Las plataformas IoT industriales no garantizan el éxito, y la transformación digital puede ser tan difícil como vaga. Pero ignorar lo digital tampoco es una opción. El gran problema es que las iniciativas de transformación digital es que muchas de ellas fracasan, como ha informado Harvard Business Review. Por otro lado, hay un número creciente de ejemplos de empresas con mentalidad digital, desde Airbnb a Amazon pasando por Netflix y Uber, que han lanzado plataformas que han redefinido mercados enteros.

No es de extrañar que el mercado esté inundado de cientos de plataformas de IoT industrial que prometen ayudar a fabricantes, empresas de servicios públicos, gerentes de instalaciones y organizaciones similares a reinventar sus negocios. En ese escenario se encuentra el concepto de Industria 4.0, y su promesa de aprovechar tecnologías como IoT, gemelos digitales y aprendizaje automático para impulsar la próxima revolución industrial.

El director digital de Schneider Electric, Hervé Coureil, tiene una perspectiva única sobre el tema. Después de haber trabajado tanto como director financiero y director de información antes de asumir su cargo actual, Coureil dice que Schneider no está interesado en construir o vender plataformas por su propio bien. «No se trata tanto de la plataforma, sino de cómo impactas al mundo con la tecnología digital «, dijo. «En la industria, la magia ocurre cuando aprovechas el poder de las plataformas y lo aplicas utilizando la experiencia específica en el tema».

Martin Davis, socio gerente de DUNELM Associates, se expresó un sentido similar, enfatizando la importancia de las personas y los procesos sobre la tecnología. El enfoque de las empresas industriales debería estar en «cómo se hacen las cosas y cómo se pueden hacer de manera diferente», dijo. «La tecnología ofrece nuevas oportunidades, pero no se trata de la tecnología. Se trata de cómo interactúa con sus clientes». Sobre la base de esa lógica, Davis continuó:» Comprar una nueva y brillante plataforma de IoT no es una bala mágica».

Para muchas empresas industriales, el enfoque se centra más en la mejora o habilitación digital que en la transformación directa, dijo Davis. Si bien hay ejemplos de fabricantes que han pasado de vender productos a servicios, un ejemplo obvio son los fabricantes de motores a reacción que venden horas de vuelo de su producto en lugar de vender motores, esto es más una excepción que una regla. «Muchas de estas iniciativas tratan de agregar productos y servicios digitales a un negocio existente, por ejemplo, monitoreo digital de un activo físico», dijo Davis, quien anteriormente dirigió una iniciativa de transformación digital en el conglomerado canadiense J.D. Irving Ltd.

La estrategia digital de Schneider Electric enfatiza la resolución de problemas de los clientes en lugar de ofrecer una plataforma de IoT para todo uso. «Somos relativamente limitados en cuanto al tipo de problemas y la cantidad de mercados que abordamos», dijo Coureil. «Realmente estamos centrados en la eficiencia energética, la sostenibilidad, básicamente». Ese tema de maximizar la eficiencia abarca los sectores verticales a los que Schneider atiende, incluidos el centro de datos, la distribución de energía eléctrica, los edificios y los procesos industriales.

Una organización que decide cómo aprovechar el poder de las herramientas digitales debe pensar cuidadosamente sobre la asignación de recursos, que es «un aspecto de la transformación digital del que no se habla mucho», dijo Coureil.

Las organizaciones deben tener un proceso de decisión claro en cuanto a qué priorizar e invertir, y el costo final de esas inversiones. La organización digital de Schneider Electric, que incluye a unos 3.000 empleados a escala internacional, destaca la transparencia de sus gastos. “Somos un centro de costos global. Realmente no cobramos nada a otras partes del negocio porque queremos saber exactamente cuánto costamos», dijo Coureil. Ese enfoque hace que sea más simple hacer una decisión de juicio si una determinada iniciativa digital es exitosa, al tiempo que le da enfoque. «Significa que va a hacer menos cosas que probablemente costarán más, por lo que se debe estar muy atento para explicar cómo va a priorizar esta iniciativa frente a otra y lo que espera de ella».

Coureil dice que uno de los desafíos con las iniciativas de transformación digital es que, si bien es fácil lanzar un proyecto de prueba de concepto periférico, es mucho más difícil impactar el núcleo del negocio. «El problema difícil de lo digital es realmente cómo escalas», dijo. “Una demostración es buena, pero ¿cómo se ejecuta en 80 países? ¿Cómo escalas eso a tantas plantas, cómo mantienes el rendimiento 24×7?».

Un desafío relacionado con la escala es la tendencia de algunas empresas industriales a perseguir proyectos ambiciosos sin una base estratégica sólida, pero algunas empresas industriales se están volviendo más cautelosas al implementar iniciativas digitales. «Creo que la gente está comenzando a desconfiar de los mega proyectos, que implican arrancar cosas, reemplazar cosas que funcionan con cosas nuevas que se supone que funcionan mejor», dijo. «Vemos un movimiento de desarrollo de nuevas capacidades sin tener que reemplazar lo que funciona», agregó Coureil. «La gente pregunta: ¿cómo se complementa en lugar de reemplazar?»

Sin embargo, no hace mucho tiempo, el discurso de algunos proveedores industriales parecía recomendar la extracción y el reemplazo de equipos heredados y la implementación de mantenimiento predictivo siempre que sea posible. Dada la naturaleza conservadora de la mayoría de las organizaciones industriales, la primera es rara. Y la investigación de Bain indica que el mantenimiento predictivo no ha sido tan exitoso como inicialmente se esperaba porque «ha sido más difícil de lo previsto y ha resultado más difícil extraer información valiosa de los datos», según el informe «Más allá de las pruebas de Concepto: Escalar el IoT industrial «.

«El mantenimiento predictivo es difícil», reconoció Davis, «pero la recompensa es grande». Sin embargo, mientras tanto, muchas organizaciones industriales todavía están enfocadas en el mantenimiento preventivo, aún no han progresado al mantenimiento basado en la condición. «Si bien hacer un mantenimiento predictivo completo es difícil, trabajar con múltiples puntos de datos para hacer formas más sofisticadas de CBM puede ser más factible», explicó Davis. «Hay muchas oportunidades allí que las empresas no están aprovechando».

Un desafío es simplemente obtener datos relevantes y suficientes en un solo lugar, dijo Davis. “Comprar y agregar una nueva y brillante Plataforma IoT no resuelve todos sus problemas, simplemente crea otra isla de datos. Para obtener resultados, necesita todos sus datos en un solo lugar”, explicó. “La alternativa es alimentar sus fuentes de datos existentes en su plataforma IoT para combinarlas con los datos de su sensor IoT».

Coureil enfatizó la importancia de asegurarse de que las iniciativas de mantenimiento predictivo tengan una sólida base comercial. Si el tiempo de inactividad cero es una prioridad, entonces el mantenimiento predictivo es una buena idea. «Tiene sentido tener los datos de series de tiempo y ejecutarlos a través de una red neuronal y obtener una buena puntuación predictiva de cuándo cree que necesita planificar», dijo. Estas iniciativas podrían tener sentido en industrias de procesos sofisticadas con un alto costo de tiempo de inactividad. Pero no si se trata de procesos que son más discretos.

El presente artículo es una traducción y adaptación de un original publicado en IoT World Today.

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