Sameer Vittal, doctor en filosofía, director de datos y análisis de General Electric.
Mark Spoer, Líder Técnico, General Electric
Abstracto
En este artículo, presentamos estudios de caso que muestran cómo las técnicas de investigación de mercado de JMP Pro pueden aplicarse a los datos de sensores y mantenimiento industriales. Esto ayuda a guiar el desarrollo de estrategias de gestión de activos industriales adaptadas a las preferencias y modelos de valor del cliente, además de los insumos de ingeniería tradicionales. Los sistemas de mantenimiento tradicionales centrados en la fiabilidad comienzan con el análisis de la fiabilidad y los modos de fallo, y luego avanzan a través de una serie de estudios comparativos donde se seleccionan sensores, detección de anomalías y modelos de apoyo a la toma de decisiones para reducir los fallos no planificados. Los insumos de encuestas a clientes, marketing y datos económicos a menudo no se utilizan, principalmente debido a la falta de conocimiento de las técnicas de análisis de mercado en la comunidad de ingeniería. Con JMP Pro, los ingenieros ahora tienen acceso a técnicas como el análisis de clases latentes, la minería de texto, el análisis de correspondencias múltiples, el análisis de temas de minería de texto, etc. Estos métodos funcionan con los métodos tradicionales de fiabilidad y minería de datos, y se utilizan para segmentar los activos industriales utilizando tanto sus datos operativos (sensores) como de mantenimiento. Esto genera información adicional que permite ajustar las estrategias de mantenimiento a estos segmentos industriales, lo que resulta en un mejor uso del sistema y un mayor valor comercial. Esto se ilustra mediante dos estudios de caso. El primer caso práctico analiza la segmentación de centrales eléctricas de carbón según su uso, y el segundo se basa en la segmentación de grandes flotas de aerogeneradores según su fiabilidad. Finalmente, mostramos cómo estos métodos pueden aplicarse a otros sectores de fabricación o procesos industriales.
