El Industrial IoT (IIoT) ofrece nuevas promesas a la planta: menores costos de operación, mejor visibilidad y mayor eficacia general del equipo (OEE) para los fabricantes. Estos resultados están todos en la olla de oro al final del arco iris IIoT, pero esa recompensa a veces es difícil de encontrar. Una parte significativa de las iniciativas de IoT falla. De hecho, en el reciente IoT World Forum en Londres, un estudio de referencia mostró que solo el 26 por ciento de los proyectos de IoT se consideran un éxito total. El otro 74 por ciento representa proyectos de IoT que todavía están en proceso, aquellos que se retrasaron y otros que fracasaron rotundamente (aproximadamente 15 por ciento).
Entonces, ¿cómo puede evitar esas trampas para garantizar el éxito de su proyecto?
1. Comience pequeño.
Si te enfocas en toda tu planta, harás que el éxito sea mucho menos probable. Intente comenzar con un proyecto más pequeño en un área de enfoque clave, tal vez un área que tenga el mayor tiempo de inactividad, la mayor cantidad de mantenimiento, el mayor consumo de energía, y así sucesivamente. Mantenga el proyecto manejable. Asegúrate de contemplar cómo escalar: si tienes éxito, ¿qué sigue?
2. Defina el éxito.
Sigo sorprendiéndome por la cantidad de empresas que se lanzan de cabeza en un viaje de IoT industrial sin un objetivo claro, objetivo o una comprensión completa del retorno de la inversión (ROI). Determine lo que está tratando de lograr, luego mida antes y después de cualquier proyecto de IoT.
3. Obtenga alineación interna de TI y operaciones de la compañía.
Los días en que las operaciones pueden implementar proyectos relacionados con la red sin TI se han ido, o al menos están cerca de la extinción. Es mucho más probable lograr el éxito trabajando estrechamente juntos. Por ejemplo, la ola de datos provenientes de su fábrica requerirá un análisis de datos. Eso podría traer nuevos requisitos informáticos donde TI puede ayudar. También puede traer nuevos riesgos de seguridad, un área clave en la que TI puede ayudar, pero solo al comprender completamente los requisitos operativos. También necesita un buy-in ejecutivo. Esto no solo puede ayudarlo a impulsar el soporte en toda su organización, sino que también puede ayudar a "mejorar las condiciones" para su aprobación al alinearse con los objetivos corporativos, como la sostenibilidad o la seguridad.
4. Comprender y abordar los riesgos de seguridad.
Conectarse a los datos de la fábrica a la empresa o abrir el acceso remoto hasta el piso de la planta puede generar riesgos de seguridad. Con cualquier proyecto de IIoT, es probable que su superficie de ataque se expanda. Aquí es donde las operaciones y la colaboración de TI pueden aportar un gran valor a su organización. Evalúe cuidadosamente los riesgos potenciales y el impacto de esos riesgos, luego concéntrese en los más serios. Confía en mí, probablemente no puedas abordarlos a todos de inmediato. Encuentre un socio confiable para realizar una evaluación de seguridad que lo ayude a evaluar y priorizar esos riesgos. El esfuerzo de IoT industrial de toda su organización puede llegar a un punto muerto si un pirata informático causa estragos en su instalación.
5. Libere datos de redes dispares.
Esto puede crear un spaghetti de redes y hardware (puntos de falla adicionales) en el piso de su planta. Puede decidir que la complejidad y el riesgo adicionales no valen la pena, establecer un estándar de red en el piso de la planta y explorar el cambio de todos los controles a un estándar industrial Ethernet sólido. No hay dudas de que Industrial Ethernet es actualmente el estándar de facto para casi todas las aplicaciones de control. Con más de 80 activos fijos industriales perfectos con más de 20 años de antigüedad, propondría que el cambio a controles más nuevos con comunicaciones Industrial Ethernet vale la pena el gasto. A largo plazo, puede ser más rentable reemplazar los viejos controles de la máquina por otros nuevos en lugar de otras opciones para recopilar datos.
6. Evite la sobrecarga de datos.
Digamos que está interesado en mejorar la calidad del producto en una de sus líneas de producción. Aunque sería genial correlacionar miles de posibles variables con la calidad, no querrás sufrir sobrecarga de datos. Mantenga su conjunto de datos manejable y use análisis estadísticos básicos para buscar datos atípicos. También podría considerar el uso de análisis de bordes (computación de niebla) para reducir el volumen de datos para análisis posteriores. Trabajar con un socio que tenga experiencia con software analítico diseñado para observar los datos de fabricación y obtener resultados procesables a partir de esos datos.
Cuanto mejor planee cómo evitar las posibles dificultades para su proyecto Interte Industrial de las Cosas, más preparado estará para mitigar cualquier sorpresa. Las empresas lo harán bien o lo harán de nuevo. ¿Cuál quieres ser?
