PRIUX comenta el uso de nuevas herramientas para lograr mayor productividad

La teoría de Charles Darwin de la “supervivencia del más apto” también aplica a la gestión de las plantas industriales. Solo las empresas inteligentes podrán sobrevivir a la competencia agresiva y a las condiciones económicas volátiles actuales. Afortunadamente, el analytics moderno de vanguardia es más accesible que nunca, brindando a los ejecutivos de planta nuevas herramientas que puedan optimizar el trabajo en forma más inteligente y no necesariamente trabajando más. 

El análisis de datos impulsado por Inteligencia Artificial (IA) y por el Machine Learning (ML), brindan información avanzada y prescriptiva para extender la vida de los activos críticos, analizando la efectividad general el equipo (OEE) y evitando el paro de las operaciones no programados. 

Actualmente con el analytics avanzado se puede realizar la recolección de datos en el back end y luego trabajar para conectar, preparar y relacionar los datos de una cantidad de fuentes distintas dentro de la empresa. Esto elimina las barreras de ingreso, brindando al personal de mantenimiento herramientas fáciles de usar que ayudan a definir metas, seleccionar algoritmos, capacitar los módulos y testear los resultados. El misterio de la IA se reemplaza utilizando interfaces impulsada por el usuario. El resultado es una visión confiable para una mejor toma de decisiones. Para los ejecutivos de las plantas de mantenimiento industriales, esto significa una gestión de activos prescriptiva y entender los mejores pasos para extender el valor del equipo y evitar los tiempos no programados de paros de planta. 
Estas herramientas no requieren ningún conocimiento especializado, y ayudan a los usuarios a automáticamente encontrar la relación entre los KPIs y las variables, y luego generar automáticamente visualizaciones y tableros que explican los ocurrido. Para los responsables del mantenimiento de los activos, los KPIs pueden hacer el seguimiento del costo de las paradas, de la inversión de los repuestos, de la eficiencia del equipo en general y del consumo energético. El objetivo es monitorear e identificar señales tempranas de alerta de potencial fallas de activos. Al detectar las señales tempranas, se puede tomar acción para evitar las fallas. Más que eso, los analytics modernos ayudan a prescribir la mejor respuesta. En la manufactura compleja, existen varias soluciones posibles para resolver cualquier tema del performance de los activos. 

El mantenimiento enfrenta muchos retos en la actualidad, como presión para acelerar los tiempos de respuesta, cumplimiento de las ordenes de los clientes, disminuir los desperdicios e impulsar la productividad. Para muchas organizaciones, la clave es impulsar el performance de los activos. Mejorar el ciclo de vida de los equipos y la toma de decisiones inteligentes sobre eficiencia y reparaciones puede ayudar o destruir una organización. Con la IA el grupo de mantenimiento cuenta con otros recursos valiosos. 
Ahora es el tiempo de tomar los pasos para transformarse en una planta tecnológica de primero, aprovechando la inteligencia del análisis de datos. 
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