Si se compara con la evolución de cualquier otro dominio del software, la gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM) no se ha desviado mucho de su punto de partida. En cuanto los procesos basados en papel fueron sustituidos por procesos informáticos y aplicaciones relacionadas con esos procesos, todo empezó a cambiar. Por decirlo en sus términos más básicos, el espacio APM (también conocido como mantenimiento) ha progresado a través de las tres etapas evolutivas siguientes:
- Llevar registros y realizar tareas utilizando sólo papel
- Métodos informáticos de gestión (de GMAO a EAM; mantenimiento basado en calendarios)
- Instrumentación de los activos, incluidos la GCR y el análisis, así como el mantenimiento basado en el estado y el uso.
La definición original de Gestión del Rendimiento de los Activos no surgió hasta la tercera etapa, “instrumentación de los activos”. El APM Applications Landscape de LNS Research ayuda a las organizaciones a comprender todas las soluciones críticas disponibles para gestionar activos. Se trata de un marco para que las empresas establezcan un contexto y comprendan todas las soluciones necesarias, ya estén centradas en el negocio o en la máquina, y el papel de cada una en el uso de los datos: centrado en la generación de informes o centrado en la predicción. centrados en la información o en la predicción.
Elegir un enfoque integrado para facilitar el intercambio de datos
Muchas organizaciones aún desconocen las posibilidades de la IA, y lo desconocido se convierte en ignorado. Tanto si se comparten datos con fines de IA como si no, las organizaciones suelen dudar a la hora de compartir sus datos en general debido a las consecuencias. Tanto por motivos legales como económicos. Por ejemplo, ¿cómo se gestiona el intercambio de datos operación? Se trata de una cuestión aún más delicada en el ámbito de la IA, porque a partir de esos datos se obtienen nuevos conocimientos. Esto también se aplica a los datos sensibles desde el punto de vista de la competencia: las correlaciones que descubre la IA pueden hacer que los riesgos económicos de compartir datos sean aún mayores. Por eso es muy importante un enfoque integrado en el que, además de los aspectos técnicos, también se tengan en cuenta los organizativos, empresariales y jurídicos, para facilitar el intercambio de datos”, subraya Frans.
Integrar la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) en el ADN de sus gemelos digitales puede ayudar a su compañía a ser más competitiva en las operaciones en tiempo real. Análisis en tiempo-real a medida que un gemelo digital ingiere datos en tiempo real, puede aplicar IA y aprendizaje automático para buscar comportamientos anómalos, predecir estados futuros y optimizar la producción. Este análisis avanzado en tiempo real es el primer paso para obtener el máximo valor de su gemelo digital. Apoyo a la toma de decisiones Esta capa adicional de inteligencia se puede utilizar para mostrar predicciones de su gemelo digital. Proporciona soporte de decisiones para sus ingenieros cuando necesitan tomar decisiones en tiempo real. Al proporcionar detalles y predicciones sobre métricas como la vida útil restante o los niveles de existencias, puede capacitar a su equipo para responder más rápido a los eventos comerciales críticos. Análisis prescriptivo y recomendaciones La última forma de aprovechar la IA y el aprendizaje automático en sus gemelos digitales es usarlos para análisis prescriptivos y crear recomendaciones sobre la mejor acción a tomar a continuación en función de sus predicciones. Puede utilizar un gemelo digital para predecir los niveles de existencias en diferentes nodos de su cadena de suministro o predecir la vida útil restante de una máquina. La IA y el aprendizaje automático proporcionan las capacidades esenciales para ayudarlo a maximizar el valor que obtiene de sus gemelos digitales.
