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Embajadores digitales de Schaeffler

Grandes volúmenes de datos se generan en las máquinas y equipos donde se utilizan componentes y sistemas de Schaeffler. Esto hace de este proveedor una empresa atractiva para los expertos digitales.

La implementación de la agenda digital

Los coches se avisan entre sí de los posibles peligros. Los aerogeneradores programan las tareas necesarias de mantenimiento para fechas que no sean de las temporadas de más viento. Las máquinas-herramienta determinan el orden en que se mecanizan las piezas, de modo que no sea necesario cambiar las herramientas con tanta frecuencia. La Internet de las Cosas tiene un gran impacto en los sistemas de movilidad y los procesos industriales y posibilita nuevos modelos de negocio basados en los datos. Para localizar estos modelos de negocio y desarrollar y fortalecer las habilidades necesarias para ello, la Junta directiva de Schaeffler ha creado una agenda digital. Empleados de todas las divisiones y unidades de negocio ya están trabajando en la implementación de esta agenda. Al fin y al cabo, incluso en la era digital y con la creciente implantación de la inteligencia artificial, siempre hay un equipo de personas detrás de cualquier cambio ambicioso y creativo.

Cuando las superficies proporcionan datos

Cuando se trata de reducir el rozamiento de los rodamientos, los casquillos de fricción u otros componentes mecánicos, o por ejemplo de prevenir la corrosión, los métodos digitales se han convertido en una herramienta importante para mejorar la optimización.

Gracias a la amplia recopilación de datos en bruto y a la interpretación inteligente de los resultados, podremos aumentar todavía más la eficiencia energética de nuestros componentes y sistemas.

"El nivel de complejidad es cada vez mayor", subraya la Dra. Johanna Procelewska, especialista en los principios de la tribología del Centro de Competencias relativas a la tecnología de superficies de Schaeffler. “Gracias a la amplia recopilación de datos en bruto y a la interpretación inteligente de los resultados, podremos aumentar todavía más la eficiencia energética de nuestros componentes y sistemas”. Su próximo proyecto consiste en desarrollar un "tribo-laboratorio" virtual donde los análisis de los datos de laboratorio y de campo respecto a la calidad de las superficies, los lubricantes, la cinemática y las geometrías se complementen con los métodos de extracción de datos (data mining) para realizar previsiones acerca de nuevos productos. La Dra. Procelewska cree que los seres humanos no se convertirán en superfluos en absoluto, sino que su carga se aligerará gracias a los métodos virtuales de desarrollo. "Esto proporciona a los desarrolladores y a los ingenieros de diseño la libertad de concentrar sus recursos en asuntos más complejos", afirma la experta.

Construcción virtual

Cuando los equipos, los portapiezas y las piezas se comunican entre sí, aumenta la flexibilidad en la producción. "Sin embargo, es un error pensar que basta con colocar unas cuantas máquinas inteligentes en una nave para que todo funcione solo", afirma el Dr. Dennis Arnhold, experto para la planificación digital de las plantas. En realidad, la revolución industrial debe estar bien planificada.

Ya no tardaremos mucho en poder visitar las nuevas plantas, incluso antes de la colocación de la primera piedra, utilizando gafas de realidad virtual.

A ser posible, en una planta que funcione de acuerdo con los estándares de la Industria 4.0, todos los artículos y procesos deberán reproducirse digitalmente. Esta es la razón por la que los expertos hablan del "gemelo virtual" de una planta. Con su ayuda, resultará más fácil utilizar con eficacia el flujo de datos en las operaciones posteriores. El Dr. Arnhold explica su visión diciendo que "ya no tardaremos mucho en poder visitar las nuevas plantas, incluso antes de la colocación de la primera piedra, utilizando gafas de realidad virtual que permitirán una inspección preliminar de la nueva planta". En la actualidad, los modelos 3D ya suscitan debate entre planificadores, desarrolladores de productos y ejecutivos.

Lo que revelan los datos

Con frecuencia, la mente humana es limitada por lo que respecta a operaciones técnicas complejas y al reconocimiento de las interrelaciones relevantes. Este es el motivo por el que expertos como el Dr. Pankaj Joshi, que trabaja para la sección digital de Schaeffler de reciente creación desde mediados de 2016, se centran en el aprendizaje automático.

Cuantos más datos estén disponibles, mayor será la precisión de los resultados.

La esencia del aprendizaje automático de las máquinas se basa en el hecho de introducir grandes cantidades de datos en un ordenador. Con la ayuda de cálculos en varias fases que llevan a cabo las denominadas redes neuronales, el ordenador reconoce las probabilidades iniciales. Según el Dr. Joshi, "cuántos más datos estén disponibles, mayor será la precisión de los resultados". Si se conocen las interrelaciones entre el diseño de una máquina, las condiciones externas y las cargas que se aplican durante el funcionamiento, se podrán realizar predicciones más precisas sobre la probabilidad de fallos con ayuda de los algoritmos de aprendizaje. Los intervalos de mantenimiento e incluso el sistema de mando de la máquina podrán ajustare con precisión de acuerdo a esta información. El Dr. Joshi cree que los mejores datos, y no el mejor método de cálculo, decidirán quién ofrecerá los mejores productos y servicios en el futuro.

Habilitar el mantenimiento predictivo

"Algo no va bien en este aerogenerador". Unos instantes y unos clics de ratón después, Harald Reiners expresa sus primeras sospechas: "Probablemente haya daños incipientes en el rodamiento del generador". El director del equipo de servicios de Condition Monitoring de Schaeffler está sentado en primera fila en el Centro de Condition Monitoring de Herzogenrath. Justo frente a él, una gran pantalla muestra los datos de un parque eólico en el Mar del Norte. Los valores principales de las máquinas se calcularán en base a los datos de vibración recopilados in situ por los sensores y transmitidos digitalmente al centro de Herzogenrath.

La digitalización nos permite ofrecer información más precisa sobre el funcionamiento de las máquinas y los equipos a nuestros clientes.

En el Centro de Monitorización online de Schaeffler, ubicado muy cerca de la frontera con Holanda, se agrupan los datos procedentes de más de 1.000 máquinas y equipos. Según el señor Reiners, la digitalización creará grandes oportunidades. "Nos permite ofrecer información más precisa sobre el funcionamiento de las máquinas y los equipos a nuestros clientes", explica el señor Reiners. También opina que el próximo reto radica en el mantenimiento predictivo, que facilitará previsiones de gran alcance en el futuro.

La búsqueda de expertos y talento

Ingo Krauß es el responsable de descubrir y retener a los talentos digitales para Schaeffler. "Solo si contamos con las personas adecuadas a bordo, podremos dominar la inminente transformación digital", afirma el director de RRHH para el sector tecnológico. ¿Pero qué significa exactamente ser la persona "adecuada"? No es algo inmediatamente obvio si analizamos muchas de las ofertas laborales del sector digital. Esto es porque todavía no existe una vía de formación prescrita para ser "arquitecto de datos" o "analista de datos". "Por lo tanto, buscamos a personas que tengan los conocimientos necesarios para manejar grandes volúmenes de datos y los modelos de negocio basados en los mismos", explica el señor Krauß. Pueden ser físicos, pero también ingenieros o economistas.

No basta con la selección de personal. Es tanto o más importante desarrollar know-how digital en las áreas especializadas.

Una de las cosas que todos los candidatos tienen en común es que quieren enfrentarse a grandes retos. Y Schaeffler puede ofrecer tareas muy estimulantes. Ya sea en el laboratorio, en las propias plantas de producción o en los productos que se utilizan en las aplicaciones de los clientes, siempre se generan grandes volúmenes de datos que son una valiosa materia prima para los productos y procesos optimizados y los nuevos servicios basados en datos. "No obstante, no basta con la selección de personal", explica el señor Krauß. "Es tanto o más importante desarrollar know-how digital en las áreas especializadas".

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