La motivación que originó el desarrollo de sus productos fue la constatación de cómo se venía realizando la supervisión de las máquinas industriales que un fabricante vendía a plantas ubicadas por todo el mundo. Esta supervisión debía hacerse de manera reactiva (cuando afloraba el problema que hacía necesaria la supervisión), con el consiguiente coste por la parada de la máquina, y muchas veces implicando a personal de la propia fábrica destino para poder hacer las configuraciones necesarias que permitieran “ver la máquina en remoto” y comprobar qué estaba sucediendo con ella.
La estrategia adoptada fue la de invertir este modelo, desplegando dispositivos autoinstalables que se conectasen a las máquinas y enviasen a una plataforma desplegada en la nube los datos necesarios para su monitorización. Esto permitía centralizar la tarea de supervisión de todas las máquinas conectadas dispersas por muy diferentes localizaciones, habilitando además diferentes vistas de información en función de las necesidades de cada interesado (por ejemplo, tanto el fabricante como el propio dueño de la planta). Esta constante monitorización permite además el despliegue de esquemas de mantenimiento preventivo en función del estado observado de las máquinas.
Además de la descripción de su estrategia de producto, me pareció muy interesante la exposición de los retos que han tenido que superar para pasar de una primera idea o prototipo a un producto que actualmente ya se está utilizando en unas 80 plantas industriales dispersas por varios continentes. En especial, dicho despliegue supone todo un reto para diseñar un producto que tiene que ser robusto y flexible al mismo tiempo para operar en entornos industriales y ser capaz de funcionar con diferentes tipos de máquinas, y también un gran reto para una infraestructura de Big Data funcionando 24x7 en la nube, y con capacidad de manejar (según sus previsiones para 2017) más de un billón de transacciones de datos al mes.
Podéis acceder a las diapositivas de su presentación en este enlace.
La estrategia adoptada fue la de invertir este modelo, desplegando dispositivos autoinstalables que se conectasen a las máquinas y enviasen a una plataforma desplegada en la nube los datos necesarios para su monitorización. Esto permitía centralizar la tarea de supervisión de todas las máquinas conectadas dispersas por muy diferentes localizaciones, habilitando además diferentes vistas de información en función de las necesidades de cada interesado (por ejemplo, tanto el fabricante como el propio dueño de la planta). Esta constante monitorización permite además el despliegue de esquemas de mantenimiento preventivo en función del estado observado de las máquinas.
Además de la descripción de su estrategia de producto, me pareció muy interesante la exposición de los retos que han tenido que superar para pasar de una primera idea o prototipo a un producto que actualmente ya se está utilizando en unas 80 plantas industriales dispersas por varios continentes. En especial, dicho despliegue supone todo un reto para diseñar un producto que tiene que ser robusto y flexible al mismo tiempo para operar en entornos industriales y ser capaz de funcionar con diferentes tipos de máquinas, y también un gran reto para una infraestructura de Big Data funcionando 24x7 en la nube, y con capacidad de manejar (según sus previsiones para 2017) más de un billón de transacciones de datos al mes.
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