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INDUSTRIA 4.0   IR 4.0

VIDEO 1 EXPLICATIVO

La venta de robots en el entorno industrial aumentó un 29% el pasado año en todo el mundo, siendo el sector automovilístico el que lidera la clasificación con 125.000 unidades vendidas. Las cifras del informe de la Federación Internacional de Robótica sitúan a España dentro del apartado 'otros importantes mercados europeos', aunque está todavía muy lejos de países como Alemania, con casi 20.000 unidades vendidas.

El avance incontenible de Internet ha tenido un impacto radical en la economía y en la sociedad del siglo XXI. La convergencia de las tecnologías de la información (TIC) con la sensórica y la robótica han transformado la internet tradicional en internet de las cosas (IoT). El resultado en la industria ha sido un nuevo modelo organizativo y un cambio disruptivo en la industria que algunos denominan la "cuarta revolución industrial".

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En 2011 se acuñó en Alemania el término Industria 4.0 para referirse a la informatización, digitalización y automatización de la fabricación, lo que se considera como la cuarta revolución industrial. Se caracteriza por la incorporación masiva de las tecnologías de la información a toda la cadena de valor de los procesos relacionados con la industria. Esta integración se traduce en la optimización e interacción de los procesos de investigación y desarrollo, diseño, producción, logística y prestación de servicios asociados. La clave del concepto radica en el flujo de información a través de las capas organizativas de la empresa y a través del ciclo de vida del producto. Para conseguir esta fluidez, es necesario conectar lo que hasta ahora eran "nichos" de sistemas aislados y distanciados entre sí.

La principal característica de la Industria 4.0 es precisamente la interconexión de procesos, productos y servicios, a través de la utilización masiva e intensiva de internet móvil, de sensores y de inteligencia artificial, permitiendo la optimización de la eficiencia de un modo integral. Se la define como un procedimiento de fabricación "inteligente", digitalizado, en el cual todos los procesos se interconectan y relacionan entre sí, dando lugar a la creación de oportunidades de innovación y al incremento de la productividad y de la competitividad. Además, la automatización, la robótica, el IoT y el "Big Data", entre otros catalizadores, crean el caldo de cultivo perfecto para que la Inteligencia Artificial (IA) pueda cambiar la manera en que las fábricas operan y entienden la producción a gran escala.

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Habido tres anteriormente, que a grandes rasgos fueron:

  • La revolución industrial clásica, la de la máquina de vapor, ya sabes. 
  • La segunda vino con la electricidad, motorización y creación de máquinas con esta energía.
  • La tercera es la de la automatización, donde estamos más o menos, desde principios de los 70 (el primer PLC es de 1969).
  • Se trata de digitalizar todo lo relacionado con los procesos, tomar datos de los estos para luego procesar estos datos y posteriormente mejorar dichos procesos.
  • Ademas hay más campos como la realidad aumentada y virtual, la impresión digital o la IA
  • la información va a almacenarse en servidores en una nube (corporativa o no).

El extraer los datos de las máquinas se limitaba en general en usar OPC DA, que sigue muy vigente, para usarlos contra un SCADA y poco más.

Está confluyendo la programación industrial con la informática. Es algo inevitable y hay que ponerse al día.

 

 

CURSO INTRODUCCION INDUSTRIA 4.0

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La industria 4.0 se sustenta en un conjunto de tecnologías clave que, combinadas, posibilitan un nuevo modelo industrial.

La internet móvil y la comunicación M2M son la base de IoT. Permiten intercambiar información entre sistemas y productos, capturar datos, coordinar sistemas y desplegar servicios remotos. Al mismo tiempo, este aumento de conectividad lleva a la necesidad de proteger los sistemas industriales de las amenazas a la seguridad.

El análisis de datos (Big Data) permitirá identificar patrones e interdependencias, encontrar ineficiencias e incluso predecir eventos futuros. Las aplicaciones e infraestructuras ofrecidas en la nube (Cloud Computing) y pagadas por uso (as a service) harán posible el flujo masivo de datos y su análisis con una flexibilidad sin precedentes.

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La impresión 3D (Fabricación Aditiva) permite producir objetos tridimensionales a partir de modelos virtuales facilitando crear prototipos, fabricar productos personalizados y una producción descentralizada.

Los sistemas basados ​​en la realidad aumentada permitirán proporcionar a los trabajadores información en tiempo real para mejorar la toma de decisiones e incrementar la seguridad. Los robots colaborativos serán capaces de trabajarán con seguridad junto a los seres humanos, aprendiendo de ellos y ofreciendo autonomía, flexibilidad y cooperación.

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La fábrica inteligente es el resultado de la fusión de los mundos virtual y físico.

Las piezas base son los productos inteligentes, caracterizados por disponer de electrónica, software embebido y conectividad. Se denominan sistemas ciber-físicos (CPS) y tienen capacidad de interactuar con otros sistemas (M2M) y con humanos. El software les permite auto-gestionarse y tomar decisiones descentralizadas. Equipados con sensores captan información sobre su entorno, su uso y estado que pueden proporcionar a quien lo fabricó o gestiona su servicio. Sobre los CPS pueden ofrecerse servicios inteligentes y establecer nuevos modelos de negocio, aprovechando combinaciones innovadoras de servicios inteligentes para incrementar la creación de valor, aguas arriba o abajo de la cadena de valor.

Estos mismos principios se aplican a las máquinas que los fabrican, los sistemas de producción ciber-físicos (CPPS), que constituyen la "Fábrica Inteligente". Son máquinas con capacidad de comunicación, personalización, adaptación al entorno y flexibilidad.

Cobot

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Entre las tecnologías indispensables de la industria 4.0 se encuentra la robótica colaborativa, que supone la incorporación a los entornos de producción de un tipo específico de robot cuya principal característica es la interacción con humanos gracias a la accesibilidad y seguridad en su uso, entre otras ventajas.

  • Los robots industriales introdujeron en un primer momento el concepto de automatización de tareas.
  • La incorporación de los sensores de seguridad supuso un segundo paso importante para las industrias.
  • La movilidad posterior se tradujo en una mayor eficiencia.
  • Por último, la incorporación de sistemas de percepción y el desarrollo de tareas colaborativas con los operarios supuso su máxima eficacia en los procesos productivos

El hecho de que los robots puedan comunicarse entre ellos para aumentar su eficacia, o que puedan trabajar colaborando con los seres humanos supone una mayor optimización de los procesos con un menor coste, así como también una mayor calidad en la producción final. Pero ¿cuáles son las principales características de la robótica colaborativa que juegan un papel fundamental en la cuarta revolución industrial?

  • Accesibilidad: el hecho de que cualquier operario pueda programar un cobot, o asignarle una nueva tarea hace que el proceso de automatización sea accesible a todas las empresas.
  • Seguridad: los sensores inteligentes son una solución de vanguardia para la industria 4.0 que hacen que los trabajadores puedan trabajar codo con codo con los cobots sin necesidad de vallados de seguridad.
  • Flexibilidad: los cobots son ligeros, ocupan poco espacio y pueden reasignarse a múltiples funciones sin cambiar el diseño de producción.

Cobots y automatización

El objetivo de los cobots es realizar tareas repetitivas de forma rápida, segura y con una alta precisión, liberando así de los trabajos más pesados, aburridos y peligrosos a los operarios. La automatización a través de la robótica colaborativa adquiere un peso específico en la industria 4.0, que se traduce en:

  • Una mayor eficacia
  • Un menor coste de los procesos
  • Un incremento de la productividad en un menor tiempo
  • Un notable aumento de la calidad

BIG DATA

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Los macrodatos,1​ también llamados datos masivos, inteligencia de datos, datos a gran escala o big data (terminología en idioma inglés utilizada comúnmente) es un término que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos como para que hagan falta aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Por ende, los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos son más sofisticados y requieren un software especializado. En textos científicos en español, con frecuencia se usa directamente el término en inglés big data, tal como aparece en el ensayo de Viktor Schönberger La revolución de los datos masivos.

Los macrodatos se pueden describir por las siguientes características:

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  • Volumen: la cantidad de datos generados y guardados.
  • Variedad: el tipo y naturaleza de los datos para ayudar a las personas a analizar los datos y usar los resultados de forma eficaz. Los macrodatos usan textos, imágenes, audio y vídeo. También completan pedazos ¿Que pedazos? pedidos a través de la fusión de datos.
  • Velocidad: en este contexto, la velocidad a la cual se generan y procesan los datos para cumplir las exigencias y desafíos de su análisis.
  • Veracidad: la calidad de los datos capturados puede variar mucho y así afectar a los resultados del análisis.
  • Valor: los datos generados deben ser útiles, accionables y tener valor.
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El término Big Data se relaciona con la capacidad de resolver problemas sobre un amplio conjunto de datos en un entorno distribuido que de otra forma sería imposible resolver en un entorno tradicional de una sola máquina de cómputo

El Big Data y la Analítica Avanzada son dos conceptos fundamentales en nuestra sociedad actual.

No solo los bancos y las compañías de seguros están aplicando la potencia del Big Data para personalizar sus ofertas comerciales o prevenir la fuga de clientes, que serían dos ejemplos de casos empresariales habituales en los tiempos que corren, sino que nos encontramos con el Big Data y la Analítica Avanzada aplicados en elementos del día a día en cualquier ciudadano de a pie: cada vez llevamos con nosotros más dispositivos y prendas que generan datos cuando, por ejemplo, salimos a pasear, empezando por el teléfono móvil, continuando por los smartwatches, accesorios deportivos, y terminando por las propias prendas en muchos casos».

BIG DATA CURSO

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«La idea de estos sistemas» «es permitir a las empresas almacenar y trabajar con grandes volúmenes de información, poder extraer insights de ella, cruzar estos datos con los datos más habituales en los negocios (información de clientes, etc.) y, en definitiva, enriquecer sus modelos analíticos y su conocimiento específico a partir de toda la información disponible. La nueva ola, la ola del IoT (Internet of Things) evidentemente va a ser muchísimo más exigente y muchísimo más enriquecedora en cuanto a información, y este mundo del Big Data, por tanto, va a seguir cobrando más y más importancia»

Cada vez más dispositivos, herramientas de fabricación y plantas son equipadas con sensores quepueden recolectar ingentes cantidades de datos sobre sí mismos y su entorno y conectarse a la 'nube.

Los datos de los diferentes sistemas de fabricación, tales como los historiadores de proceso, sistemas de ejecución de fabricación (MES), sistemas de calidad o planificación de recursos empresariales (ERP), no se ajustan a ningún modelo de datos único y las diferencias de tecnología hacen que sea difícil reunir los datos de una variedad de fuentes.

El cambio de paradigma que representa la industria 4.0 pone de relieve una clara transición de instalaciones físicas a una infraestructura inteligente y digitalizada. Las soluciones de software ERP para empresas industriales permiten avanzar hacia la revolución industrial 4.0.

Hoy en día muchas pymes y grandes compañías se enfrentan al dilema de cómo formar parte de esta nueva revolución. Mientras que las respuestas son claras, la aplicación de software ERP, Big Data, IoT, RA, IA, simulación, cloud computing y otras TIC's requieren de un enfoque que evalúe con profundidad las condiciones de cada caso.

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En principio, debemos entender este proceso como una transformación digital que involucra personal, equipos, procesos y productos. Estos componentes deben apuntar a generar una red integral especializada en la captación y análisis de datos en tiempo real. Dicha dirección contribuye a mejorar sustancialmente la calidad, gestión y rentabilidad.

Está claro que muchas empresas en países desarrollados y emergentes aún no están preparadas para dar este salto. Alcanzar la ansiada eficiencia operacional, organizacional y administrativa pasa por una hoja de ruta con soluciones concretas. Entre ellas, la adopción de un software ERP, el Big Data y el internet de las cosas resulta inevitable.

Lograr una producción descentralizada requiere de sistemas más competentes basados en la digitalización y automatización. Estas condiciones requieren una inversión puntual en innovaciones que generen mayor autonomía. El propósito final está relacionado con la optimización de las cadenas de valor y el intercambio de datos.

En este contexto, las proyecciones revelan una tendencia cercana al 50% de robotizar las tareas en las empresas más actualizadas. El panorama de contratación de personal y RR.HH. está cambiando hacia un enfoque mucho más especializado. Mientras las labores rutinarias se automatizan, la supervisión y búsqueda de talento se vuelve más concreta.

Como bien sabemos, la generación de datos estructurados, no estructurados y semi-estructurados forma parte de los negocios modernos. La clave para su aprovechamiento consiste en que las compañías dispongan de la tecnología para filtrar, clasificar y depurar toda esta información con la menor cantidad de errores posibles.

Gestionar cantidades masivas de datos requiere de un registro automatizado cuya sofisticación va más allá de métodos tradicionales. A través del cloud computing, software ERP y minería, se agiliza su administración adecuada. Esto le permite a su empresa obtener métricas rápidas y precisas sobre el desempeño operacional.

 

Si entre sus objetivos empresariales está la mejora de los procesos industriales, el manejo de macrodatos es fundamental. Esto se debe a que las conclusiones, resultados y patrones evaluados sirven para ajustar el funcionamiento. Esta reinversión conlleva a una reestructuración oportuna cuando existen errores evidentes en el modelo.

Al haber un control detallado sobre lo que ocurre dentro de la cadena de suministro, la producción y organización, mejora la eficiencia. De esta forma, es posible optimizar los procesos para aumentar la producción, conseguir márgenes rentables y aplicar estrategias de ventas más acertadas.

Los empresarios modernos tienen la necesidad de maximizar el uso de los recursos industriales disponibles. Encontrar la fórmula mediante un software ERP que combina big data es una solución factible y necesaria. Estas herramientas están diseñadas para mejorar la relación costo/beneficio y apuntalar la competitividad de su negocio.

La captura, almacenamiento y consulta de datos complejos representa una herramienta esencial para las industrias más sofisticadas. Además, esta tecnología debe estar acompañada de opciones analíticas para interpretar y encontrar patrones. Esto se complementa con el streaming analysis para datos complejos y el análisis predictivo.

La gestión inteligente de datos relacionados con una empresa de productos o servicios se ha vuelto una ventaja indiscutible. Por eso los métodos estadísticos, la inteligencia artificial y el IoT cada vez presentan mayor sofisticación.

Primer paso hacia la industria 4.0: un software ERP moderno

Conscientes de los cambios inminentes que se avecinan para pymes y compañías tradicionales, el uso de software ERP es una necesidad. Sus innovaciones le permiten a su empresa o negocio establecer un sistema integral de comunicación, conectividad y gestión de datos, lo cual favorece la introducción de herramientas Big Data.

Entendemos que el camino hacia un modelo de negocios eficiente depende principalmente de establecer las bases apropiadas para el cambio. El programa de gestión de recursos que podemos diseñar a su medida, le otorga una ventaja competitiva sustancial para entrar de lleno en la transformación digital.

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Machine Learning

El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Veamos cómo funciona.

Big Data y Machine Learning aplicado a la empresa

Una empresa de telefonía quiere saber qué clientes están en "peligro" de darse de baja de sus servicios para hacer acciones comerciales que eviten que se vayan a la competencia. ¿Cómo puede hacerlo? La empresa tiene muchos datos de los clientes, muchísimos: antigüedad, planes contratados, consumo diario, llamadas mensuales al servicio de atención al cliente, últimos cambios de planes contratados… pero seguramente los usa solo para facturar y para hacer estadísticas. ¿Qué más puede hacer con esos datos? Se pueden usar para predecir cuándo un cliente se va a dar de baja y gestionar la mejor acción que lo evite. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de los clientes, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos, favorecer aquellos que mejoran los objetivos de negocio y evitar aquellos que son perjudiciales.

Esa cantidad ingente de datos son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir cuáles son las que han llevado, en este caso, a darse de baja como cliente. La siguiente imagen es un ejemplo de una predicción simplificada basada en datos de una compañía de telefonía ficticia, pero usando una herramienta de Machine Learning real:

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La visualización en árbol (en esta imagen está simplificado, la predicción real tiene muchos más nodos) permite ver los patrones que han seguido ciertos clientes que se han dado de baja. En este caso está resaltada una de las ramas centrales, que indican un patrón en el que el cliente:

  • Tiene más de 3 llamadas al servicio de atención al cliente.
  • Llama menos de 171,95 minutos al día.
  • Las llamadas en horario nocturno son inferiores a 189,02 minutos.

Este es un análisis de los datos históricos, pero… ¿dónde está la predicción? Vamos a ello: si los clientes que tienen estas características ya se han dado de baja de la compañía, es previsible que los que todavía son clientes y tienen este mismo comportamiento estén en riesgo de irse. Según este modelo predictivo, es bastante probable que esto suceda (se dice que la predicción tiene una confianza, en este caso, de 91,97%). Si el departamento de marketing tuviera esta información, podría proponerles proactivamente un cambio de plan de tarificación o podría revisar por qué han llamado al servicio de atención al cliente para intentar mantenerlos.

El árbol de predicción completo sería el siguiente. En este caso hemos resaltado una predicción falsa (es decir, no se daría de baja) con una confianza del 90,59%. A la derecha de la imagen se puede ver el patrón de comportamiento de este grupo de clientes:

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¿Por qué es importante?

La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas se está incrementado de forma exponencial. Extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva que no se puede menospreciar. En CleverData pensamos que es una oportunidad a la que se le debe prestar especial atención. La gran ventaja es que actualmente no hace falta ser un gurú de los datos para poder aprovechar este tipo de tecnologías. Existen en el mercado herramientas de uso muy sencillo (incluso para profanos en análisis de datos) y asequibles económicamente para cualquier tamaño de empresa que permiten hacer predicciones como las descritas en el apartado anterior. Si quieres ver cómo se genera un modelo como el anterior, revisa este artículo en el que describimos el proceso paso a paso.

El reto de sacar partido de los datos se ha simplificado enormemente. El Machine Learning de hoy no es como antes. Esto quiere decir que con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis propicios es posible actualmente crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones de negocio.

Sin embargo, no debe distraer nuestra atención el volumen de datos. No es necesario tener tantos datos como Facebook o como un gran banco para hacer modelos que ayuden al negocio. Es mejor tener datos de calidad (fiables y útiles) que tener miles de millones de datos de los que no se puede extraer valor. Para avanzar en este tema, puedes revisar nuestros 5 consejos para empezar con Machine Learning: empieza por algo sencillo, utiliza Machine Learning supervisado, no te empeñes en usar Big Data, utiliza Machine Learning en la nube y sobre todo, empieza ya. Si quieres, con nosotros.

Ámbitos de aplicación del Machine Learning

Muchas actividades actualmente ya se están aprovechando del Machine Learning. Sectores como el de las compras online – ¿no te has preguntado alguna vez cómo se decide instantáneamente los productos recomendados para cada cliente al final de un proceso de compra? –, el online advertising – dónde poner un anuncio para que tenga más visibilidad en función del usuario que visita la web – o los filtros anti-spam llevan tiempo sacando partido a estas tecnologías.

El campo de aplicación práctica depende de la imaginación y de los datos que estén disponibles en la empresa. Estos son algunos ejemplos más:

  • Detectar fraude en transacciones.
  • Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
  • Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).
  • Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
  • Predecir el tráfico urbano.
  • Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
  • Hacer prediagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.
  • Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
  • Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
  • Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

La tecnología está ahí. Los datos también. ¿Por qué esperar a probar algo que puede suponer una puerta abierta a nuevas formas de tomar decisiones basadas en datos? Seguro que has oído que los datos son el petróleo del futuro. Ahora ya puedes empezar a bombearlo.

Mantenimiento Predictivo

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En la actualidad estamos viviendo un cambio muy acelerado en los procesos industriales impulsado por los últimos avances en las tecnologías. Las fábricas inteligentes están remodelando el futuro de las empresas combinando flexibilidad y tecnología. El mantenimiento predictivo (PdM) forma parte de este proceso y toma un papel importante en la industria 4.0, en la medida en que se adapta perfectamente con los principios de anticipación, eficiencia y productividad de la fábrica inteligente.

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El mantenimiento reactivo

Si rebobinamos un poco el mantenimiento reactivo también conocido como "funcionamiento hasta el fallo", consiste en no programar ninguna tarea hasta que la máquina falla. El mantenimiento reactivo es el tradicional, se limitaba a actuar como un "taller de mantenimiento", concebido bajo la idea de crear una gran capacidad humana que pudiese atender cualquier imprevisto dentro de las plantas industriales. Esta filosofía de "bombero" se conoce en la actualidad como mantenimiento reactivo y solo es adecuado en procesos empresariales donde no interrumpe o reduce la producción, no provoca daños irreversibles en la máquina o costosas reparaciones y no afecta a la calidad del producto fabricado ni a la reputación de la compañía.

Desde hace años el mantenimiento predictivo ya funciona con técnicas de medida y análisis mediante sensores para anticipar los fallos potenciales de los equipos productivos. Hoy en día el Industrial lnternet of Things (IIoT) incorpora el aprendizaje automático y la tecnología de big data para capturar y comunicar datos de manera constante, alertando rápidamente a las empresas sobre ineficiencias y evitando costosas averías. Específicamente en la fabricación el IIoT posee un gran potencial en áreas como control de calidad, prácticas sostenibles y ecológicas, trazabilidad de la cadena de suministro y eficiencia global de la cadena de suministro. En la práctica el software de mantenimiento predictivo recolecta los datos que se transfieren analizandolos considerando normas y condiciones predefinidas. Del análisis automático salen grandes volúmenes de datos; aquí entra en juego otra gran tendencia: el Big data. Cuantos más equipos tiene la fábrica inteligente, mayor cantidad de datos recibirá del software. La capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y segura no siempre es una tarea sencilla. Es por esta razón que resulta esencial utilizar un sistema ERP para la gestión de los recursos empresariales, que reciba, analice y procese la información y los diagnósticos.

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Las principales ventajas del mantenimiento predictivo

Resumiendo en una frase se puede decir que su misión principal es optimizar la fiabilidad y disponibilidad de los equipos al mínimo coste.

En detalle esto significa:

  • Planificación y programación automática de las acciones
  • Aumento en eficiencia y productividad global
  • Aumento de la rentabilidad de la maquinaria
  • Mejora de la fiabilidad y disponibilidad global de los equipos
  • Menos pérdidas de materia prima por paradas no planificadas y rearranques
  • Reducción de la mano de obra Reducción de accidentes y el aumento de la seguridad
  • Mejora en la satisfacción del cliente
  • Menor coste de seguros industriales reduciendo el riesgo para la compañía aseguradora

mantenimiento predictivo

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La industria 4.0 ha llegado rápidamente incluyendo innovaciones tecnológicas forzando a la las empresas a no bajar los puños y emprender otro cambio significativo para asegurar su futuro. Hay una gran oportunidad para mejorar sus procesos de fabricación, aplicando el mantenimiento predictivo 4.0.

  • Técnicas de Mantenimiento Predictivo
    .- Vibraciones
    .- Ultrasonidos
    .- Termografía
    .- Análisis de aceites
    .- Análisis de motores eléctricos
    .- Inspección visual
  • Configuración de un programa de mantenimiento predictivo
    .- ¿Qué, cómo y quién?
    .- Análisis de criticidad
    .- Análisis de modos de fallo
    .- Seguimiento de KPI's
  • Industry 4.0
    .- Mantenimiento predictivo
    .- Visión artificial
    .- Termografía industrial.
    .- Realidad virtual / Realidad aumentada.
    .- Soluciones IIOT.
    .- Robótica

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Las ventajas de este mantenimiento predictivo son básicamente tres:

  1. Planificación y programación de las acciones. Al ser predictivo, el fallo se detecta con suficiente antelación, con lo que se favorece que el mantenimiento correctivo se realice con más calidad. Las predicciones pueden llevarse a cabo en las paradas técnicas del servicio, con lo que no se pierde operatividad ni volumen de producción.
  2. Es una técnica on-condition. Es decir, la mayoría de técnicas de mantenimiento predictivo se llevan a cabo con la maquinaria a pleno rendimiento (on condition).
  3. Es un mantenimiento proactivo. A diferencia del correctivo, se predice lo que puede pasar, con lo que se pone remedio antes de tiempo, respetando el work-flow de la empresa y ofreciendo una mayor calidad en el servicio

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REQUISITOS: ninguno. solo tendencia a conocer protocolos, maquinaria , dispositivos y tecnoclogia de vanguardia de estos dias y del futuro proximo.

ORIENTACION DEL CURSO: preparados para Ingenieros,, técnicos, y diseñadores en general,estudiantes universitarios avanzados y especialistas .

MODALIDAD de ATENCION: PERSONALIZADO PARTICULAR POR INTERNET SKYPE ON LINE

DURACION: A MEDIDA .

Objetivos: desarrollar Fundamentos teóricos y practicos con desenvolvimiento para describir las bases teóricas de las operaciones de dibujo y diseño de cada módulo tratado .
Desarrollo práctico: resolución paso a paso de varios ejercicios aplicando los conocimientos adquiridos en la sección anterior. Estos ejercicios van aumentando en dificultad a medida que avanza el curso

PRACTICAS : Cursos con intensas prácticas, con tratamiento de casos extraídos de ejemplos reales que se presentan en la industria de piping.

Ejercicios Propuestos: se plantea un ejercicio a resolver por el alumno.
Vídeo, placas PPT, PLACAS PDF, APUNTES DOC, CUADROS SINOPTICOS: muestras en diversos formatos para ayudar a la compresion y resolución de los ejercicios propuestos en la sección.

PROXIMAS Fechas de inicio SEGUN VACANTES: INMEDIATA

Frecuencia, dias y Horarios: puedes cursar 1 o 2 clases semanales de lunes a JUEVES O SABADOS (ARANCEL DIFERENCIAL)

de mañana entre las 8 a 13 hs
de tarde entre las 13 a 17hs
Vespertino: entre 17 a 20 hs
Nocturno entre las 20 a 24 hs
sabados arancel diferencial: de 8 a 18 hs

VACANTES LIMITADAS:
A LA ATENCION DE ALUMNOS EN FORMA PARTICULAR PERSONALIZADA ON LINE PROFESOR EN VIVO.
Son vacantes limitadas, recomendamos no dejar para ultimo momento su inscripción

Guia de estudio y practicas: Material de estudio en formato pdf. El objetivo de ella es facilitar al alumno una ayuda para AGILIZAR EL APRENDIZAJE del curso.

Certificado a otorgar: Se entregará al finalizar el curso Certificado Asistencia (75% DE PRESENTISMO, opcional EVALUACION 70/100 puntos exigibles para su aprobación.

FORMA DE PAGO: antes del inicio del curso.

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CURSO INTRODUCCION A LA INDUSTRIA 5.0

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