La gestión eficaz de los activos es clave para obtener una fuerte ventaja competitiva en la industria manufacturera. Tiene un impacto significativo tanto en la productividad operativa como en los resultados de la empresa.
La llegada de IoT ha transformado radicalmente la gestión de activosSeguimiento remoto de activos, flujos de trabajo automatizados y mantenimiento predictivo de activos son solo algunas de las formas en que IoT está revolucionando la gestión de activos.
Big Data e IoT en la gestión de activos ayudan a que las cosas y los espacios sean inteligentes y estén conectados. Dotan a la gestión de información importante relacionada con el estado, la ubicación y las condiciones de los activos, lo que permite una supervisión continua en tiempo real. También proporcionan alertas en tiempo real, análisis predictivos, informes automáticos y perspectivas de datos para ayudar a los fabricantes a identificar y abordar cualquier oportunidad de mejora.
Los sistemas IoT y Big Data para la gestión de activos emplean una amplia gama de tecnologías como GPS, balizas, sensores y contadores, así como herramientas de análisis, visualización y gestión de datos.
Por ejemplo, en un almacén, un IoT basado en sensores en la gestión de activos puede supervisar continuamente la temperatura y la humedad y, mediante actuadores, mantener unas condiciones equilibradas para el almacenamiento seguro de objetos delicados como productos médicos.Â
En última instancia, Soluciones basadas en IoT mejorar el rendimiento y la calidad, lo que se traduce en mejores resultados empresariales para los fabricantes. En esta serie de blogs en dos partes, profundizaremos en el papel del IoT en la gestión de activos, su funcionamiento, los casos de uso y las posibles ventajas, lo que le permitirá realizar con éxito la transición a la gestión de activos basada en el IoT.
¿Cómo funciona IoT en la gestión de activos?
La estructura general de una red IoT consta de dispositivos para interactuar con el entorno, una pasarela para recopilar datos y comunicarse con la nube, y la plataforma en la nube para almacenar, procesar y analizar los datos.
Paso 1: Adquisición de datos y transmisión a la nube
Los sensores recogen datos del ambiente y los envían a la nube con la ayuda de un dispositivo intermediario. Miden parámetros ambientales como la temperatura, la luz, la humedad, etc., y transmiten esta información al dispositivo.
Los dispositivos actúan como unidades de control de los sensores. Recogen la información de los sensores, la preprocesan y la envÃan a la nube. Ejecutar un ciclo de autolimpieza o reducir la temperatura son excelentes ejemplos de actividades de preprocesamiento controladas por dispositivos.Â
Paso 2: Tratamiento de datos
Una vez transmitidos los datos, la nube recibe los mensajes de los dispositivos conectados a ella de forma segura. A continuación, los mensajes se publican para que los lean los suscriptores y se generan canalizaciones de datos desde el dispositivo hasta su destino. Algunas de estas plataformas son BigQuery, BigTable y Cloud Storage. En la etapa de procesamiento de datos intervienen las siguientes herramientas.
Administrador de dispositivos: Un gestor de dispositivos es una herramienta que contiene un registro de dispositivos, donde se registra cada dispositivo autenticado y se establecen las configuraciones.
Protocolos de comunicación: Estos protocolos ayudan a los dispositivos a comunicarse con la nube. En función de las necesidades, se utilizan protocolos como el puente MQTT o el puente HTTP.
Funciones sin servidor: Se trata de funciones programables de propósito único que se alojan en la infraestructura. Estas funciones se basan en eventos y realizan las acciones previstas solo cuando se activa el evento.
Canalización de vigas:Â Ayudan a crear canalizaciones de datos para procesar todo el flujo de trabajo de datos. Apache Beam es un modelo de programación muy utilizado que optimiza las canalizaciones de datos para simplificar el procesamiento de datos a gran escala.
Estudio de caso: Gestión de activos para la construcción
Paso 3: Análisis de datos y aprendizaje automático
Después de procesar los datos, se analizan para desarrollar perspectivas procesables. El análisis de datos y el ML se realizan en la nube. Los datos acumulados en los sistemas de almacenamiento de la nube son accesibles para BigQuery y Cloud Bigtable. Las siguientes herramientas se utilizan para extraer información valiosa de los datos:
Modelos ML:Â Se utilizan para detectar e identificar anomalÃas de los dispositivos.
Herramienta de almacenamiento de datos: Almacena y ejecuta una consulta sobre los datos para obtener perspectivas. Un almacén de datos empresarial sin servidor, altamente escalable y de bajo coste hace que el análisis de datos sea más eficaz. AWS Redshift, Hadoop de código abierto o GCP Bigquery son algunos de los servicios eficaces de almacenamiento de datos. Al seleccionar una herramienta de almacenamiento de datos adecuada, es esencial tener en cuenta:
- Tipo de tratamiento de datos (por lotes o en tiempo real)
- Escalabilidad a la carta
- Eficacia en la consulta y almacenamiento de datos estructurados
Paso 4: Generación de cuadros de mando e informesÂ
Las soluciones de informes de datos y cuadros de mando son los aspectos finales de un sistema de gestión de activos basado en IoT. Los datos se convierten en informes personalizados fáciles de leer y compartir, lo que permite tomar mejores decisiones empresariales y mejorar las operaciones. Google Datastudio, Kibana y Tableau son algunas de las herramientas más utilizadas para este fin.
Reflexiones finales
A estas alturas, ya debe haber comprendido el valor de racionalizar el IoT en la gestión de activos y cómo funcionan los sistemas de gestión de activos basados en el IoT. En el próximo blog, exploraremos los casos de uso y las ventajas de la gestión de activos basada en el IoT.Â
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