Llegamos a ustedes gracias a:



Reportajes y análisis

La IoT de Transportadora Callao

Para monitorear la salud de sus máquinas

[25/11/2020] El conocimiento de la salud de las máquinas permite que una empresa pueda saber cuándo es necesario hacer cambios. Para ello se requiere tener datos confiables. Eso es precisamente lo que logró Transportadora Callao al implementar MindSphere de Siemens. La primera parte de este proyecto se inició a finales del año pasado y el fin de su segunda parte para inicios del siguiente año.

Es un proceso largo pero fructífero que conocimos a través de Paul Zurita, supervisor de mantenimiento de Transportadora Callao, y de Alberto Valle, country business unit manager de Siemens, quienes nos relataron los retos y aprendizajes -la solución implementada en Transportadora Callao es la primera en la región- que lograron a través de esta experiencia.

¿Cual fue la solución que se implementó y qué los impulsó a buscar esta solución?

Zurita: El impulso fue la necesidad de digitalizar todos nuestros procesos, no solo la gestión sino la operatividad de las máquinas, encontrar el estado de salud de las máquinas, e interpretar los datos que nos pueda brindar la maquina y el sistema. A partir de toda esa información se toman decisiones que puedan ayudar a la operación.

Valle: Desde nuestra posición como fabricante podemos decir que para poder atender esas necesidades, lo que se necesita es información, datos. A partir de ahí uno puede correlacionar distintas fuentes de información, procesarlas y, con el resultado obtenido, tomar mejores decisiones, para mejorar las operaciones o la gestión del mantenimiento o, como en este caso, la salud de la máquina.

Los datos se obtienen a través de dispositivos de campo y mediante una plataforma de nube se procesa toda esta información, se correlaciona con distintas bases de datos y se obtiene una visualización de los resultados de esa correlación. Esa plataforma es la que llamamos MindSphere en Siemens.

¿Cómo operaban antes de la solución?

Zurita:Nuestro sistema digital abarcaba como máximo el 15% de todas las máquinas y mínimas variables de operación. A inicios del 2019 comenzamos con el proyecto, y para ello, iniciamos con una etapa dedicada a la infraestructura; es decir, implementar el hardware en el campo y plantear la forma más rápida y económica para llevar información de los dispositivos de campo a la nube.

¿Cuánto tiempo le tomó la implementación?

Zurita: Tomamos la decisión por esta plataforma -que se evaluó no solo con Siemens sino con otros proveedores-, en octubre del 2019; y en noviembre de ese año comenzamos con los primeros sistemas enlazados a través de la IoT de MindSphere. La etapa de ingeniería duró seis meses y la implementación de MindSphere tomó otro mes, en la primera etapa.

¿Tuvieron que hacerse cambios en la infraestructura?

Zurita: Más que cambios, se tuvo que implementar algunos elementos de hardware que por necesidad de nuestra infraestructura se necesitaban.

Valle: Más que cambiar, se ha tenido que añadir hardware que nos permita dirigir información hacia la nube o, en otros momentos, obtener los datos para enviarlos después hacia la nube. En realidad, solo se necesitó de un equipo para 'sacar' la información; luego, ya en la plataforma, toda esa información se usa para realizar el procesamiento.

¿La información sale directamente de los sensores?

Zurita: Exacto. Los datos del sensor llegan a un PLC en el campo, y mediante este dispositivo IoT se enlaza a la nube. No tenemos un servidor localmente que almacene la información.

¿Cómo abordaron el tema de la seguridad?

Zurita: Ese fue un punto importante para elegir la plataforma que íbamos a implementar. Se vio la viabilidad, porque la IoT de Siemens, tiene dos redes, una de campo y otra la red de proceso, apartadas de Internet.

Valle: La opción por la que optó Transportadora fue básicamente un software como servicio. Esto significa que lo único de lo que se tiene que preocupar Transportadora es de sacar el dato a través de Internet, ya que una vez en Internet nosotros vamos a poder 'jalar' esa información y darle toda la seguridad que ofrece un proveedor de nube; es decir, que la información esté segura en ese espacio de nube y que solo la compañía pueda acceder a ella.

¿Cuáles diría que han sido los mayores retos?

Zurita: Inicialmente, dada la diversidad de marcas y equipos que manejábamos en la planta, veíamos la integración muy complicada. Esa fue la primera barrera, pero fue muy bien manejada ya que este sistema IoT es compatible con cualquier otra marca. Podíamos jalar la información de cualquier dispositivo que teníamos en el campo.

Lo otro fue la cultura de digitalización que se empezó a formar con el personal, que muchas veces no estaba muy enfocado en tener información y poder analizarla. Desde un inicio se quiso tener gráficos que se pudieran interpretar rápidamente.

Valle: Por el lado de Siemens hubo barreras similares. Nosotros como proveedores de tecnología, muchas veces tenemos que desarrollar conocimientos nuevos de estas tecnologías. La implementación que se ha hecho en Transportadora ha servido para aprender cómo es que estos sistemas de Industria 4.0 se implementan. A nivel local sirvió para aprender de la aplicación y cómo estos proyectos de digitalización se implementan; y también sirvió para romper algunos paradigmas con respecto a la innovación, porque a veces localmente los proyectos de innovación y digitalización no se aceptan rápido. Buscamos casos de uso que nos permitan mostrar la solución.

¿Cuándo terminó el proyecto?

Zurita: En verdad, estamos aún encaminados en él. No hemos dado por finalizado el proyecto. Lo primero ha sido tener toda la información posible que nos pueda brindar la planta y darle mayor valor, y tomar decisiones a partir de ella.

Entonces, el primer objetivo fue no tener pérdidas de información; es decir, que la plataforma sea fiable. Confiábamos en lo que nos había indicado Siemens, pero más allá de eso no teníamos certezas. Ahora, a un año de haber iniciado el proceso, no hemos tenido pérdidas de información, puedo dar por cerrada la primera etapa que era tener toda esta información sin pérdida de datos.

La segunda etapa la iniciamos antes de la pandemia y consistía en tener gráficas y establecer indicadores o KPIs que relacionen las variables del proceso; actualmente, nos encontramos en esa etapa. Luego se realizará la tercera etapa que esperamos podamos iniciarla en enero del próximo año.

¿Ahora ya tiene una cobertura del 100% de las máquinas?

Zurita: Del total de máquinas ya tenemos más del 70% que nos brindan información, pero el objetivo es tener toda la planta brindando información.

¿Ya tiene establecido que van a hacer con la información?

Zurita: Sí, ya lo tenemos definido. Nuestro negocio es transportar minerales por fajas transportadoras hacia barcos. La línea, la faja, tiene desgaste y éste genera que se cambie la faja. Ahora estamos justo en ese tiempo de cambio, estamos cambiando tramos de la faja y para ello necesitamos información exacta de cuántos metros de la faja cambiar, y eso está relacionado con el consumo de energía. Lo que se ha realizado con los datos de MindSphere es el cálculo de cuántos rollos cambiar, y cuánto es el nivel que vamos a mantener para no excedernos. Esas decisiones se han tomado con la información.

¿Cuáles consideran que son los factores críticos de éxito?

Zurita: No hemos tenido ninguna interferencia con el sistema local que tenemos y esto es totalmente transparente. Tenemos abierto el sistema para poder jalar toda la información que necesitamos para poder tomar decisiones.

Valle: Es un sistema escalable y abierto, no es propietario como para que trabaje con una sola marca sino que trabaja con terceros. Y gracias a esa escalabilidad se puede iniciar con una aplicación pequeña, e implementar la estrategia de digitalización a mediano o largo plazo. Ya las siguientes etapas constan de añadir más información de campo o aplicaciones para necesidades específicas. Ahora es salud de la máquina, pero también se puede añadir machine learning, inteligencia artificial o gestión de activos o de energía.