.

"La tecnología por el bien de la tecnología no se adopta", añade. "La capacidad en tiempo real para evaluar los datos de los sensores y tomar decisiones es lo que se trata. Entonces, si usted proporciona los servicios digitales detrás de eso para desplegar una solución, eso es realmente donde está el valor final. Al final del día, se trata de la transformación del negocio ".

Esta nota fue publicada en El Financiero por primera vez el 30 de octubre de 2017