Los desastres son inevitables, sin importar la industria, ya sea una falla imprevista de los equipos, un gran evento meteorológico, un ataque de seguridad o alguna otra crisis que afecte la continuidad del negocio, lo inesperado ocurre todos los días. Si bien no podemos predecir cada desastre antes de que ocurra, podemos ser proactivos en el mantenimiento de la salud del equipo. Las mejoras tecnológicas en torno al Internet de las cosas (IoT) y el análisis de datos permiten a las empresas de servicios adelantarse preventivamente a los problemas, minimizando o incluso evitando el impacto que sienten los clientes cuando finalmente llega el desastre.
Si bien puede parecer simple, monitorear miles o incluso millones de equipos e identificar los errores antes de que ocurran es una ciencia compleja que puede llegar a ser abrumadora rápidamente. Para ayudar a simplificar el proceso, lo he dividido en dos fases distintas: recopilación de datos y análisis de datos.
Recopilación de datos: comprender qué información es importante
Los sensores de IoT permiten recopilar y almacenar grandes volúmenes de datos, lo que proporciona a las empresas una visión de la salud, el rendimiento y las fallas de los equipos. Cada unidad puede generar cientos de miles de puntos de datos por minuto. El desafío en esta etapa es descubrir cómo organizar y priorizar todos estos datos. No es factible realizar análisis de datos sobre toda esta información, ni es un uso eficiente de los recursos ya que algunos de los datos que se recopilan tienen poco valor para determinar la salud de los activos.
Las empresas deben considerar qué datos priorizar para que puedan identificar más rápidamente las necesidades de mantenimiento. Por ejemplo, un proveedor de telecomunicaciones que monitorea una torre celular puede estar rastreando el volumen de llamadas que se recogen a través de esa torre específica, pero el volumen de llamadas no es indicativo de qué tan bien está funcionando la torre. Sin embargo, si se advierte a la compañía de telecomunicaciones de un aumento en las llamadas caídas asociadas con esa torre antes de que el problema se expanda, es posible que tengan la oportunidad de identificar y rectificar el problema con anticipación. Ahora considere una tormenta masiva que se espera que golpee donde está ubicada esta torre de telefonía móvil, pudiendo reparar y solucionar los problemas de la torre antes de la tormenta minimizando los esfuerzos de mantenimiento ante este desastre meteorológico.
Análisis de datos: establecimiento de indicadores de mantenimiento
Una vez que se recopilan los datos y se definen las métricas clave de monitoreo, se aplican los análisis para convertir los datos en información procesable y útil. El análisis de datos históricos, particularmente en torno a fallas de equipos y actividades de servicios anteriores, permite a las empresas de servicios identificar patrones que podrían indicar un error futuro.
Por ejemplo, para una empresa de servicios públicos, la temperatura es uno de los parámetros más ampliamente medidos en una planta de energía porque el sobrecalentamiento puede causar daños graves al equipo y puede representar un peligro para los profesionales de servicio que trabajan para reparar el equipo. Al observar las actividades de mantenimiento pasadas y los patrones en los cambios de temperatura, las empresas tienen la información necesaria para programar el mantenimiento preventivo cuando las temperaturas se elevan a niveles que condujeron a fallas en el pasado.
Estamos viendo más y más aplicaciones de la tecnología IoT en la industria de servicios con sensores que conectan dispositivos y equipos. Incluso los gimnasios han comenzado a conectar sus equipos para evitar máquinas rotas y miembros decepcionados. Pero con una mayor conectividad viene una mayor responsabilidad; las organizaciones deben aprovechar estas capacidades mejoradas para pasar de programas de servicio reactivos a proactivos para hacer frente a las fallas antes de que ocurran; en última instancia, mantener la satisfacción del cliente, la prioridad empresarial número uno de hoy.
Steve Smith es el vicepresidente de industrias estratégicas en ClickSoftware. Tiene más de 15 años de experiencia en la definición y entrega de soluciones móviles de gestión de personal que cubren mercados verticales que incluyen telecomunicaciones, servicios públicos, seguros, servicios domésticos, equipos médicos, equipos de capital y operaciones de petróleo y gas. Ayuda a las organizaciones de servicios a optimizar el uso de sus recursos de campo, mejorar la conciencia operacional, simplificar el proceso y establecer controles, al tiempo que garantiza la flexibilidad y la variabilidad en sus operaciones. Antes de su cargo actual, Steve administró el equipo de consultoría de soluciones globales de ClickSoftware, exponiendo los beneficios de la administración de la fuerza laboral móvil a nuevos usuarios y ayudando a aumentar los beneficios de los usuarios existentes en todo el mundo.
