Cómo la tecnología moderna está reemplazando los sistemas heredados y extendiendo su vida útil

      No cabe duda de que cada generación de tecnología es diferente de la anterior. En ese sentido, muchos pensarían que las instalaciones industriales modernas confiarían en los mismos tipos de equipos nuevos y más avanzados en todos los ámbitos. Sin embargo, este no es el caso.

      En un sector en el que muchas empresas utilizan sistemas ensamblados con equipos e interfaces de tecnologías que se remontan a las décadas de 1980 y 1990, compañías de todo tipo y tamaño se ven obligadas a depender de una infraestructura que requiere distintos niveles de mantenimiento, la disponibilidad de piezas, así como protocolos de comunicación y modelos de fallo que pueden no coexistir con la maquinaria moderna.

      Según Premanand Jothilingam, ingeniero de automatización industrial cuya labor se centra en la gestión de activos de sistemas de control, esta realidad por capas suele subestimarse. Ha señalado en comentarios del sector que los sistemas heredados con frecuencia perduran no porque sean óptimos, sino porque están profundamente integrados en los flujos de trabajo de producción y son difíciles de desmantelar sin una planificación estructurada.

      Aunque el mantenimiento industrial tradicional a menudo sigue la mentalidad de “arreglarlo cuando se rompe” o “arreglarlo según un calendario”, es importante reconocer que algunas tecnologías pueden no estar diseñadas para durar a largo plazo. Con sistemas y tecnologías más nuevos y avanzados, los gerentes y propietarios pueden ahora aprovechar estos dispositivos y herramientas para mantener sus negocios operativos a largo plazo, sin arriesgar interrupciones derivadas del mantenimiento u otros problemas.

      Un cambio hacia el mantenimiento predictivo

      Comprender cómo y cuándo puede fallar la tecnología es un factor clave en la planificación operativa a largo plazo. El trabajo de Jothilingam en la fiabilidad de los sistemas de control industrial ha enfatizado la combinación de inspecciones in situ, datos históricos de rendimiento y modelado predictivo para identificar activos que conllevan un riesgo desproporcionado dentro de un entorno de planta. En lugar de tratar todo el equipo por igual, este enfoque centra la atención en los sistemas cuyo fallo tendría el mayor impacto operativo.

      Sin embargo, Jothilingam no es el único que cree en este tipo de salvaguardas. Muchos opinan que las empresas eventualmente tendrán que prescindir de los sistemas heredados tradicionales y obsoletos para mantenerse al día con las demandas del mundo digital moderno.

      La investigación del sector sugiere que reemplazar aplicaciones heredadas ha sido una de las prioridades de inversión más consistentes para las empresas. Aunque los sistemas heredados se encuentran con mayor frecuencia en los sectores de salud y servicios financieros, también son increíblemente comunes en la fabricación. Desafortunadamente, también son muy costosos. Las organizaciones destinan grandes porciones de sus presupuestos de TI al mantenimiento de sistemas heredados. Esto incluye no solo los costes de mantenimiento, sino también las actualizaciones de hardware y software y las tasas de licencias. Como ha observado Jothilingam en discusiones profesionales, estos costes pueden ocultar la exposición al riesgo a más largo plazo que se crea cuando los sistemas desfasados siguen siendo críticos para la producción.

      Ajuste de tecnologías mediante la optimización del ciclo de vida

      La Optimización del Ciclo de Vida (LCO, por sus siglas en inglés) es el proceso estratégico de maximizar el valor, la eficiencia y la sostenibilidad al prolongar la tecnología de una empresa a lo largo de la vida de un producto, servicio o sistema. En la industria, esto se centra principalmente en integrar análisis predictivos para anticipar los indicadores de fin de vida en los sistemas.

      Jothilingam ha escrito y hablado sobre la importancia de equilibrar el mantenimiento, la modernización y el reemplazo planificado, señalando que extender la vida de un activo no significa necesariamente evitar las actualizaciones, sino programarlas con mayor deliberación. Al cartografiar los activos a lo largo de sus etapas del ciclo de vida, las organizaciones pueden reducir fallos prematuros a la vez que evitan gastos de capital innecesarios.

      Aunque el mantenimiento regular puede prolongar la practicidad de una tecnología o sistema durante su vida útil, las empresas deberían eventualmente aspirar a modernizar con nuevas tecnologías e incorporar estrategias de reemplazo, especialmente aquellas que se basan únicamente en la reparación reactiva de sistemas, productos y herramientas. Al comprender las etapas del ciclo de vida de los activos industriales, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas para prevenir fallos prematuros del equipo, lo que en última instancia se traduce en menores pérdidas.

      Sin embargo, la monitorización de estos sistemas ya no es una tarea puramente humana. Con los avances en el Internet de las Cosas (IoT) y la monitorización a nivel de sistema, algunos habilitados por la inteligencia artificial, las empresas pueden utilizar datos en tiempo real del entorno, junto con análisis de IA, para identificar problemas y solucionarlos antes de que fallen o funcionen de forma subóptima. Según Jothilingam, este enfoque basado en datos respalda una toma de decisiones más coherente, particularmente en instalaciones que gestionan una mezcla de sistemas heredados y modernos.

      Probar escenarios y predecir fallos con la tecnología de gemelos digitales

      La innovación detrás de la tecnología de gemelos digitales para la gestión de activos industriales ha ayudado a los ingenieros a probar una variedad de escenarios, no solo prediciendo fallos sino también optimizando estrategias de mantenimiento sin interrumpir la producción.

      En la cobertura del sector sobre su trabajo, Jothilingam ha destacado a los gemelos digitales como una herramienta práctica de planificación más que como un reemplazo del juicio de ingeniería, enfatizando que su utilidad depende de la calidad y la relevancia de los datos subyacentes. A diferencia de las simulaciones tradicionales, los gemelos digitales incorporan entradas en tiempo real, lo que puede mejorar la precisión de los modelos predictivos cuando se implementan con cuidado.

      A pesar de su tecnología avanzada, el geminado digital depende en gran medida de la precisión de los datos utilizados en el diseño de sus modelos, por lo que es crucial que los datos suministrados sean exactos para lograr resultados imparciales.

      La respuesta a la vida útil radica en la metodología

      Aunque la destreza técnica de las nuevas tecnologías puede impulsar un negocio, es la metodología que usan los ingenieros para mantenerlas la que determina su vida útil. Al trasladar el mantenimiento de funciones reactivas a acciones estratégicas y basadas en datos, las empresas pueden comprender mejor lo que hace su tecnología, anticipar problemas y solucionarlos con prontitud.

      Como Premanand Jothilingam ha señalado de manera constante en foros profesionales, prolongar la vida de los sistemas tiene menos que ver con herramientas individuales y más con los marcos utilizados para evaluar el riesgo, priorizar la acción y alinear las decisiones de ingeniería con los objetivos operativos.

      Aunque las empresas modernas sin duda están avanzando en la incorporación de nuevas tecnologías en sus operaciones, saber cómo reemplazar eficazmente los sistemas heredados es una parte importante del proceso empresarial. Con los desafíos de personal siempre presentes y el alto mantenimiento de los sistemas de TI que carga a las empresas con problemas de recursos, ahora es más importante que nunca invertir en la eficiencia futura, especialmente a medida que la IA y otros modelos en la nube y SaaS se vuelven más dominantes.

      Digital Trends trabaja con colaboradores externos. Todo el contenido de los contribuyentes es revisado por el equipo editorial de Digital Trends.