Cómo los sistemas de tierra contribuyen a los esfuerzos de la Industria 4.0
La digitalización a lo largo de toda la cadena de suministros es fundamental para competir en el mercado actual. Por lo tanto, cualquier estrategia de manufactura digital debe estar vinculada a la estrategia general de la cadena de valor. La estrategia digital puede aprovechar tecnologías como las redes de IO (nube), las máquinas inteligentes, la inteligencia artificial, la automatización y el análisis predictivo y prescriptivo de grandes datos para alcanzar un objetivo.
Hoy en día, las organizaciones de todo el mundo están utilizando sus grandes cantidades de datos para resolver problemas y mejorar continuamente sus operaciones. El desafío es extraer eficazmente los datos correctos de las operaciones y crear análisis que proporcionen una retroalimentación valiosa para impulsar la mejora.
Los sistemas de borde de tierra son herramientas digitales disponibles para este proceso de extracción de datos. Algunos proveedores de sistemas especializados en tierra se asocian con los fabricantes para proporcionar estos sistemas, conocimientos especializados, hardware y software. Los sistemas de línea aportan indudablemente muchas ventajas a quienes los emplean, ya que los consideran un factor crítico para impulsar la mejora utilizando datos y adelantándose a la competencia.
Introducción
Una inversión de capital en nueva tecnología y gestión de datos debe garantizar un rendimiento aceptable de la inversión y, por lo tanto, debe basarse en una estrategia de mejora junto con objetivos específicos de mejora de las operaciones. Por ejemplo, los esfuerzos de la Industria 4.0 están respaldados por una estrategia de operaciones de grupo y las consiguientes estrategias digitales específicas del sitio.
La «fábrica del futuro» estará altamente automatizada, será en gran parte robótica, tendrá máquinas inteligentes, hará un uso extensivo de grandes análisis de datos y de bucles de retroalimentación inteligentes, y será altamente eficiente. Se emplearán interfaces hombre-máquina (HMI) para impulsar la eficiencia y el más alto nivel de calidad. Los procesos completamente manuales acabarán por desaparecer.
El costo de la instalación de sistemas de borde de línea se compensa asegurando que se extraigan los datos correctos. Los datos inútiles sólo atascarán los sistemas y crearán trabajo innecesario.
Sin embargo, los datos operativos deben extraerse de la máquina o del sistema de control de la línea de producción para integrarse con otros sistemas, por ejemplo el sistema MES o el sistema ERP, así como para proporcionar los datos adecuados para su posterior análisis. Una vez que se extraen los datos del equipo operativo, el análisis y uso efectivo de los mismos es crítico. El costo de la instalación de sistemas de borde de línea se compensa asegurando que se extraigan los datos correctos. Los datos inútiles sólo atascarán los sistemas y crearán trabajo innecesario. Una vez que los conjuntos de datos más relevantes están disponibles, pueden ser analizados o alimentados en otros sistemas para proporcionar una gestión de operaciones más efectiva o una mejora operativa. Los datos vinculados a los indicadores clave de desempeño (KPI) ligados a la estrategia de mejora conducirán al uso más eficaz de los grandes datos.
Lo que hacen los sistemas de borde de línea
En primer lugar, algunas soluciones de sistemas móviles en la línea de producción permiten la instalación de sensores para proporcionar datos temporales de una línea o máquina de producción. Estos sistemas se utilizan para extraer datos durante un corto período de tiempo, tratando de identificar problemas específicos relacionados con una iniciativa de mejora enfocada o un análisis inicial de pérdidas y desperdicios. Estos datos proporcionarán la prueba de un problema y los datos necesarios para un análisis eficaz de la causa raíz. Una vez que el problema se resuelve, proporciona evidencia de mejoramiento y quizás resalta las oportunidades para un mejoramiento adicional.
Ciertos sistemas de borde de línea pueden ser instalados permanentemente en una sola máquina en un proceso para monitorear el desempeño continuo y hacer análisis para la mejora. La aplicación más utilizada de los sistemas de borde de línea es cuando se instalan en una línea de producción completa. Este tipo de sistema proporcionará datos operativos para toda la línea y permitirá la medición y el análisis en tiempo real de los datos de la línea para determinar los niveles de OEE en curso, por ejemplo. Los datos pueden ser extraídos para toda la línea o sólo para máquinas o procesos específicos. El sistema de la línea alimenta datos en vivo a través de la nube, lo que permite el análisis y la presentación de informes en tiempo real en gráficos y diagramas a nivel del taller para los operarios (o para los supervisores y/o gerentes de producción). La mayoría de los sistemas de borde de línea también permiten que los parámetros de operación sean incorporados en el paquete de análisis para compararlos con la producción real de la línea. Estas comparaciones se pueden graficar en tableros visuales para los equipos y los gerentes.
Los sistemas de línea proporcionan datos operacionales críticos para su uso en:
- análisis de pérdidas y desperdicios
- ejercicios de control de intervalos cortos
- grandes proyectos de mejora de procesos
- reuniones de operaciones diarias
- resolución diaria de problemas
- análisis de datos predictivos o prescriptivos
Acoplados al hardware de los sensores de la máquina física y a los sistemas de recogida de datos que participan en los sistemas de la línea, estos proveedores también desarrollan e instalan software analítico que permite un análisis eficaz de los datos, la comparación con los estándares y el diseño personalizado del tablero de mandos. El sistema de borde de línea juega así un papel crucial en los esfuerzos de gestión visual al proporcionar los datos, la analítica y los tableros de mando para generar gráficos visuales digitales del desempeño de la línea y las acciones de mejora por parte de los gerentes y equipos. La organización puede entonces posicionar los tableros digitales en lugares estratégicos para que los equipos y los gerentes puedan monitorear el desempeño en tiempo real. Los límites y estándares de operación están incorporados en los gráficos con disparadores predeterminados para ayudar a los equipos a mantenerse dentro de los estándares de operación. También podrán identificar tendencias negativas y reaccionar antes de que se exceda cualquier límite inaceptable.
El sistema de borde de línea juega así un papel crucial en los esfuerzos de gestión visual al proporcionar los datos, la analítica y los tableros de mando para generar gráficos visuales digitales del desempeño de la línea y las acciones de mejora por parte de los gerentes y equipos.
Muchas organizaciones se están embarcando en asociaciones clave con expertos en sistemas o proveedores de sistemas en la línea de producción que están llenando el vacío entre los sistemas de control de las máquinas y extrayendo datos críticos para el análisis y los tableros visuales.
Cómo se integran los sistemas lineales con el TRACC
La versión actual del sistema de mejora integral del TRACC se refiere a la utilización de sistemas paralelos para ayudar en la reunión y análisis de datos para las actividades de mejora continua. Se han incorporado referencias específicas en los TRACC de Alineación de Operaciones, Mejora Enfocada y Gestión Visual.
Cuando un cliente establece reuniones de revisión de operaciones diarias, los sistemas de borde de línea proporcionarán los datos en vivo y en tiempo real necesarios para revisar y analizar el desempeño, y permitir la resolución efectiva de problemas a nivel de la DOR. Si es necesario realizar un ejercicio de control de intervalos cortos (SIC), el sistema de línea proporcionará datos, tableros y análisis para permitir un SIC efectivo.
Si la operación necesita ejecutar un análisis de pérdidas y desperdicios, el sistema de borde de línea proporciona un método efectivo para medir y cuantificar las pérdidas. Una vez que se implementan las acciones de mejora, pueden confirmar el impacto positivo a través de los datos de salida mejorados.
La organización también debe considerar el uso de IO a los sitios de la red, las líneas de producción y comparar los datos operativos para el desempeño. Los sistemas de línea tienen esta capacidad de red a través de sus sistemas basados en la nube. El software de análisis integrado y el intercambio de datos son fundamentales para el éxito del grupo y para la evaluación comparativa interna de las mejores prácticas y la mejora del desempeño relacionado. Maximizar la adquisición de datos en tiempo real y la capacidad de procesamiento de la planta, alimentar los datos en una red de IO y asegurar que el análisis de datos se emplee en todo el grupo. Esto creará lazos de retroalimentación de control automatizados para optimizar la producción en todas las plantas.
Cuando se trata de una mejora enfocada y de ejecutar proyectos específicos de mejora de operaciones, el sistema de la línea proporciona una herramienta para gestionar los elementos del proceso DMAIC; en concreto, en la recogida de datos de la máquina (medida), haciendo análisis para el análisis de la causa raíz (análisis) y luego haciendo un seguimiento de los datos, en tiempo real, después de la implementación de la solución para medir el impacto deseado (implementación y control). El sistema también puede proporcionar datos para los ejercicios diarios de resolución de problemas en los equipos y para el análisis en la reunión diaria de operaciones. Y lo que es más importante, el sistema de línea proporciona los datos necesarios para el análisis y la resolución efectiva de problemas.
En las mejores prácticas de gestión visual, visualizar los datos de las máquinas significa identificar los procesos o máquinas en los que la información sobre el desempeño es crítica para los KPI de la línea o del equipo. Si la operación desea visualizar estos datos de desempeño de forma digital, los sistemas de borde de línea proporcionan la herramienta clave para ello.
Los cuadros de mando deben implementarse en todo el sitio y los KPI deben ser monitoreados casi en tiempo real. Los sistemas de línea proporcionan los datos en tiempo real para KPIs específicos, y el software relacionado permite la construcción de tableros visuales para KPIs específicos. Este es el vínculo clave para apoyar la estrategia de mejora.
Conclusión
Finalmente, la organización debe revisar la arquitectura del sistema de manufactura extendida que ahora incluye una plataforma de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y sistemas como el lineside. Los directores de operaciones senior deben ponerse en contacto con los líderes de TI para saber qué nuevas tecnologías y funcionalidades son necesarias para mejorar la colaboración y la integración entre las líneas y los centros de producción. Este enfoque les permite explotar las capacidades de las máquinas inteligentes y de la analítica avanzada para proporcionar oportunidades de mejora y obtener ventajas competitivas en las cadenas de valor de la producción.
