Cómo el IIoT y la analítica predictiva pueden ahorrar millones a las empresas
A veces, un solo análisis predictivo puede ahorrar millones de dólares a una empresa.
La base de la transformación digital en la empresa: la IoT Industrial
Schneider Electric Software considera que la IoT Industrial, abreviada como IIoT, es la base de la transformación digital en la empresa. La compañía cuenta con más de 2 millones de licencias de software implementadas en más de 100,000 sitios, generando alrededor de 20 mil millones de flujos de datos conectados y 10 billones de puntos de datos archivados cada día, según Sean Gregerson, director de ventas de Schneider Electric.
"Permitimos todas nuestras soluciones IIoT a través de lo que se llama nuestro marco EcoStruxure, lo que nos permite superar la brecha entre OT e IT mediante la integración de dispositivos comunes y un marco de seguridad", dijo Gregerson.
Como resultado, las empresas aumentan sus ganancias al mismo tiempo que habilitan operaciones energéticamente eficientes utilizando operaciones comerciales de bucle cerrado a través de la IIoT. Existen varios ejemplos de cómo esto ha funcionado para ahorrar dinero a los clientes que trabajan con Schneider Electric.
Ejemplos de ahorros de dinero mediante la IIoT
En American Electric Power (AEP), un esfuerzo colaborativo entre el Centro de M&D de AEP resultó en la reparación anticipada de una pala de turbina de gas. La empresa utilizó análisis predictivos avanzados para recibir una notificación de advertencia temprana del problema. Si el problema no se hubiera detectado, la situación habría empeorado y posiblemente se habría necesitado reemplazar el rotor de la turbina a un costo estimado de $19 millones y con una pérdida de generación de energía de más de $1.2 millones, según Gregerson.
"Estamos tratando de detectar estos problemas en las primeras etapas, mucho antes de llegar a puntos de ajuste operativos altos o bajos. Normalmente, monitoreamos estos activos con una fidelidad de una vez por minuto y eso nos da más que suficiente precisión para identificar problemas en las primeras etapas de degradación", afirmó.
Cómo superar la resistencia de los empleados a la transformación digitalEn Tata Power, en India, se evitó un gasto de casi $300,000 nuevos dólares después de que los empleados se dieron cuenta de que una de las válvulas de derivación de un calentador de baja presión estaba parcialmente abierta cuando debería haber estado completamente cerrada. Esto causaba un flujo de condensado bypass por el calentador, lo que resultaba en una temperatura de extracción más alta y operaciones ineficientes.
En Duke Energy, hay un centro de monitoreo centralizado para supervisar sus plantas de generación de energía. Una de las turbinas de vapor de Duke comenzó a mostrar un leve aumento en la vibración después de un mantenimiento realizado, y el software de análisis predictivo de activos activó una advertencia temprana, lo que alertó a los empleados de que la unidad estaba en las primeras etapas de separación de las palas. Esta identificación temprana y acción resultó en un ahorro de más de $4.1 millones al prevenir daños adicionales al equipo y pérdida prolongada de generación de energía.
Otro ejemplo ocurrió en Southern Company, una compañía de energía con sede en Atlanta, donde la detección temprana mostró que un paquete de espaciadores de acoplamiento de motor se estaba aflojando. Esto podría haber causado un evento potencialmente catastrófico, ya que habría provocado una pérdida de capacidad de generación y daños en el equipo. Se estima que los ahorros fueron de más de $250,000 dólares.
En EDF Energy en el Reino Unido, Schneider desarrolló tres equipos de monitoreo: uno para generación con combustibles fósiles, uno para generación hidráulica y otro para generación nuclear. Una advertencia temprana mostró un problema de rodamientos en una turbina de gas que estaba en las primeras etapas de falla mecánica. Se programó el mantenimiento y la advertencia temprana y la reparación se estimaron en un ahorro de más de $1 millón al evitar daños adicionales al equipo y pérdida de producción.
Cómo implementar la IIoT
Muchas empresas no saben por dónde comenzar con la implementación de la IoT industrial.
En Schneider Electric, Gregerson dijo que la mayoría de las empresas primero tienen que identificar un caso de uso interno de negocios al examinar fallas que han ocurrido y determinar dónde una solución predictiva y una notificación de advertencia temprana podrían haber ahorrado dinero. "Normalmente, los clientes pueden identificar eso fácilmente porque estos problemas de equipos de activos industriales resultan en problemas individuales que cuestan cientos de miles a millones de dólares cada uno", dijo.
El 98% de los líderes empresariales consideran crítico el éxito en la entrega de servicios digitalesUna vez que se desarrolla el caso de uso empresarial, se identifican los activos más importantes y se inicia un programa piloto con la implementación de software para esos activos. Eventualmente, se desarrollan los modelos predictivos, se interpretan los resultados, se agrega otro equipo industrial al programa y todo se monitorea desde una ubicación central, según Gregerson.
"Estos casos realmente muestran la necesidad de tener un enfoque más predictivo para que las empresas puedan encontrar estos problemas antes de que se conviertan en problemas operativos que deban resolverse de inmediato", dijo Gregerson.
Tres conclusiones para los lectores de Newsmatic
- La IoT Industrial puede ayudar a las empresas a identificar problemas antes mediante análisis predictivos y ahorrar dinero como resultado.
- En American Electric Power, la empresa ahorró más de $20 millones a través de la IIoT, y Tata Power en India tuvo un ahorro de casi $300,000 mediante una detección temprana en una turbina de gas.
- Para implementar la IIoT, una empresa necesita identificar primero dónde ha tenido problemas en el pasado y qué activos son los más valiosos.
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