Ponente:Kevin Price y Tin Ngyen
Publicamos grabación de un webinar de septiembre de 2017 en el que dos expertos de Infor nos explican cómo se están utilizando los datos provenientes de sensores y del IoT para mantenimiento predictivo, ahorro de energía y mantenimiento de activos en todos los sectores.
Durante el webinar comentan las posibilidades de la solución Infor IoT combinada con Infor EAM y la solución analítica Birst, también de Infor para la puesta en marcha de soluciones avanzadas de mantenimiento y gestión de activos.
Participan Kevin Price, experto en EAM e IoT, y Tin Ngyen de Birst (analítica y patrones predictivos).
Durante la sesión se mencionan diversos casos prácticos que relatamos a continuación:
– Proyecto en Des Moines para ahorro energético
– Mantenimiento de vehículos agrícolas en red de explotaciones
– Uso de Drones para mantenimiento integrados con el EAM y la solución analítica
– Mantenimiento predictivo en Carlisle (Máquinas para fabricantes de pinturas)
– Mantenimiento predictivo en Trimble, que ofrecen soluciones de mantenimiento de flotas de camiones
El video tiene capítulos:
Kevin Price, experto en EAM 3:17
Introducción a Infor IoT 4:00
Prioridades de los clientes con el IoT 6:30
¿Qué pasaría si no incorporo IoT en los próximos 3 años? 9:25
Introducción al IoT: Elementos 10:58
Los 4 ingredientes básicos de un proyecto IoT 12:10
Areas afectadas por un proyecto IoT 12:45
Beneficios del IoT en el EAM 13:17
Proceso para el mantenimiento y gestión de los activos 14:00
Proceso del IoT en la mejora en la producción 15:10
Impacto en el servicio post venta 16:20
Ciertas dificultades o retos que debes tener en en cuenta 16:40
¿Por dónde empezar? 22:10
Analítica aplicada al mantenimiento con Birst 23:24
¿Por qué se necesitan sistemas analíticos en un proyecto de EAM IoT? 29:10
¿Qué permite la analítica predictiva en IoT? 32:37
6 pasos para el mantenimiento predictivo con IoT 34:02
1. Hacer el Business Case 35:00
2. Poner una solución analítica sobre el EAM 36:13
3. Identifcar Fuentes de datos 37:47
4. Recolecta y modelado de los datos 38:18
5. Creación de patrones de fallo 39:00
6. Monitorización en tiempo real 39:40
2 ejemplos prácticos: Carlisle y Peoplenet 40:00
Preguntas y respuestas 44:00
¿Por dónde puedo empezar? 45:15
¿Por qué Birst es buena para este tipo de proyectos? 47:00
Seguridad en los datos que se obtienen de los sensores 49:50
Rendimiento de la solución de analítica a la hora de ingerir tantos datos 52:30
¿Cual es la típica instalación que se realiza? 54:35
¿Qué significa la adquisición de Birst por Infor? 56:50
