Sensai revela los principales riesgos del piso de la planta

Sensai dio a conocer recientemente una lista de los cinco principales riesgos de la planta que reducen la eficiencia, agotan la productividad y tienen un impacto negativo en los resultados comerciales si no se atienden. La lista se basa en la experiencia de la compañía, así como en los conocimientos de sus programas piloto en organizaciones de las industrias automotriz, de materiales de construcción y de bienes de consumo.

“La industria 4.0 está haciendo que el piso de la planta sea mucho más inteligente que nunca, pero eso no quiere decir que la automatización, el intercambio de datos, el IIoT y la computación en la nube puedan administrarse por sí mismos”, dijo Porfirio Lima, CEO de Sensai. "Las empresas deben centrar sus esfuerzos en identificar y abordar los puntos débiles e involucrar a sus trabajadores en el proceso de cambio para unir la comprensión de lo que se debe hacer para aprovechar todo el potencial de estas soluciones tecnológicas innovadoras".

Según Sensai, los cinco problemas principales que afectan las operaciones de fabricación en la actualidad son los siguientes:

1. Fallos catastróficos del equipo

Cuando una organización tiene que retrasar o cerrar sus operaciones debido a máquinas obsoletas o defectuosas, esto puede tener un impacto grave en la seguridad de los empleados y en los resultados de la empresa. Además, para seguir produciendo al ritmo que demanda el mercado, es posible que las empresas tengan que subcontratar las reparaciones y el volumen de producción, lo que puede resultar extremadamente costoso.

2. Recopilación y minería de datos

Para que las fábricas sean efectivas, la información relacionada con el inventario, el suministro, las entregas, la calidad, la producción, la atención al cliente, el procesamiento y la gestión diaria deben analizarse, monitorearse y actualizarse diariamente. Las decisiones comerciales importantes a menudo deben tomarse utilizando una amplia gama de datos desde el piso de producción hasta hojas de cálculo y portapapeles. Sin un sistema eficiente, los gerentes de operaciones y sus equipos pierden tiempo buscando la información necesaria vital para tomar estas decisiones críticas.

3. Fiabilidad de la información

Tan importante como centralizar los datos, es aún más importante que los datos sean precisos. Si los datos no son confiables, las empresas pueden terminar eligiendo el camino de mayor resistencia, lo que resulta en recursos desperdiciados o mal utilizados y un proceso operativo complejo. La entrada manual de datos es propensa a errores humanos, que pueden conducir a malas decisiones comerciales que se derivan de información engañosa. Con instalaciones que son tanto robóticas como manuales, las operaciones aún deben prestar mucha atención a los datos procesables a medida que ingresan, lo que significa que hay una capa adicional de complejidad. El cálculo de datos de indicadores clave de rendimiento (KPI) inexactos es algo que sigue obsesionando a muchos directores de producción en la actualidad. Con la tecnología adecuada y los datos precisos, se pueden tomar decisiones de manera más eficaz y eficiente.

4. Incorporación lenta y pérdida de conocimientos

Cuando se contratan nuevos empleados, a menudo hay una curva de aprendizaje empinada, que requiere numerosas horas de entrenamiento, capacitación y seguimiento de los empleados veteranos. Sin embargo, muchas empresas no tienen los recursos internos para capacitar e incorporar adecuadamente a las personas, lo que aumenta la probabilidad de errores operativos, soluciones alternativas no aprobadas y más. Alternativamente, cuando las organizaciones pierden los mejores talentos a causa de un competidor o se jubilan, esos años de experiencia salen por la puerta con ellos. Dependiendo del protocolo de gestión existente, ambos factores pueden afectar el nivel de eficiencia y productividad de toda una empresa.

5. Control de procesos

La compleja relación entre la salud de una máquina, los parámetros de los procesos y las condiciones del material tienen un impacto tremendo en el producto final de un fabricante. Cuando alguno de estos elementos no funciona correctamente, puede resultar perjudicial para la productividad. Tener el proceso correcto para analizar y crear modelos sólidos brinda orientación a los operadores para optimizar el rendimiento, la calidad y el tiempo de actividad. El aprendizaje automático también permite controles de procesos inteligentes para que las correcciones se puedan realizar de forma automática e incluso autónoma considerando todas las variables críticas y relevantes.

Para obtener más información, visite www.sensai.net.