¿Dónde está el valor del IIoT para el negocio?

El Internet Industrial de las Cosas es real y puede ser muy valioso. Es tiempo de convertir la automatización en una maquina lucrativa de negocios y operaciones industriales.

Para entender el valor potencial del Internet Industrial de las Cosas, se requiere un entendimiento básico de las tecnologías en las que se basa. Existen cinco áreas tecnológicas comunes reconocidas como parte del Internet Industrial de las Cosas –conectividad, movilidad, computación basada en la nube, analítica, y ciberseguridad– y que ellas en su conjunto crean un entorno que debe ser estudiado por cada organización para determinar el valor real que le puede aportar. Este valor, suele no ser estándar, sino que varía en función del sector industrial en el que se situe la empresa, su momento tecnológico, etc.

Crear valor a través del IIoT

Los cambios tecnológicos relacionados con el Internet Industrial de las Cosas están proporcionando oportunidades sin precedentes para que se tome en cuenta el cómo las soluciones de automatización pueden ser rediseñadas para aportar niveles crecientes en el valor de negocio a las empresas del sector industrial. Este valor creciente se basa en las características que proporcionan los sistemas que toman por base al Internet Industrial de las Cosas ya que ese valor suele provenir de la funcionalidad del sistema. Las características de incremento relacionadas con los sistemas de automatización basados en el Internet Industrial de las Cosas pueden ser divididas en dos categorías generales: Control en tiempo real y funciones analíticas en niveles de gestión transaccionales. Las funciones en tiempo real son aquellas que deben ser ejecutadas dentro de las constantes de tiempo del proceso bajo control, ya sea un proceso de producción o un proceso de negocio. Por el otro lado, las funciones transaccionales son aquellas que pueden ser ejecutadas bajo horarios específicos (diariamente, semanalmente, mensualmente, etc.) y aun así ser efectivas.

Debido a que la velocidad de los negocios en la industria ha incrementado continuamente durante la última década, ha surgido el entendimiento de que algunas funciones que solían ser operadas de manera efectiva dentro de un horario de gestión transaccional, tal vez mensualmente, necesitan cambiar a una operación de control en tiempo real para alcanzar resultados eficaces. Por ejemplo, el control del costo de la energía solía ser una actividad mensual pues el precio de las fuentes de mayor consumo de energía cambiaba sólo una vez en un tiempo de entre 6 y 12 meses. Con la liberación de las redes eléctricas y otro tipo de energías, el precio que una empresa del sector industrial paga por unidad de energía consumida puede cambiar en pocos minutos. En estas instancias, tratar de gestionar el costo de la energía con datos mensuales es imposible. Lo que se requiere es un control en tiempo real de estas variables comunes de negocio. Esto está presentando un nuevo reto a solucionar para los negocios del sector industrial y para quienes la tecnología del Internet Industrial de las Cosas puede ser ideal.

A nivel de control, el control lógico y de procesos tradicional ha sido utilizado principalmente para mejorar la eficiencia de las operaciones industriales. Mejorar la eficiencia es necesario, pero no suficiente en el ambiente actual de negocio industrial que se mueve a alta velocidad.

Lo que se requiere es ampliar la visión sobre el control en tiempo real más allá del mejoramiento de la eficiencia para estudiar el riesgo de fiabilidad, seguridad, ambiental, protección y  control de rentabilidad.

Los sistemas basados en el Internet Industrial de las Cosas tienen la habilidad de entregar esta funcionalidad de control de manera rentable para cada activo en una operación industrial, el control de cada activo puede ser ampliado a los cinco dominios del control. Esencialmente, esto transformará los activos no inteligentes de las plantas industriales en activos autónomos y auto-optimizables.

Debido a que los activos pueden combinarse en unidades de proceso, áreas de proceso, y en plantas, se puede pensar en cada una de estas combinaciones como un conjunto de activos complejo creado para que opere de una forma autónoma y óptima. Esto es parecido a lo que se está haciendo con los automóviles autónomos en la actualidad. Si un automóvil que circula en un circuito de autopistas puede ser creado para funcionar de forma autónoma; los activos industriales, tales como compresoras, motores, bombas y evaporadores también deberían de funcionar de la misma manera. Todo lo que se requiere es la aplicación efectiva del control en tiempo real.

El control en tiempo real puede ser una combinaión de control predictivo y por retroalimentación.

La llegada de estrategias basadas en el Internet Industrial de las Cosas, como el gemelo digital, permiten un control predictivo y efectivo para funciones tales como su rentabilidad. Se puede pensar en esta estrategia que resulta del control en tiempo real como una estrategia para controlar el rendimiento de activos, ya que el rendimiento de cada uno necesita ser controlado para volverse un activo autónomo.

La segunda opción para mejorar el valor significativo en los sistemas de automatización basados en el Internet Industrial de las Cosas se encuentra en la funcionalidad analítica.

Esta posibilidad está alojada en los conjuntos grandes de datos emergentes que están disponibles a través de estrategias de computación en la nube. Cantidades vastas de datos sobre las operaciones industriales se están poniendo a disposición en la nube proporcionando una visión de este tipo de datos que nunca había estado disponible anteriormente. La cantidad de datos es tan inmensa y variada que se requieren de nuevas técnicas analíticas para estudiar estos datos de manera efectiva en el tiempo, identificar patrones, relaciones y hacer recomendaciones sobre como operar mejor las plantas y empresas. Estas nuevas máquinas de análisis de Big Data están surgiendo a consecuencia de los avances de la ciencia de datos y dispositivos analíticos. Las aplicaciones predictivas están en auge, lo que permitirá adquirir distintas percepciones en las operaciones de activos industriales proporcionando nuevas estrategias de gestión para tales activos. Las estrategias para este nivel de análisis pueden ser referidas como estrategias de gestión para el rendimiento de activos.

Una estrategia para el uso de las tecnologías basadas en el Internet Industrial de las Cosas permitirá alcanzar un valor máximo impulsado por los activos industriales.

Desarrollar estrategias de control efectivas para el rendimiento de activos junto con estrategias de gestión para el rendimiento de los mismos es la combinación correcta para optimizar el valor generado por todos los conjuntos de activos industriales. Utilizar esta estrategia dual de gestión y control es la esencia del Internet Industrial de las Cosas centrado en el valor.

El Internet Industrial de las Cosas ha estado tan enfocado en el avance de tecnología hasta este punto en el tiempo, que puede llevar a profesionales y ejecutivos a dar un paso atrás y esperar hasta que las aguas se asienten y algunas de las aplicaciones de valor agregado evolucionen. Normalmente esto sería una estrategia muy razonable para las tendencias impulsadas por la tecnología. Pero en el caso del Internet Industrial de las Cosas, esto podría poner a las empresas del sector industrial que se quedan esperando, en una desventaja fuerte para su mercado. Puede encontrarse un valor enorme en el Internet Industrial de las Cosas si se utiliza para implementar una estrategia de gestión y control efectiva para el rendimiento de los activos y centrada en el valor. Esta estrategia puede convertir la plataforma de la automatización en la máquina lucrativa de cualquier compañía del sector industrial. Este valor puede resultar tan significativo que los primeros en aprovecharlo pueden generar una ventaja competitiva importante.

El Internet Industrial de las Cosas es real y puede ser muy valioso. Es tiempo de convertir la automatización en una maquina lucrativa de negocios y operaciones industriales.

Fuente: INFOPLC