Las fábricas inteligentes utilizan sensores y dispositivos IoT para recopilar y analizar datos en tiempo real sobre el rendimiento de las máquinas, el estado de los equipos, la calidad de los productos y el uso de la energía. Estos datos se utilizan para optimizar los procesos de producción, detectar y prevenir fallos, y reducir costes de mantenimiento. Los sistemas GMAO se integran con estos sensores y dispositivos IoT para recopilar y analizar los datos y para programar las tareas de mantenimiento preventivo de manera eficiente.

Los sistemas GMAO (Gestión del Mantenimiento Asistido por Ordenador) son aplicaciones informáticas que se utilizan para gestionar y optimizar el mantenimiento preventivo, correctivo y predictivo de equipos y maquinarias. Estos sistemas son capaces de recopilar y almacenar grandes cantidades de datos relacionados con el rendimiento, el mantenimiento y la reparación de los equipos, lo que les permite detectar fallos en los equipos antes de que se produzcan, planificar y programar el mantenimiento preventivo de manera eficiente y reducir los costes de reparación y adquisición de reemplazos.

En las fábricas inteligentes, los sistemas GMAO se integran con sensores y dispositivos IoT para recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento de los equipos y las máquinas. Los sensores se colocan en los equipos y las máquinas para medir diferentes parámetros, como temperatura, presión, vibración, humedad, corriente eléctrica, entre otros. Estos sensores se conectan a la red de la fábrica a través de dispositivos IoT, que envían los datos a los sistemas GMAO en tiempo real para su análisis y procesamiento.

Los sistemas GMAO utilizan estos datos para generar informes de rendimiento en tiempo real, lo que permite a los gestores de mantenimiento supervisar el estado de los equipos y las máquinas y tomar decisiones informadas sobre el mantenimiento y reparación de los mismos. Por ejemplo, los sistemas GMAO pueden detectar cambios en los patrones de rendimiento de un equipo o máquina específica y notificar automáticamente al personal de mantenimiento para que investigue la causa del cambio.

Además, los sistemas GMAO también utilizan los datos recopilados por los sensores para programar tareas de mantenimiento preventivo de manera eficiente, lo que reduce el tiempo de inactividad de los equipos y aumenta la eficiencia de la producción. Por ejemplo, los sistemas GMAO pueden programar el mantenimiento preventivo de un equipo en función de su tiempo de uso, el número de ciclos de producción realizados o la lectura de los sensores, lo que permite al personal de mantenimiento programar las tareas de mantenimiento antes de que se produzcan fallos.

Rosmiman es un ejemplo de sistema GMAO que se integra con tecnologías de fábricas visuales para proporcionar información crítica y en tiempo real sobre el estado de las plantas productivas. Con Rosmiman es posible visualizar información sobre la producción y el estado del almacén utilizando tecnología de realidad aumentada y realidad virtual. La solución muestra una recreación virtual de las máquinas con animaciones parametrizadas y paralelas a lo que está sucediendo en vivo. Es lo que llamamos gemelo digital.

Rosmiman también ofrece análisis de datos con sistemas ágiles de Business Intelligence y la creación de cuadros de mando personalizados. La monitorización de datos en tiempo real permite la recopilación de información importante para la empresa y la programación de avisos personalizados para cada equipo utilizando sistemas de geolocalización.

Otra funcionalidad interesante de Rosmiman es la intervención y el soporte remoto. La solución de soporte a la intervención del técnico on-site incluye vídeo, monitorización con realidad aumentada, gestión de documentación técnica y grabación de las intervenciones, así como también es posible comunicarse de manera segura con las máquinas de la empresa para realizar mantenimiento remoto y capturar datos.

Las fábricas visuales utilizan tecnologías de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) para mejorar la eficiencia en los procesos de producción y el mantenimiento de los equipos. Los sistemas de realidad aumentada proporcionan a los trabajadores información en tiempo real sobre los equipos y los procesos de producción, lo que les permite tomar decisiones más informadas y reducir errores humanos.

Estas tecnologías permiten a los trabajadores interactuar con las máquinas y equipos de manera más intuitiva y eficiente, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la productividad.

Un ejemplo de la aplicación de tecnologías AR en la industria es el uso de gafas inteligentes equipadas con cámaras y pantallas de realidad aumentada. Los trabajadores pueden usar estas gafas para ver información en tiempo real sobre los equipos y las máquinas a través de una capa virtual en su campo de visión. Por ejemplo, si se produce un fallo en un equipo, los trabajadores pueden usar las gafas para ver información en tiempo real sobre la causa del fallo y los pasos necesarios para solucionarlo. De esta manera, los trabajadores pueden tomar medidas rápidas y precisas para solucionar los problemas, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la eficiencia de la producción.

Otro ejemplo de la aplicación de tecnologías VR en la industria es el uso de simulaciones de realidad virtual para entrenar a los trabajadores en el uso de equipos y máquinas complejas. Los trabajadores pueden usar auriculares y controles de movimiento para interactuar con una simulación virtual de un equipo o máquina, lo que les permite practicar y aprender a utilizar el equipo de manera más eficiente y segura. De esta manera, los trabajadores estarían mejor preparados para operar y mantener los equipos de la fábrica, lo que reduce el riesgo de fallos y mejora la seguridad de los trabajadores.

Estas tecnologías también son utilizadas para proporcionar soporte técnico remoto mediante el uso de aplicaciones de realidad aumentada para dispositivos móviles, como smartphones o tablets, permitiendo a los técnicos y trabajadores en la fábrica compartir en tiempo real imágenes y vídeos de los problemas que están experimentando con un equipo o máquina en particular con un experto remoto, que puede estar ubicado en cualquier parte del mundo. El experto remoto puede ver las imágenes y vídeos en su dispositivo y, utilizando la tecnología AR, superponer información útil, como instrucciones de reparación o anotaciones, directamente en la pantalla del dispositivo del trabajador.

De esta manera, el experto remoto puede proporcionar instrucciones precisas y en tiempo real para solucionar el problema, sin necesidad de desplazarse hasta la ubicación del equipo o máquina. Esto no solo ahorra tiempo y costes de desplazamiento, sino que también permite a los expertos proporcionar soporte técnico a varias fábricas al mismo tiempo, lo que aumenta la eficiencia y reduce los tiempos de espera para recibir soporte.

Las fábricas inteligentes y visuales son ya una realidad en la industria 4.0, y los sistemas GMAO que se integran con sensores y dispositivos IoT ayudan a mejorar la eficiencia y reducir costes de producción y mantenimiento. La aplicación de diferentes tipos de tecnologías en las fábricas mejora la seguridad y la formación de los trabajadores, así como la toma de decisiones basada en datos, siendo esto un factor clave en la competitividad de las empresas y en el futuro de la industria manufacturera.

De la misma manera, Rosmiman es un ejemplo de cómo un sistema GMAO se integra con tecnologías de fábricas visuales para proporcionar información crítica y en tiempo real sobre el estado de las plantas productivas. Con su combinación de análisis de datos, monitorización en tiempo real, geolocalización de equipos y soluciones de intervención y soporte remoto, Rosmiman es una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y la productividad en la fábrica.

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