El IoT tal vez está siendo relegado como la tecnología más destacada en industria 4.0; sin embargo, es la más efectiva y es la base de la cuarta revolución industrial porque impacta favorablemente en la productividad y eficiencia de los equipos, generando beneficios en costos casi inmediatos.
Generalmente, cuando imparto webinars sobre las tecnologías emergentes de mayor impacto en el sector manufacturero, en particular con IoT, hay dos preguntas muy comunes que suelen hacerme: 1) ¿Cuánto cuesta / qué tan caro es un proyecto de este tipo? —sí, adivinaron— y 2) ¿Qué tan difícil es medir el retorno de inversión en un proyecto de este tipo?
En el primer caso, aunque suelo explicar que, en general, las tecnologías de industria 4.0 hoy en día son muy accesibles, la realidad es que el precio de cada proyecto depende de otros factores como el alcance, los dispositivos, las redes y la infraestructura que ya tiene una empresa, entre otros. Por ello es difícil responder con precisión sin tener claro el caso de uso.
Para el caso del ROI, hay algunos puntos clave que ayudan a medir de mejor forma esta métrica, sobre todo en la parte que tiene que ver con la Tasa Interna de Retorno (TIR), que se enfoca en el beneficio económico del proyecto, el tiempo en el que el negocio logrará el payback.
Pero hay otro tipo de retorno de inversión que es más difícil de medir y tiene que ver con las capacidades digitales que una empresa va sumando con cada proyecto que echa a andar, la madurez que deja en términos de especialización de procesos, de generación, extracción de datos, de nuevas habilidades y conocimiento para los equipos de trabajo y, desde luego, el establecimiento de nuevas capacidades digitales que preparan al negocio para emprender proyectos de mayor complejidad y especialización.
¿De qué estoy hablando? Piensa en el ROI que genera el hecho de almacenar los datos digitales que extraes de dispositivos, PLC, máquinas, sistemas y procesos. “El ROI que da almacenar datos”, así como lo lees. Esto genera un retorno de inversión que no es fácil de medir.
Quizá tu primer proyecto de IoT se trata de generar esos datos para medir aspectos como OEE, monitoreo de condición y eficiencia en tiempo real, reduciendo paros no programados y elevando la productividad. Esto puedes lograrlo accediendo a la información en tiempo real de tus máquinas y procesos para tomar decisiones oportunas.
Al principio quizá no veas utilidad en guardar esos datos, pero si construyes un histórico, cuando decidas explorar una solución de mantenimiento predictivo, que ya integra algoritmos de machine learning, tendrás el combustible para lanzar un cohete a las nubes, porque recuerda que, entre más y mejores datos, el mejor algoritmo será más preciso y eso se reflejará en una importante reducción en el tiempo y el costo de implementación.
Este tema es amplio y hay varios factores a considerar para tener el mejor ROI, por lo que en la próxima entrega me comprometo a darte algunos tips para definirlo y abordar algunas ideas de casos de uso que puedes implementar IoT, con proyectos accesibles e impactos económicos y operativos casi inmediatos. Suena bien, ¿verdad?
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