Si ya nos estamos acostumbrando a oír hablar del internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), hay otra expresión que también va a empezar a sonarnos familiar. Se trata del IIoT (Industrial Internet Of Things) o internet industrial de las cosas. Esta categoría tecnológica engloba los dispositivos IoT que están especialmente diseñados para la llamada Industria 4.0.

¿El objetivo? Optimizar al máximo la producción industrial gracias a los datos recogidos por los sensores inteligentes, y realizar un mantenimiento de la maquinaria que ayude a prevenir fallos. A eso precisamente se dedica Inrobiuna startup nacida en 2017 en Edimburgo (Escocia) formada por un grupo multidisciplinar y apasionado por la gestión industrial.

“Las industrias tienen muchos datos, pero no siempre saben cómo usarlos. Nosotros las ayudamos a darles valor”, explica el ingeniero electromecánico de Inrobin André Faroni. Su plataforma de mantenimiento predictivo usa técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para prever en tiempo real cuáles van a ser los fallos de la maquinaria. Esto es muy importante para las empresas, porque “cuando las máquinas no están funcionando, las empresas pierden productividad y aumentan costes”, añade Lara Neira, científica de datos y CTO de Inrobin. Ellos proporcionan el software que analizará los datos recogidos, pero también asesoran a las industrias sobre la instalación de los sensores IoT.

De momento, Neira calcula que predicen averías “con más de un 80% de acierto”. Pero continúan trabajando para mejorar su plataforma, detalla Faroni: “Queremos llegar no solo a detectar averías, sino también a identificar de qué tipo son para poder aportar soluciones con los datos existentes. Sería lo ideal para las empresas”. Para eso, necesitan seguir entrenando la plataforma con más observaciones de las industrias.

Además, “cada cliente tiene un objetivo de predicción distinto, por eso necesitamos muchos datos”, añade la CTO. Ya trabajan en el sector de la automoción, textil, azucarero, la industria del cemento y siderúrgica, y petróleo y gas, entre otros.

Desde la concepción de la startup, tuvieron claro el interesante papel que pueden jugar estas predicciones en el sector de los seguros. “Predecir fallos de una máquina está muy relacionado con predecir la prima de riesgo que conlleva la probabilidad de ese fallo, así que podemos calcularla de la manera más óptima posible con IIoT”, explica Neira.

La inteligencia que aporta su plataforma es útil para las compañías aseguradoras, y en eso trabajan en insur_space de MAPFRE. “El aprendizaje que tenemos aquí es un regalo increíble que no se encuentra en cualquier sitio. Estamos aprendiendo a gestionar mejor la empresa, los canales de ventas y a tener una mejor perspectiva en el mundo de las startups”, agradece Faroni.

Su mentor en el programa, el director general de Globalborn, Tanguy Jacopin, alaba su proyecto: “El sector del IIoT está moviendo más de 24.000 millones de dólares en todo el mundo, y ninguna entidad ha encontrado todavía la fórmula óptima para alcanzar a predecir de forma segura los fallos de máquinas. La propuesta de Inrobin es muy interesante porque plantea atacar un problema que afecta a todas las entidades industriales”.

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