IoT en la fabricación por procesos

Aumente la eficacia de los equipos, facilite la calidad de la producción y aproveche cadenas de suministro inteligentes para el gas y el petróleo, la agricultura y la fabricación por procesos con la Internet de las cosas (IoT).

Azure IoT para la fabricación por procesos

Consiga excelencia operacional en los procesos, maximice la producción al tiempo que reduce el desperdicio y supervise la integridad de los recursos para evitar tiempo de inactividad crítico y costoso.

Reduzca los costos operacionales e impulse el crecimiento de su negocio con IoT

Explore estos usos habituales de IoT en la fabricación por procesos y piense cómo podría ayudar a su negocio una nueva solución de Azure IoT.

Excelencia operacional

Obtenga una vista completa de sus operaciones y atienda mejor las necesidades de sus clientes mediante la recopilación, la consolidación y el análisis de los datos de los equipos y las fábricas. Mejore el rendimiento de las operaciones y la toma de decisiones, anticípese a los problemas y ayude a los empleados a tomar mejores decisiones en menos tiempo ofreciéndoles los datos adecuados en el momento oportuno. Consiga la excelencia operacional con el acelerador de soluciones de Azure IoT para fábricas conectadas.

Logística conectada

Reduzca el riesgo en la cadena de suministro y asegure la calidad y la autenticidad de los productos durante el transporte con un estudio completo de su logística interna y externa. Mejore la seguridad y aumente la eficacia manteniendo un control de los materiales y supervisando el consumo de los recursos con sensores de IoT conectados a lo largo de la cadena de suministro. Consiga logística conectada con Azure Sphere, Azure Maps y Azure Blockchain.

Agricultura de precisión

Invierta en sistemas de agricultura inteligente para asegurar la calidad y la seguridad de los productos, desde que se cosechan hasta que llegan a los comercios. Mantenga un seguimiento de la producción agrícola a lo largo de la cadena de suministro y colabore con otros fabricantes y proveedores de alimentos y bebidas usando datos compartidos de geolocalización y de sensores. Consiga agricultura de precisión con Azure Maps, Azure IoT Edge y el acelerador de soluciones de Azure IoT para la supervisión remota.

Mantenimiento prescriptivo

Mitigue las interrupciones en la producción y el servicio conectando los equipos y aplicando análisis avanzado y aprendizaje automático para anticiparse a los cortes de suministro. Asegure el tiempo de producción con conclusiones detalladas y alertas automáticas basadas en los datos de fabricación. Asegure estos avances con el acelerador de soluciones de Azure IoT para mantenimiento prescriptivo.

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Aumente la confiabilidad de los equipos con mantenimiento prescriptivo

Identifique posibles problemas antes de que se produzcan con una solución de mantenimiento prescriptivo creada íntegramente con productos de Azure IoT. En esta demostración, verá cómo analizar datos de transmisiones de sensores y dispositivos, recopilar datos a lo largo del tiempo y aplicar aprendizaje automático para predecir y evitar errores en los equipos y el costoso tiempo de inactividad.

Panel

Resumen de la API

Alertas y advertencias

Detalles del recurso

Solución de alertas

Paso 1 de 3

Supervisión remota en tiempo real

Los operadores pueden ver la ubicación y el estado de mantenimiento de la infraestructura en el panel en tiempo real.

Paso 2 de 3

Vista de la ubicación y el estado de los recursos

La comprensión del mantenimiento de los recursos es fundamental, ya que cualquier incidente con pérdida de tiempo puede resultar extremadamente costoso para los volúmenes de producción y los contratos de suministro.

Paso 3 de 3

Manténgase al día sobre las ubicaciones remotas

En un sitio que se habría visitado una vez cada seis meses para realizar un mantenimiento de rutina, ahora se puede realizar su seguimiento en tiempo real.

Paso 1 de 2

Seguimiento de métricas empresariales en tiempo real

Se recopilan datos críticos de la planta y de la producción para resumir los KPI importantes del negocio y se lleva a cabo un seguimiento de objetivos y umbrales a lo largo del día o del período de producción.

Resultados en tiempo real de recursos que tradicionalmente podrían no haberse supervisado durante días, semanas o meses

Paso 2 de 2

Integración sencilla con sistemas actuales

Los datos de sensores en tiempo real se pueden combinar con información procedente de otros orígenes externos o incluso de otros sistemas empresariales como los servicios de CRM o ERP.

Paso 1 de 3

Alertas y advertencias en tiempo real

El operador escala las alertas en tiempo real para que sean atendidas. Se puede responder rápidamente a las averías a través del portal personalizado o del apagado de la maquinaria mediante comandos enviados desde el panel.

Paso 2 de 3

Predicción de errores antes de que ocurran

Es importante señalar que algunas alertas son previsibles. El mantenimiento se puede realizar antes de que se produzca un error cuando los datos apuntan a una situación o tendencia que el modelo de predicción reconoce como problemática.

Paso 3 de 3

Resolución de problemas antes de que se agraven

El operador puede seleccionar el error crítico de máxima prioridad que aún no se haya resuelto o supervisado.

Paso 1 de 3

Análisis de fuentes de datos en tiempo real

El panel ingiere datos en tiempo real. En este nivel, se puede supervisar el rendimiento de producción real y el estado de mantenimiento de un determinado recurso.

Paso 2 de 3

Capacidad de los responsables de la toma de decisiones para actuar

Estos datos permiten que los responsables de la toma de decisiones planeen trabajo programado (o sin programar), organicen ventanas de mantenimiento o prevean resultados de producción de recursos que puedan estar en ubicaciones remotas.

Paso 3 de 3

Realización del mantenimiento antes de que un recurso se averíe

En este ejemplo, un ventilador tiene una advertencia crítica prevista. Estará estropeado unos días y puede provocar el apagado del recurso. Además, ya ha transcurrido la mayor parte de la vida útil estándar de esta pieza. El operador puede seleccionar la pieza concreta para realizar una acción.

Paso 1 de 5

Actuación y resolución

Los detalles de la alerta del panel facilitan al operador información concreta sobre la pieza y el problema detectado. Esta incluye el número de serie, el número de pieza e incluso el inventario y la ubicación de los elementos de reemplazo.

Paso 2 de 5

Análisis del impacto empresarial

El error previsto indica que el ventilador del filtro de aire se averiará antes de que se programe el mantenimiento de rutina de la unidad. Esto se traducirá en una pérdida de tiempo en el cierre del recurso.

Paso 3 de 5

Análisis de datos en tiempo real

Los datos en tiempo real se ingieren de dispositivos remotos y se muestran en el portal. El operador puede supervisar la fuente de datos real en tiempo real para comprobar que las alertas y la información indicadas son correctas. También se muestra el umbral de la alerta para que el usuario puede ver fácilmente el seguimiento con respecto al funcionamiento normal.

Paso 4 de 5

Creación de vales de servicios

El operador puede crear un vale para que el personal de mantenimiento reemplace la pieza y mantenga el recurso operativo. También dispone de información y datos para llevar a cabo un análisis de negocios y realizar cambios en las operaciones en función del resultado.

Paso 5 de 5

Creación de vales de servicios

El operador puede crear un vale para que el personal de mantenimiento reemplace la pieza y mantenga el recurso operativo. También dispone de información y datos para llevar a cabo un análisis de negocios y realizar cambios en las operaciones en función del resultado.

Los fabricantes por procesos están haciendo grandes cosas con IoT

Bühler utiliza IoT y aprendizaje automático para reducir el consumo de energía y el desperdicio de alimentos al tiempo que produce alimentos más sanos.

"We set this target to reduce energy consumption and waste by thirty percent in our customers' value chains and digitalization is an enabler of that."

Stuart Bashford, director de Soluciones digitales, Bühler Group

Vea la historia

Buhler

Syngenta aumenta la producción gracias a las conclusiones que obtiene a partir de los datos de las plantas en la agricultura conectada.

"We are embarking on a subscription-based software-as-a-service model for the agriculture industry and industrial agriculture customers."

Prabal Acharyya, director mundial de Análisis de IOT, OSIsoft

Leer el caso

Syngenta

Ecolab soluciona retos de servicios de agua en todo el mundo con tecnologías en la nube.

"We can capture any data, anywhere, and transmit that information around the world very rapidly. We can now harness the power of this platform to serve many more customers, measuring many more flows at many more plants than we could even conceive of in the past."

Christophe Beck, presidente, Nalco Water, una compañía de Ecolab

Leer el caso

Ecolab

Tetra Pak mantiene la seguridad de los alimentos y las bebidas en el trayecto desde la granja hasta el consumidor con sistemas de agricultura de precisión.

"When you have plants around the world, the service knowledge we gain from one plant comes to benefit another."

Johan Nilsson, vicepresidente, Tetra Pak Services

Leer el caso

Tetra Pak

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