Caterpillar explica cómo la empresa hace que los equipos sean más fiables

Los clientes de maquinaria de minería y construcción de Caterpillar no son diferentes. Necesitan un acceso cómodo a la información que puede ayudarles a mantener sus activos Cat funcionando con la máxima productividad y el mínimo tiempo de inactividad. El uso de datos en tiempo real, 24 horas al día, 7 días a la semana, y el Internet de las Cosas (IoT) les ayuda a conseguirlo.

Daniel Reaume, director senior de analítica digital de Caterpillar, dirige un equipo de científicos de datos que captan y analizan las voces de los productos de Caterpillar. Utilizan los resultados para que los equipos de Caterpillar sean más fiables, los clientes estén más satisfechos y la empresa sea más fuerte. Daniel explica cómo Caterpillar utiliza los datos de máquinas y motores para contribuir al éxito de sus clientes.

Equipos que “hablan

Caterpillar cuenta actualmente con la mayor flota conectada del mundo, con más de 1,2 millones de activos en funcionamiento. Foto: Caterpillar

“Nuestros equipos nos hablan de muchas maneras porque nuestros procesos de recopilación de datos se basan en modelos empresariales sólidos. Así, recopilamos datos de los equipos a través de tres componentes principales: los sensores que recogen datos como la temperatura, el consumo de combustible y los datos GPS; la “caja” que recopila, integra y calcula esos datos y los prepara para enviarlos a Caterpillar; y, por último, la transmisión de datos a través de diversos canales y redes de comunicación.

La mayoría de las máquinas y motores Cat nuevos y gran parte de la flota más antigua de la marca tienen la posibilidad de recopilar y transmitir datos. Caterpillar cuenta actualmente con la mayor flota conectada del mundo, con más de 1,2 millones de activos conectados sobre el terreno. “Llevamos un tiempo vendiendo nuestras máquinas como ‘aptas para conectividad’, de modo que incluso los equipos más antiguos pueden adaptarse ahora a la conectividad”, explica Daniel.

Qué nos dicen los datos

Daniel explica que los datos procedentes de máquinas y motores se clasifican en dos grandes grupos. El primer grupo se asemeja a las luces de advertencia del salpicadero de un coche; el segundo, a las lecturas reales de la presión actual de los neumáticos o el voltaje de la batería.

La primera categoría puede incluir datos sobre el consumo de combustible, información GPS y códigos de avería. Los análisis avanzados permiten a la empresa utilizar datos simplificados, como los códigos de avería, para predecir problemas de mantenimiento, deterioro del rendimiento, etc. Pero la capacidad de actuación y la precisión de las predicciones pueden no ser tan buenas como con fuentes de datos más ricas.

El segundo tipo de datos es el más rico y complejo. Suele consistir en muestras de las lecturas de los sensores tomadas una vez por segundo o incluso con mayor frecuencia. “Por el momento, recopilamos estos datos principalmente de equipos de minería y equipos de construcción de mayor tamaño”, afirma.

Tras recopilar los datos, se pueden identificar patrones. Por ejemplo, los datos pueden indicar que cuando el operario acciona los frenos, la presión no se recupera con la rapidez esperada. “En ese caso, recomendamos una inspección para comprobar si hay una fuga en el sistema. Si es así, el cliente puede organizar la reparación antes de que se convierta en un problema más importante”, comenta Daniel.

“Utilizando sólo los datos de los códigos de avería, podemos advertir de la baja presión, pero quizá no tan pronto como con datos más ricos, y puede que no identifiquemos la ubicación de una fuga con tanta precisión. Tenga en cuenta que no nos basamos únicamente en los códigos de avería, sino en los patrones y tendencias de los códigos de avería. Por ejemplo, una sola alerta de bajo nivel puede no ser preocupante, pero puede llegar a serlo si detectamos un patrón de códigos de avería repetidos, posiblemente de varios tipos”, explica.

Independientemente de la complejidad de los datos, la identificación de patrones como éste ayuda a Caterpillar a detectar condiciones que pueden no ser evidentes. Incluso unos datos limitados y de bajo coste, como los códigos de avería, pueden permitir la supervisión del estado y diferenciar entre una máquina en buen estado y otra con un problema inminente.

Condition Monitoring como alerta de problemas

Los concesionarios Cat utilizan la monitorización de estado para controlar el estado de los activos y alertar a los clientes cuando algo parece ir mal en sus operaciones. Gracias al amplio conocimiento de los equipos de los distribuidores Cat y a su profunda experiencia en el sector, nadie está mejor posicionado para supervisar el estado de los activos de los clientes de Caterpillar. Los concesionarios pueden hacerlo con eficacia incluso con flotas de equipos de marcas mixtas.

El futuro de los datos

“Considero los datos como el nuevo ADN. En Caterpillar utilizamos técnicas innovadoras y sofisticadas para examinar, explorar, dividir, trocear y recombinar datos de nuevas formas para solucionar problemas. Es apasionante y está en constante evolución: las cosas nunca se quedan quietas”, concluye el científico.