Cinco formas en que los fabricantes pueden usar el análisis de datos para mejorar la eficiencia

Ya sea que observe los procesos de su planta de producción o el rendimiento de sus máquinas, el análisis de datos lo ayuda a identificar patrones y predecir resultados. Si se aprovecha correctamente, esta información puede afectar positivamente su productividad y resultados. Esto es lo que necesita saber sobre el uso de datos para mejorar la eficiencia de fabricación.

No está claro cuándo comenzó la Cuarta Revolución Industrial, pero la mayoría de los expertos en fabricación están de acuerdo en que está aquí y en pleno apogeo. Si bien las revoluciones industriales anteriores nos trajeron una mayor eficiencia debido a la mecanización, la energía eléctrica y luego la electrónica, la "Industria 4.0" tiene que ver con los datos y la digitalización. Se trata de inteligencia artificial y aprendizaje automático, gemelos virtuales, realidad aumentada, simulación por computadora, sistemas ciberfísicos y mucho más.

Una gran parte de la Industria 4.0 gira en torno a su contraparte basada en datos:el Internet industrial de las cosas (IIoT), y en parte es posible gracias a él. Así como los consumidores han adoptado los teléfonos inteligentes, los automóviles inteligentes y los electrodomésticos inteligentes durante la última década, los fabricantes han comenzado a utilizar tecnología inteligente similar, incluidas máquinas herramienta, robots y sistemas basados ​​en software.

Casos de uso de análisis de datos en la fabricación

Todas estas tecnologías generan cantidades masivas de datos. Algunos lo llaman "grandes datos". Se llame como se llame, es lo que haces con él lo que cuenta. Estos son algunos buenos usos de estos datos en la fabricación:

• Análisis de las necesidades de consumo de energía de una fábrica, lo que ayuda a los fabricantes a identificar equipos ineficientes y reducir costos.
• Análisis de la vida útil de la herramienta de corte, que permite a los talleres mecánicos mejorar sus operaciones de torneado, fresado y taladrado.
• El análisis del tiempo de inactividad en esas mismas máquinas herramienta ofrece una visión sin precedentes de las causas fundamentales del bajo OEE (efectividad general del equipo).

El resultado de todo este esfuerzo analítico es un tiempo de actividad de la máquina adicional, procesos más predecibles, una mejor calidad de las piezas y menos desperdicio. Lo que es más importante, los grandes datos y el IIoT son los grandes ecualizadores entre los países con bajos costos de fabricación y todos los demás en el planeta.
 

Cómo empezar a mejorar la eficiencia con datos y tecnología

Entrar en este mundo es más fácil de lo que piensas. Sí, cada una de las cinco tecnologías descritas a continuación puede requerir cierta inversión (en tiempo, capital o ambos), pero el retorno de la inversión en la mayoría de estas implementaciones suele ser bastante rápido. Y si tiene una máquina herramienta CNC relativamente nueva y un cable Ethernet, es muy probable que pueda comenzar a recopilar datos casi de inmediato.

Aquí hay cinco formas en que puede usar la tecnología y los datos para mejorar la eficiencia operativa:

1:Sin papel

Los datos fluyen en ambas direcciones en una empresa de fabricación digital. Si su taller aún depende de los viajeros de trabajo en papel, las listas de herramientas y las hojas de configuración, es hora de llevarlos a la versión electrónica. Eso es según Ryan Zimmermann, director de desarrollo comercial de Visual Knowledge Share Ltd., un taller de fabricación convertido en desarrollador de software. Zimmermann señala que las instrucciones de trabajo digitales promueven la estandarización, ayudan a eliminar errores y agilizan significativamente las operaciones. Logra todo esto a través de documentación electrónica controlada por revisión que contiene imágenes, video y texto que se pueden transmitir en cualquier lugar del taller.

“Estamos eliminando el rastro en papel”, dice. “Estamos eliminando las carpetas de papel en todas partes y estamos eliminando todos los problemas que experimentan las tiendas que dependen del conocimiento tribal. Además, dado que las instrucciones de trabajo digitales solicitan la retroalimentación del operador, garantizan el cumplimiento y brindan niveles más altos de trazabilidad para las actividades impulsadas por humanos”.

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2:Compartir información

El conocimiento tribal es potencialmente un problema importante para cualquier empresa. La información no escrita que no es comúnmente conocida por otros dentro de una empresa significa que el conocimiento importante no se transmite a los trabajadores más jóvenes.

Alguien que puede hablar extensamente sobre los peligros del conocimiento tribal es Jeff Rizzie, director de mecanizado digital de Sandvik Coromant.

“Un buen maquinista puede poner su mano en una máquina o escuchar el husillo y saber de inmediato si hay un problema”, dijo. “Pero, ¿qué sucede cuando esa persona deja la empresa?” La mejor manera de eliminar este riesgo es recopilar datos de fabricación de máquinas herramienta CNC, dijo Rizzie, y luego analizarlos en busca de variables que eliminan la productividad en el proceso de fabricación. Como se indicó anteriormente, los equipos más nuevos ya ofrecen esta capacidad, siempre que el taller esté conectado en red y tenga un lugar para almacenar dichos datos. Sandvik Coromant ofrece ese lugar:se llama Machining Insights y, como muchos de estos sistemas, proporciona una gran cantidad de paneles y capacidades de creación de informes que facilitan el análisis y la mejora de procesos.

Más información: Abordar la brecha de habilidades de fabricación:5 habilidades que su empresa necesitará pronto

3:Conéctate

¿No tiene una de esas máquinas herramienta más nuevas? Eso está bien, porque hay muchos adaptadores del mercado de accesorios disponibles para equipos heredados que hacen que la maquinaria CNC al menos sea algo comunicativa. Dicho esto, podría ser hora de una actualización.

El especialista en productos de Okuma America, Brad Klippstein, destaca numerosas características de mecanizado digital disponibles en los controles de la serie OSP más nuevos de la compañía, incluida la gestión de la vida útil de la herramienta, la prevención de colisiones, el monitoreo virtual (3DVM) y quizás lo más importante para cualquiera que busque recopilar datos de la máquina, las comunicaciones MTConnect. protocolo.

“También presentamos un nuevo producto llamado Connect Plan”, dice. "Le permite conectar múltiples modelos y marcas de máquinas herramienta a través de nuestra interfaz, y actúa como un depósito central para recopilar información y mostrarla en un formato legible por el hombre en un visor de tablero integrado".

4:Obtener sus datos en tiempo real

Lleve el concepto de digitalización un poco más allá y estará acercándose al territorio MES (sistema de ejecución de fabricación). Andrew Robling, gerente principal de productos de Epicor Software Corp., dice que MES permite a los fabricantes recopilar datos directamente de máquinas herramienta equipadas con sensores y otros equipos. Esto incluye información OEE, cantidades de trabajo, datos de calidad e información relacionada con el proceso, como la presión del aceite y la temperatura del husillo. Dichos datos se pueden mostrar en varias formas (tableros de exhibición en el piso de la tienda en tiempo real entre ellos) o se pueden usar para alertar a las personas de que hay un problema. Sin embargo, Robling señaló que MES hace mucho más que la recopilación y el análisis de datos. Proporciona un conjunto integral de capacidades de gestión de mantenimiento, supervisión y programación que puede servir como el corazón de cualquier iniciativa de fabricación digital.

“Un cliente con el que trabajé recientemente dijo que había visto un aumento del 70 por ciento en la productividad general”, señala. "Otro disfrutó de una reducción de costos del 13 % en una línea de productos clave, mientras que otro redujo su costo de calidad en $600 000 anuales después de implementar una solución MES".

5:Coleccionando Calidad

Patrick Sullivan, especialista en ventas de distribución estratégica de Mitutoyo America, sugiere que una de las formas más fáciles de reducir los costos de calidad y mejorar la precisión de los datos es a través de la recopilación automatizada de información de medición en el piso de producción. Esto se puede lograr a través de un dispositivo inalámbrico de baja potencia como el sistema U-Wave basado en Zigbee de la compañía o un enfoque por cable más convencional.

En cualquier caso, los datos de medición de micrómetros, indicadores digitales y cualquier otro dispositivo con capacidad de comunicación (que es la mayoría de ellos en estos días) se pueden enviar a un sistema de software externo como MeasurLink de Mitutoyo para su análisis. “Los usos de estos datos se extienden mucho más allá de la metrología”, señala. “Proporciona visibilidad a las tendencias de fabricación que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas. El resultado es un mejor control del proceso, reducción del tiempo de inactividad de la máquina, etc. Y debido a que es fácil archivar esta información, los fabricantes pueden comparar los resultados anteriores con lo que está sucediendo en este momento, lo que les brinda mejores capacidades para tomar decisiones”.

Por supuesto, estos son solo algunos de los proveedores y productos disponibles para las tiendas que implementan una estrategia de fabricación digital basada en datos. Todos sirven para hacer que los procesos de mecanizado y fabricación sean más eficientes, predecibles y rentables.

Debido a que aumentan drásticamente la visibilidad, no hay más conjeturas o trabajo de detective cuando algo sale mal en la planta de producción. Lo mejor de todo es que eliminan la dependencia del conocimiento tribal. Ya sea que se trate de fabricación sin papel, monitoreo de procesos remotos, máquinas herramienta y micrómetros más inteligentes o un sistema de ejecución de fabricación en toda la empresa, es hora de llevar su taller en una dirección digital.

¿CÓMO ESTÁ UTILIZANDO BIG DATA PARA MEJORAR LA EFICIENCIA EN LA FABRICACIÓN?

El análisis de big data es el proceso de recopilar datos de sus máquinas y usarlos para mejorar los procesos de producción o el rendimiento de su maquinaria.

Si se aprovecha correctamente, esta información puede afectar positivamente su productividad y resultados.

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