La digitalización está cambiando por completo la cadena de valor de la industria: desde el diseño del producto e ingeniería de las plantas de producción, pasando por la planificación de la fabricación y teniendo en cuenta el mantenimiento. El reto, pues, consiste en preparar soluciones de software, ligadas a la automatización, que estén siempre disponibles para la optimización de la fabricación.

mindsphere

El proceso de digitalización comienza con la gestión del ciclo de vida del producto que combina:

  • Los métodos de trabajo secuenciales en el desarrollo del producto
  • La simulación y optimización de la producción de las plantas productivas virtuales
  • La puesta en marcha de la fabricación o producción

Todo ello con el objetivo de, por un lado, incrementar la productividad, y por el otro, abrir un gran abanico de nuevas oportunidades de negocio.

A día de hoy, el creciente número de datos de proceso se guardan en tiempo real, se transmiten a través de redes de banda ancha y se estudian mediante herramientas inteligentes. El reto para la analítica de datos es combinar y orquestar los algoritmos de reconocimiento de patrones y los procesos de Machine Learning.

El análisis de datos no es un proceso de computación estandarizado en el cual se puede obtener información valiosa de cualquier volumen de datos. Hasta que no estén agrupados en servicios digitales, no marcarán la diferencia en el crecimiento satisfactorio de una compañía.

Por ejemplo, los fabricantes de máquinas podrán leer los datos de servicio, identificando las causas de los fallos de forma más precisa durante las avería. Los constructores de plantas podrán comparar la información de consumo de electricidad o detectar fallos en una etapa inicial que eviten los errores durante la producción.

Los OEMs podrán dar recomendaciones para optimizar la producción, ampliar periodos de garantía en caso de buen mantenimiento u ofrecer nuevos modelos de negocio tales como el “pago por uso” de las máquinas.

Ecosistema abierto para servicios digitales

La plataforma digital MindSphere está diseñada como un ecosistema abierto a todos los desarrolladores y clientes. Los OEMs y los desarrolladores de aplicaciones pueden accede a esta tecnología gracias a interfaces abiertas y utilizarla para sus propios servicios y análisis.

Por ejemplo, un OEM podrá tener la oportunidad de monitorizar y dar servicios sobre su flota global de máquinas para poder reducir las paradas de las mismas a través de la analítica de los datos de máquina. También podrán desarrollar, usar y vender sus propios servicios web y utilizarlos como la base para sus servicios digitales (en el mantenimiento predictivo, gestión energética u optimización de recursos).

MindSphere está desarrollada bajo el modelo de cuatro capas:

  • El nivel más bajo representa la infraestructura técnica, en el cual máquinas y dispositivos industriales se conectarán bajo estándares abiertos tales como OPC UA.
  • En el segundo nivel, los sistemas ciberfísicos se conectan implementando el concepto de “Internet de las Cosas”.
  • El tercer nivel está ocupado por plataformas definidas por software tales como MindSphere, creada por Siemens.
  • El cuarto nivel es la plataforma de servicios inteligentes, en el cual los fabricantes y operadores podrán comercializar y utilizar Apps.

Además, utilizando las tecnologías de ciberseguridad más vanguardistas, se garantiza un alto nivel de seguridad a través de comunicaciones encriptadas así como de centros de datos certificados para el procesamiento y almacenamientos de datos.

Autor: Javier Fernández Rodríguez, responsable de plant data services y MindSphere en Siemens España.