Hacer realidad la transformación digital

Hacer realidad la transformación digital

 

La visión de una transformación digital

Un nuevo grupo de negocios de Emerson, Digital Transfor­mation, fue anunciado durante el reciente Emerson Global Users Exc­hange 2019, y reúne los recursos críticos necesarios para desarrollar e implementar estrategias pragmáticas de transformación digital en pos de una performance Top Quar­tile y resultados mensurables. Combina la experticia ya existente en consultoría, ejecución de proyectos, tecnologías de sensores inteligentes, gestión y analítica de datos, todo lo cual conforma el Plantweb Digital Ecosystem de Emerson. También incluye:

  • Operational Certainty Consulting – Estrategias e implementación de hojas de ruta a nivel de instalaciones y de empresas para mejorar métricas de confiabilidad, seguridad, producción y utilización de energía;
  • Operational Analytics – Amplio portafolio de diagnósticos predictivos y analítica avanzada, que ofrecen información sobre la salud y el desempeño de activos operacionales;
  • Industry Solutions – Profunda experticia específica a cada industria en soluciones relacionadas con KPIs;
  • Pervasive Sensing – Amplia gama de dispositivos inteligentes conectados y fáciles de implementar, incluyendo instrumentos wireless;
  • Project Management – Las mejores prácticas, herramientas y recursos para implementar proyectos de transformación digital.

"Hay mucha expectativa y confusión en torno a la transformación digital, su impacto y cómo está progresando. La gente quiere saber qué es real y cómo comenzar. Necesita aclaraciones para desarrollar soluciones prácticas, por lo que tenemos que definir la transformación digital como el conjunto de tecnologías inteligentes y conectadas que se utilizan para resolver problemas, involucrando por lo general cambios en las prácticas de negocio", explicó Stuart Harris, presidente del grupo de transformación digital, de Emerson Automation Solutions. "La transformación digital debe estar guiada por problemas específicos, pero no funcionará a menos que se involucre gente y se adopten las tecnologías apropiadas".

Harris destacó cinco características principales de una transformación digital que permitirán a los operadores desempeñarse de la mejor manera. Esto incluye flujos automatizados de trabajo, soporte de decisiones, capacitación de la fuerza laboral, movilidad y gestión de cambios.

Por su parte, los tres factores críticos que hacen al éxito de una transformación digital son las decisiones tecnológicas basadas en resultados de negocio, un concepto escalable, guiado por la visión en lugar de hacerlo todo de una sola vez, e inversiones en tecnología que sean vistas también como inversiones en la gente.

"Sin embargo, estamos todavía en una etapa crítica ya que, a pesar de que muchas empresas ya se han decidido por buscar transformaciones digitales, no saben por dónde comenzar y podrían sentirse frustradas", comentó Harris. "Algunas empresas han implementado programas piloto, mientras otras ya obtienen beneficios iniciales, pero todos necesitan conectar sus negocios y estrategias de transformación digital con las aplicaciones prácticas. La estrategia y los casos de negocio son lo primero en que se piensa en una transformación digital, no en la tecnología. Una vez capturado el retorno de la inversión (ROI) de una determinada solución, se la puede escalar en toda la empresa".

Harris explicó que los usuarios pueden emplear las capacidades de transformación digital de Emerson para implementar proyectos, lo que incluye confiabilidad de equipos y sistemas, seguridad de procesos, optimización de producción, monitoreo de energía, mantenimiento, monitoreo de corrosión, etc.

"En Emerson, el negocio de Transformación Digital ofrece ingeniería y soluciones para resolver problemas conocidos. El inconveniente inicial para muchos usuarios es tratar de introducir un enfoque radical para la transformación digital que apunte a resolver todo de una sola vez, invertir en tecnología sin considerar primero los problemas u objetivos específicos y, muchas veces, se quedan sin retorno de la inversión y se sienten frustrados", explicó Harris.

Una vez que las iniciativas de transformación digital definen sus problemas/soluciones y objetivos, se deberán desarrollar pruebas de concepto y proyectos piloto que puedan demostrar algo de ese retorno de la inversión tan necesario, comentó Harris. Esto, además de promover un mayor compromiso e inversión, servirá para escalar sus soluciones a muchas otras aplicaciones donde se podrán lograr ventajas y beneficios similares.

"Muchos proyectos piloto de transformación digital se pueden comenzar con 50.000 a 100.000 dólares en uno o pocos procesos, probarlos y luego escalarlos a muchos procesos, ahorrando millones o decenas de millones de dólares", indicó Harris. "En Emerson hemos aprendido que la transformación digital es urgente ya que permite a los usuarios lograr una performance de Top Quartile, sumar dos semanas más de tiempo de operación, recortar incidentes de mantenimiento a la mitad o reducir los incidentes de seguridad en un 30%".

Pero más allá de especificar problemas, objetivos y tecnologías, la transformación digital requiere del compromiso profundo y continuo de la gente, especialmente en el piso de planta, explicó Harris. "El soporte a nivel gerencial es clave y también el aporte de la informática, pero lo más importante es lograr que el personal de operaciones se involucre ya que posee el conocimiento de dominio en lo que hace a dónde es mejor aplicar la transformación digital", agregó.

 

Hacer realidad la transformación digital
La analítica operacional de Emer­son permite implementar soluciones para distintos tipos de problemas, desde simples hasta muy complejos, con un gran impacto a nivel negocio. El proceso requiere priorizar la oportunidad de negocio que la analítica puede resolver, eligiendo las herramientas analíticas adecuadas, y luego conectar con la gente que corresponde para actuar.

 

Analítica: Clave en el camino de digitalización

Hoy en día, de acuerdo a un sinnúmero de artículos, estudios y documentos, la analítica es considerada como ‘un recurso clave’ en cualquier aplicación de negocio, desde optimización de la cadena de suministro hasta distribución y más allá. Sin embargo, esta abundancia de novedades e información también ha dificultado su implementación.

La analítica significa una gran oportunidad, pero también bastante confusión. Emerson es partidario de un enfoque práctico y pragmático,” comentó Peter Zornio, CTO de Emerson Automation Solutions, durante el reciente 2019 Emerson Global Users Exchange.

Según Gartner Group, la analítica tiene el potencial de promover un enorme crecimiento en la manufactura industrial. Pero los posibles usuarios están confundidos, planteando cuestiones como: ¿dónde empezar?, ¿qué proveedor consultar?, ¿qué tipo de modelo aplicar y dónde?, ¿qué tipo de problemas puede resolver? y de qué manera la analítica operacional (OT) se puede integrar con la informática (IT).

La analítica operacional que ofrece Emerson apunta a la mayor fuente de valor de la industria: el proceso de producción en sí. Esta analítica con conocimiento de dominio incorporado puede mejorar el desempeño de equipos sencillos, activos complejos y unidades de proceso, e incluso plantas enteras de producción.

Lo recomendable es abordar primero problemas conocidos de gran impacto. Según Zornio, “al usar modelos probados para hacer accesible la analítica al personal responsable del desempeño de activos, los usuarios podrán actuar rápidamente para resolver problemas en menos tiempo. Por ejemplo, las soluciones de Emerson pueden detectar y abordar en tiempo real el 80% de los modos de falla de equipos que contribuyen a la pérdida de producción en una planta.”

La analítica puede ser de dos tipos: tradicional y basada en datos. “La analítica tradicional está basada en principios, donde el usuario conoce los mecanismos,” comentó Zornio. El usuario sabe que los equipos y unidades están diseñados de una cierta manera, por lo que esta analítica puede estar basada en reglas: si algo va mal, el usuario probablemente sepa la causa, por ejemplo, mediante un análisis FMEA (Failure Modes and Effects Analysis).

La analítica basada en datos construye un modelo a partir del análisis sin conocer la física, usando tan sólo análisis estadístico estándar. Según Zornio, “es allí donde los avances en informática han promovido machine learning, ampliado el reconocimiento de patrones y establecido correlaciones matemáticas.”

Emerson ofrece machine learning e inteligencia artificial que permiten identificar nuevos descubrimientos y profundizar en cómo pueden incidir en la performance de negocio. Estas herramientas conllevan una perspectiva inalcanzable hasta ahora con la analítica tradicional.

 

¿Dónde están los beneficios?

Las plantas son sistemas complejos, por lo que los usuarios se preguntan “¿dónde está la oportunidad? y ¿cómo se puede aplicar analítica?

Según Zornio, “la analítica de Emerson se puede aplicar a activos de menor nivel, pero es necesario hacer más a nivel de planta. Si conocemos la planta tal como es y no sólo como ha sido construida, se pueden usar primeros principios. Luego es necesario enviar los resultados de la analítica a una persona capaz de implementar un cambio en base a los resultados, o sea hacer realmente algo con todo esto.”

Cuando no se entienden los primeros principios, o no lo suficiente, tiene sentido recurrir a una analítica basada en datos. “La cuestión acerca de esta analítica tiene que ver con la razón para usarla y dónde. En este sentido, Emerson tiene más de 6.200 modelos de equipos con 500 FMEAs. Casi el 80% de los equipos se pueden hacer usando analítica existente de primeros principios.”

Antes de pasar a una analítica basada en datos para un producto o cierta clase de equipo, también hay que decidir si conviene usar una analítica preelaborada. “Algunos ingenieros querrán desarrollar su propia analítica, pero una respuesta conocida a un problema conocido probablemente sea una mejor solución,” explicó Zornio. Se puede contratar un científico de datos, pero quizás sea más importante tener a alguien familiarizado con los equipos.

“En Emerson conocemos nuestros dispositivos y su analítica operacional,” agregó Zornio. “Habíamos comenzado incorporando soluciones en DeltaV en los años ’90, con lógica difusa y redes neuronales, y fuimos agregando simulación y gemelos digitales, para llegar ahora a una caja de herramientas genérica para analítica basada en datos e inteligencia artificial.”

Con la reciente adquisición de KNet y su integración en la plataforma de desempeño de activos Plantweb Optics, “Emerson ofrece ahora, además de las más avanzadas herramientas de machine learning e inteligencia artificial, también la conexión con gente y flujos de trabajo, que es crítico para tener éxito en la transformación digital,” aclaró Zornio.

 

Preparado por Víctor F. Marinescu, director de la revista  Instrumentación & Control Automático.

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