Disrupción digital en la gestión de activos

Carlos E. Torres

CEO, Power-MI

event15 Abril, 2019

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Bastante se ha hablado del impacto de la Industria 4.0 y el internet de las cosas (IoT) en la gestión de activos. Vamos a analizar en este artículo estos dos conceptos, qué nuevas tecnologías afectarán directamente la gestión de activos y el impacto que estos proceso de digitalización tendrán en la gestión de activos.

Antes, un poco de historia

El concepto de Industria 4.0 es algo que con el tiempo ha ido derivando en diferentes interpretaciones especialmente por el uso comercial que se le da. El origen del concepto Industria 4.0 es la introducción de una iniciativa estratégica del gobierno alemán para ayudar a las fábricas a digitalizarse. Dicha iniciativa fue presentada por primera vez en la Feria de Hannover en el 2011. La idea era conformar un grupo de académicos y líderes industriales para generar líneas de acción para la transformación digital de las industrias.

El sufijo “4.0” hace referencia a que conceptualmente ubicamos este proceso de digitalización como la cuarta revolución industrial.

La primera revolución industrial comenzó en Inglaterra en 1765 con la incorporación de la máquina de vapor, irrumpiendo en la agricultura y el transporte. La segunda revolución industrial empieza 1870 con la incorporación del motor eléctrico a los procesos productivos permitiendo la producción en masa. Y en 1969 se incorpora la informática a la industria mediante los programadores lógicos controlables (PLC por sus siglas en inglés) lo que permite la automatización de los procesos productivos considerándose la tercera revolución industrial.

Así como la máquina de vapor dio origen a la primera revolución industrial, el motor eléctrico a la segunda y los programadores lógicos controlables a la tercera, lo que caracteriza a la cuarta revolución industrial son los sistemas ciber-físicos.

El Fraunhofer-Institut describe el concepto del sistema ciber-físico como la imagen adjunta. Vemos primero las partes de un sistema ciber-físico: interfaz de usuarios, actuadores, sensores e, incluso, otros sistemas ciber-físicos integrados. Así mismo cada sistema ciber-físico tiene sus interfaces de comunicación interna y externa y su sistema de gestión.

Ahora bien, ¿qué es el IoT? IoT son las siglas en inglés de Internet of Things que en español es Internet de las Cosas. El internet se concibió para conectar personas a través de la transmisión ágil de datos. A medida que se han introducido más servicios como intercambio de archivos, consumo de música y videos, llamadas y video-llamadas se han tenido que cambiar los protocolos de comunicación pasando de 2G al 3G y ahora el 4G.

Así, el concepto en sí de IoT nos dice que ya no se trata de comunicar personas, ahora es el turno que las “cosas” se comuniquen entre sí. Tradicionalmente este concepto se aplicaba a celulares, pulseras inteligentes, sensores domésticos. Ahora, la industria está tomando parte del internet para comunicar los espacios ciber-físicos. Por eso muchos prefieren hablar de IIoT (Industry Internet of Things). Esta incorporación de cantidades enormes de datos entre espacios ciber-físicos ha exigido lo que ahora se espera ansiosamente: el 5G, que favorecerá notablemente la comunicación entre espacios ciber-físicos.

En resumen, la Industria 4.0 es el concepto que nos permite entender la nueva era industrial que está comenzando y el IoT es el facilitador de esta era.

¿Qué tecnologías están irrumpiendo la gestión de activos?

Desde una perspectiva general, las tecnologías que irrumpen la gestión de activos son todas aquellas que permiten digitalizar la operación o condición y gestionar dicha información.

Así, podemos poner como primera línea de disrupción a los sensores. Si bien los sensores han existido desde hace décadas, hoy en día se está experimentando una caída de precios del hardware. De hecho, para los fabricantes de equipos y sensores el gran punto de disrupción es que el valor de sus negocios está pasando del hardware a los datos. Esto toca la fibra de varias empresas.

Pero no solamente los sensores están bajando su precio. También vemos novedades como esta: la incorporación de los sensores tipo MEMS que se utilizan para monitorear las vibraciones mecánicas de maquinaria rotativa y que tienen un bajo consumo encajando perfectamente en aplicaciones inalámbricas.

Hoy en día ya hay empresas que permiten digitalizar de forma online la condición del aceite a través de reconocimiento de partículas tanto para su conteo como a partir de la forma. Estos sensores eran simplemente inconcebibles hace pocos años.

La incorporación de drones en la inspección visual de líneas de alta potencia con su respectivo procesamiento de imágenes con rutinas automatizadas es otro ejemplo de nuevas tecnologías aplicadas a la monitorización de activos. Esta misma tecnología ya se utiliza también para monitorización de obra civil y aerogeneradores.

El Blockchain, que es una tecnología hecha para transacciones financieras, tendrá un impacto grande en la gestión de recambios al poder dar trazabilidad a la cadena de suministro. Es decir, podremos saber dónde se fabricó cada pieza y donde ha pasado e incluso con qué margen se ha cargado en cada transacción. Las transparencia en el suministro estará en manos de los proveedores quienes muchas veces basan su valor en la asimetría de información, es decir, en no revelar el origen y los eslabones de la cadena de suministro de lo que están vendiendo.

El cloud computing ahora permite gestionar activos de forma centralizada. En el monitoreo de condiciones de activos antes se gestionaba la información de forma separada dependiendo de la tecnología utilizada y de quién hace el análisis (personal propio o empresas de servicio). Se entregaban reportes de inspecciones de activos en diferentes formatos, con diferentes criterios y con poco control de calidad. Los gestores de activos al final simplemente quieren saber cómo están los activos y qué hay que hacer. Así, la empresa que represento (Power-MI) permite centralizar todas las tecnologías de inspección para uniformizar no solo el formato, sino también los criterios de análisis utilizando un catálogo de fallos. Así, se pueden generar paneles de control para los gestores de activos.

La realidad aumentada permite el soporte a distancia y la protocolización de inspecciones visuales de activos, mejora de la documentación y mejora sustancial de la formación de técnicos y operarios de activos. La fabricación aditiva y la simulación 3D son otras dos tecnologías que en su desarrollo tendrán un impacto directo en el suministro de partes de activos.

Finalmente, pero no menos importante, está la incorporación del Machine Learning en la gestión de activos. El Machine Learning es la tecnología que toma todos los datos disponibles de un activo y los analiza para convertirlos en información clave para la toma de decisiones. En esa carrera de posicionarse en este nuevo mercado está Microsoft Azure, IBM Watson y Predix entre otras. El Machine Learning es la tecnología por excelencia para dar paso a la Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) y la tendencia es que estos algoritmos aprendan a partir de los datos y las etiquetas (tags) para posteriormente diagnosticar automáticamente la condición de un activo, la calidad de un producto o la demanda de uso de un activo.

Efectos de la digitalización en la gestión de activos

Primero vayamos al impacto desde su concepto. Si observamos la imagen de espacios ciber-físicos, veremos un eje de integración vertical y otro horizontal. Ambos tienen sus propios significados.

La integración vertical supone la interconexión de espacios ciber-físicos en todos los niveles de la organización: desde el sensor conectado en un activo hasta los procesos de toma de decisiones directivos. Los espacios ciber-físicos solamente tienen sentido si su arquitectura permite esta funcionalidad jerárquica. Esto implica que la gestión de activos comienza desde el estado de los activos convertido en datos y eso tendrá un impacto directo en la toma de decisiones de la industria, empresa u organización.

La integración horizontal supone la interconexión de espacios ciber-físicos al mismo nivel jerárquico. Así, se podrán comparar índices de desempeño de activos entre diferentes líneas de producción, departamentos o zonas. Sin embargo, esto ya no es solamente para equivalentes dentro de una organización u empresa. Los espacios ciber-físicos pueden interconectarse siendo de diferentes empresas.

Esta integración horizontal entre espacios ciber-físicos de diferentes empresas es uno de los mayore impactos en la gestión de activos ya que se podrán comparar plantas a pesar de pertenecer a diferentes empresas. Esto conlleva definitivamente la “anonimización” de los datos.

Recuerdo que al trabajar con General Electric como cliente en proyectos de monitorización de sus plantas de cogeneración, pude ver el valor que ellos obtenían al hacer comparativas de desempeño de diferentes plantas con similar estructura y configuración. Esta comparación era exclusiva para grandes corporaciones que tuvieran en su propiedad varias plantas similares. Ahora con la digitalización y la posibilidad de interconectar datos de forma anónima, la comparativa entre plantas deja de ser una funcionalidad exclusiva de estas corporaciones. Y justamente ¡por eso estamos hablando de otra revolución industrial!

Otra característica importante es la transparencia que más que una consecuencia, es realmente una exigencia. Todo proceso de digitalización implica un proceso de transparencia en la gestión de activos. Esto suele ser un tema delicado en muchas organizaciones ya que está ligado directamente a su cultura empresarial. En empresas con una cultura interna jerárquica y donde el personal se siente constantemente amenazado se suelen utilizar los datos y la información como una carta oculta para negociar internamente responsabilidades y tomas de decisiones. La digitalización solamente podrá crear valor en empresas cuya cultura interna promueva la transparencia en la operación.

Tanto la integración horizontal de la información como la implícita transparencia conlleva a otra consecuencia y es la de acabar con los silos de información. Las empresas de gran tamaño comúnmente forman islas de información en la que difícilmente fluye información de común interés de un lado a otro. La digitalización, en el contexto que aquí explicamos, derriba estas islas de información.

Un encargado de mantenimiento me comentaba en la preparación de un caso de estudio que antes el personal del departamento de mantenimiento interactuaba solamente con producción y eventualmente con compras. A partir del proceso gradual de digitalización, él pudo constatar como poco a poco el departamento de mantenimiento se ha tenido que integrar a IT (informática), I+D, control de calidad, controlling, así como las diferentes líneas de producción van intercambiando indicadores y rotando personal para operaciones específicas dándose una auténtica transferencia de conocimiento impulsada por la puesta en común de los datos.

A nivel técnico, los procesos de digitalización van a poner a la fiabilidad como una característica relevante en la gestión de activos.

El dilema del gestor de activos

Tal como ya mencionamos, la inteligencia artificial está tomando más relevancia en la gestión de activos. El Machine Learning requiere tanto de datos estructurados como de etiquetas. Vamos a ver esto con un ejemplo sencillo.  

Si monitorizamos una bomba industrial mediante sensores de vibración y sondas de temperatura instalados permanentemente. Llevamos esos datos a un servidor OPC en donde tenemos la opción de contar con los datos de operación de la bomba: presión y caudal. Esos datos sincronizados en el tiempo los utilizamos en MS Azure para hacerle una serie de correlaciones en múltiples dimensiones, es decir, contrastando diferentes variables mediante diferentes métodos de correlación. Esto es un proceso de Machine Learning.

Hay dos tipos de algoritmos de Machine Learning: no-supervisados y supervisados. Los no-supervisados se basan en curvas de normalidad, es decir, de forma empírica se obtiene el comportamiento normal del activo. Por lo general, esto requiere de muchos datos, de investigación y el nivel de certidumbre de los diagnósticos es muy bajo.

Los algoritmos supervisados requieren de etiquetas (o tags en inglés). Estas etiquetas, para nuestro ejemplo, podría ser el estado del activo y, en caso de una avería detectada, el fallo o causa de la avería. Al proveer al algoritmo de varias etiquetas se tiene la ventaja que el aprendizaje es más rápido y el nivel de certidumbre de los diagnósticos que se generarán automáticamente será más alto.

En un inicio, las etiquetas deben ser entradas por el gestor de activo y es aquí donde entra el dilema: ¿estarán los gestores de activos alimentando al monstruo que luego se los comerá? Es decir, ¿podrá sustituir la inteligencia artificial a los gestores de mantenimiento una vez sean capaces de detectar automáticamente la condición de los activos y generar las órdenes de trabajo para mejorar la fiabilidad de los activos?

Este dilema no sólo aplica para el Machine Learning, sino también a todas las otras tecnologías 4.0 cuya implementación requiere la intervención de los gestores de activos. Cada quién puede hacer esta reflexión, pero en mi opinión el impacto de la digitalización en la gestión de activos respecto al personal es que los puestos de trabajo van a tener que evolucionar. Ahora es prematuro describir las nuevas funciones que tendrán los gestores de activos pero sí es evidente que serán mucho más sofisticadas que las actuales y probablemente deba de haber un cambio de paradigma al respecto.