¿Quién utiliza el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo (PdM) es uno de los casos de uso líder para el Internet Industrial de las Cosas y la Industria 4.0. Nuestro análisis reciente sugiere que el mercado de aplicaciones de PdM está a punto de crecer de $2.2B en 2017 a $10.9B para 2022, una tasa de crecimiento anual del 39%.

En pocas palabras, las estrategias de PdM se basan en la combinación de monitorización tradicional de condiciones mejorada con algoritmos analíticos, lo que permite la predicción de fallos de la máquina antes de que ocurran. El IoT y los avances en el análisis están impulsando la adopción del mercado con los usuarios de la tecnología reportando aumentos de eficiencia del 25% al 30%, según la investigación.

Como parte de nuestra investigación , identificamos 110 de las empresas de tecnología que han trabajado en implementaciones de PdM en el pasado, provenientes de cinco segmentos diferentes:

Hardware de monitoreo de condiciones
Hardware de automatización industrial
Conectividad
Plataforma de almacenamiento
Análisis

También analizamos startups, la mayoría de las cuales ofrecen soluciones de software para PdM, incluyendo plataformas y análisis.

Para comprender mejor la actividad de las empresas individuales en el ámbito del mantenimiento predictivo, calculamos un ranking de empresas para las empresas PdM, basado en la misma metodología que el popular Ranking de IoT Company y sobre la base de datos de 2016.

Descargo de responsabilidad : El ranking es un indicador cómo las empresas se presentan visiblemente específicas con respecto a este tema. Es probable que haya una correlación entre la clasificación y el presupuesto de marketing. Un alto rango no significa que una empresa tiene una buena solución de PdM ni da ninguna indicación en cuanto a la cantidad de ingresos que la empresa hace en ella. Además, el término “mantenimiento predictivo” se utiliza a menudo como una palabra de moda, no todas las soluciones de mantenimiento que se afirma que son realmente predictivas, ya que las empresas también tienden a describir sus soluciones basadas en condiciones como predictivas. El ranking favorece a las grandes empresas, se basa en palabras clave específicas, y NO se incluye en el informe de mercado.

Las 5 mejores empresas de mantenimiento predictivo

1. IBM

IBM hizo el #1 en el ranking debido a su gran fuerza laboral que indica que trabaja sobre el tema y debido a la amplia cobertura mediática que recibe la firma. IBM’s Mantenimiento predictivo y calidad (PMQ) es una de las soluciones clave habilitadas por su “motor de inteligencia cognitiva” IBM Watson. Supervisa, analiza e informa sobre los datos de los equipos, siendo la producción en su mayoría una puntuación de salud. Ejemplos conocidos de implementaciones de mantenimiento predictivo son los elevadores de Kone o los hidrantes de agua DC. Kone lanzó recientemente su Servicios conectados 24/7 , basado en la solución de IBM.

2. SAP

El gigante de software alemán SAP ha estado mostrando cómo permite el mantenimiento predictivo desde hace varios años y por lo tanto se ha establecido como la empresa más buscada en relación con el mantenimiento predictivo. En particular, es una de las tres empresas alemanas en el top 10. SAP ha implementado su solución “Predictive Maintenance and Service” para clientes como Kaeser Kompressoren o Siemens y la solución es ahora parte de su nueva presentación SAP Leonardo IoT Portfolio .

3. Siemens

Como especialista en automatización industrial, Siemens tiene un ángulo de mantenimiento predictivo diferente al de SAP e IBM. A menudo es el sistema de automatización de elección en entornos de fábrica y equipos industriales al que se aplica el mantenimiento predictivo. Por lo tanto, sentado en grandes cantidades de datos, la base para establecer algoritmos supervisados de aprendizaje automático ya está dada. Por la Comisión implementación de Mantenimiento Predictivo en el Centro de Vuelo NASA Armstrong (sistemas de refrigeración) por ejemplo, Siemens trabajó con servicios de análisis proporcionados por Azima DLI con sede en Estados Unidos. En otro proyecto, Siemens puso en marcha un proyecto de 12 meses de duración. Piloto de mantenimiento predictivo con Deutsche Bahn en octubre de 2016 para controlar la flota de trenes de la serie 407 ICE 3.

4. Microsoft

Microsoft Azure se está estableciendo como la plataforma de nube pública de elección para soluciones de IoT industrial y mantenimiento predictivo. El informe del mercado muestra que cada vez más aplicaciones de Predictive Maintenance están cambiando de configuraciones en la nube a configuraciones en la nube: para 2022 se espera que alrededor del 70% de las configuraciones de Predictive Maintenance sean alojadas en la nube. Además de la infraestructura de la nube, Microsoft Azure cuenta actualmente con dos “soluciones preconfiguradas” que tienen por objeto facilitar el inicio rápido de cualquier persona, por ejemplo, proporcionando los motores de análisis necesarios – son “Mantenimiento Predictivo” y “Monitoreo Remoto”.

5. GE

GE tiene dos ángulos hacia el mantenimiento predictivo: Mientras que GE Measurements se establece en el campo hardware de monitoreo de condiciones, GE Digital cubre la parte de software y análisis del mantenimiento predictivo. La plataforma Predix de GE es la base para Gestión de la actuación profesional de los activos , que el propio GE ha declarado ser la primera "aplicación asesina" de IoT. GE, por ejemplo, ha lanzado APM con Operaciones de producción de petróleo y gas . Además, GE Digital está avanzando en el concepto de gemelo digital, una base importante para el análisis de mantenimiento predictivo.

Pequeñas empresas notables (no mencionadas en el ranking)

Cabe señalar que gran parte de la innovación tecnológica con respecto al análisis de la próxima generación proviene de empresas jóvenes y próximas. Muchos OEM prefieren trabajar con proveedores más pequeños por varias razones (por ejemplo, costo, privacidad de datos y flexibilidad). De los que han trabajado en proyectos relevantes de PdM, estas son las tres empresas con mayor financiamiento:

1. C3 IoT

El IoT C3 de Thomas Siebel –originalmente C3 Energy– es la compañía con mayor financiación de todas las startups relacionadas con el Mantenimiento Predictivo (más de $110M). La última ronda de financiación sigue sin revelarse, pero la valoración inicial fue de 1,4B de dólares. El mantenimiento predictivo C3 Solución está construido en la plataforma de tecnología de IoT C3 y emplea algoritmos de aprendizaje automático supervisados para la predicción de fallos. Entre los clientes conocidos, principalmente del segmento de servicios públicos, se encuentran la empresa francesa Engie y Enel, con sede en Italia.

2. Acumulación

Fundada en 2014, la plataforma de análisis predictivo SaaS Uptake fue nombrada startup 2015 más caliente por Forbes y es la startup más rápida de Estados Unidos en haber alcanzado una valoración de $2B después de sólo 2,6 años. La compañía tiene un financiamiento total de $85M hasta la fecha. Los algoritmos de aprendizaje automático de Uptake analizan datos de sensores de equipos o incluso registros de mantenimiento escritos a mano, aprendiendo los patrones de operación normales e identificando futuros fallos. Los clientes bien conocidos incluyen Caterpillar y Warren Buffet’s Filiales de Berkshire Hathaway Energy .

3. Perspectiva del espaciotiempo

SpaceTime Insight tiene actualmente el tercer financiamiento total más alto en el dominio ($50M). Al igual que C3 IoT, los clientes de la solución de análisis de mantenimiento predictivo provienen principalmente del campo de servicios públicos y cubren la distribución de energía y petróleo y gas. La compañía adquirió la startup de IIoT GoFactory en junio de 2016, ampliando así su espectro con capacidades en servicios en la nube, activos conectados y aplicaciones móviles.

Información adicional

A medida que los fabricantes de equipos hacen que sus productos sean cada vez más inteligentes y las fábricas implementan soluciones PdM, los proveedores de tecnología necesitan diferenciar sus ofertas. Este artículo cubre sólo una fracción de las empresas que ofrecen Mantenimiento Predictivo. Una gama de soluciones sofisticadas, especialmente por parte de las empresas más pequeñas, siguen sin debatirse. El informe de 132 páginas ofrece un panorama empresarial más completo de las más de 110 empresas, además de números de mercado, tendencias, análisis de fusiones y adquisiciones y muchos más casos de uso.

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