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