{"id":7379,"date":"2022-08-30T12:13:35","date_gmt":"2022-08-30T10:13:35","guid":{"rendered":"https:\/\/i-care.local\/?post_type=resource&p=7379"},"modified":"2025-10-06T09:34:43","modified_gmt":"2025-10-06T07:34:43","slug":"blog-achieving-quick-wins-in-early-industry-4-0-projects","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/recursos\/mantenimiento-predictivo\/blog-achieving-quick-wins-in-early-industry-4-0-projects\/","title":{"rendered":"Blog: Lograr resultados r\u00e1pidos en los primeros proyectos 4.0\ufffc"},"content":{"rendered":"\n\n\n
\n\n

<\/h3>\r\n

Lograr resultados r\u00e1pidos en los primeros proyectos 4.0<\/b><\/h4>\r\n \r\n

Desde que el concepto de Industria 4.0 surgi\u00f3 en Alemania hace m\u00e1s de una d\u00e9cada, sus defensores han se\u00f1alado su potencial. Con su enfoque en los procesos y operaciones digitalizados, es una piedra angular de la transformaci\u00f3n digital.<\/span><\/p>\r\n

<\/p>\r\n

La pandemia, que vio c\u00f3mo las empresas con capacidad digital pivotaban y se adaptaban a sus retos con m\u00e1s \u00e9xito que las no digitalizadas, fue una “llamada de atenci\u00f3n” para los que se estaban quedando atr\u00e1s en sus esfuerzos. Sin embargo, incluso los primeros en adoptar el 4.0 en sus organizaciones siguen teniendo dificultades para hacerlo. Hay muchas razones por las que esto sucede. Los obst\u00e1culos van desde la ciberseguridad y las ciberamenazas hasta las arquitecturas e infraestructuras de datos obsoletas.<\/span><\/p>\r\n

<\/p>\r\n

En I-care hemos trabajado con decenas de empresas que ten\u00edan problemas con sus proyectos de Industria 4.0. En muchos casos, encontramos una barrera adicional: la p\u00e9rdida de inter\u00e9s entre los directivos y el personal debido a la complejidad del esfuerzo.<\/span><\/p>\r\n

<\/p>\r\n

El cambio es dif\u00edcil, y no cabe duda que pasar a un nuevo sistema impulsado por tecnolog\u00edas desconocidas requiere visi\u00f3n y valor. Para ayudar a nuestros clientes a derribar las barreras de la adopci\u00f3n, identificamos el elemento clave de la Industria 4.0 -los datos- en el que deben centrarse primero para afinar su proceso de toma de decisiones y prepararse para conseguir “victorias r\u00e1pidas”.<\/span><\/p>\r\n \r\n

La toma de decisiones con apoyo de datos: una piedra angular de la Industria 4.0 y de cualquier mejora de la fiabilidad<\/b><\/h5>\r\n \r\n

A pesar de la gran cantidad de datos disponibles en la maquinaria moderna, los datos de los sensores y otras fuentes, muchas organizaciones todav\u00eda no saben aprovecharlos con \u00e9xito. En I-care, descubrimos que pod\u00edamos ayudar a los clientes a alcanzar dos objetivos utilizando los datos como elemento clave en la fase exploratoria de mejora de la fiabilidad.<\/span><\/p>\r\n\r\n

    \r\n \t
  1. \r\n

    Explorar el valor de los datos para la toma de decisiones, central para el \u00e9xito de la Industria 4.0.<\/span><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t

  2. \r\n

    “Dar el pistoletazo de salida” a las actividades 4.0 encontrando proyectos de mejora f\u00e1ciles.<\/span><\/p>\r\n<\/li>\r\n<\/ol>\r\nHay muchas fuentes de las que se puede extraer informaci\u00f3n para identificar el pr\u00f3ximo proyecto de fiabilidad, como por ejemplo sensores, m\u00e1quinas, informes de mantenimiento y muchos m\u00e1s. Con el fin de ofrecer algunas ideas para tus propios proyectos, a continuaci\u00f3n te presentamos tres ejemplos de c\u00f3mo hemos aprovechado algunas fuentes de datos y la informaci\u00f3n que pueden ofrecer como parte del camino al Mantenimiento 4.0.<\/span>\r\n

    <\/p>\r\n\r\n

      \r\n \t
    • \r\n

      Informaci\u00f3n de fallos obtenidos a an\u00e1lisis de vibraciones realizados en m\u00e1s de 800 plantas industriales: Al observar el historial completo de fallos de todas las bases de datos de vibraciones de I-care, podemos destacar cu\u00e1les son las \u00e1reas de mejora m\u00e1s generales. Somos capaces de adaptar las conclusiones en funci\u00f3n de las solicitudes. \u00bfEst\u00e1s interesado en un an\u00e1lisis para tu sector o para determinados tipos de equipos? Nuestros datos pueden proporcionar las respuestas.<\/span><\/p>\r\n<\/li>\r\n \t

    • \r\n

      Informaci\u00f3n de fallos extra\u00eddos de GMAO de clientes: Puedes extraer informaci\u00f3n de la base de datos de tu sistema de gesti\u00f3n de mantenimiento informatizado (GMAO) para perfeccionar e identificar los proyectos que proporcionen el retorno de la inversi\u00f3n m\u00e1s inmediato y sustancial. Este esfuerzo requiere una amplia extracci\u00f3n de datos que se consigue m\u00e1s f\u00e1cilmente con una herramienta de extracci\u00f3n de datos automatizada.<\/span><\/p>\r\n<\/li>\r\n<\/ul>\r\n

      <\/p>\r\n

      Una herramienta de este tipo permite identificar a los malos actores de una instalaci\u00f3n t\u00e9cnica e indicar cu\u00e1les son los problemas principales que afectan a sus KPI de rendimiento.<\/span><\/p>\r\n

      <\/p>\r\n

      La extracci\u00f3n de datos de GMAO para proyectos de Industria 4.0 es una de las principales \u00e1reas de experiencia de I-care. Si desea m\u00e1s informaci\u00f3n sobre este esfuerzo especializado, contacta con nosotros<\/span><\/p>\r\n

      \r\nAn\u00e1lisis de fallos espec\u00edficos de activos<\/b>: Identifica aquellos activos que tienen anomal\u00edas o sufren m\u00e1s paradas no planificadas de lo esperado y, a continuaci\u00f3n, realiza una inmersi\u00f3n profunda en estos equipos. En I-care hemos desarrollado el DOFA (an\u00e1lisis de fallos orientado a los datos) que identificar\u00e1 las fuentes de datos que deben utilizarse para la predicci\u00f3n eficiente de los diferentes modos de fallo de los equipos seleccionados. Este es un paso esencial para lanzar un proyecto 4.0 con \u00e9xito.<\/span><\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"featured_media":7237,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"0","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","content-type":"","inline_featured_image":false},"knowledge-industries":[],"knowledge-topics":[324],"knowledge-types":[92],"class_list":{"0":"post-7379","1":"resource","2":"type-resource","3":"status-publish","4":"has-post-thumbnail","6":"topic-mantenimiento-predictivo","7":"post-cat-blog-es"},"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/knowledge\/7379","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/knowledge"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/resource"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7237"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7379"}],"wp:term":[{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/knowledge-industries?post=7379"},{"taxonomy":"topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/knowledge-topics?post=7379"},{"taxonomy":"post-cat","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.icareweb.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/knowledge-types?post=7379"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}