Ayudar a las empresas a mejorar la calidad, reducir las reparaciones y los residuos

Egicon, un fabricante italiano de productos electrónicos, utilizó herramientas emergentes de análisis de datos para automatizar por completo su producción a partir de 2017. En el camino, redujo las tasas de reparación en un 80 %, eliminó los desechos, mejoró el soporte de garantía y redujo el tiempo de entrega de los informes de calidad en tiempo real. desde un mes.

Con sede en la región italiana de Módena, Egicon produce unidades de control electrónico, grupos de instrumentos e interfaces hombre-máquina para los sectores automotriz, agrícola, biomédico y aeroespacial.

Egicon integró el software Valor y Opcenter Execution Electronics IoT de Siemens en sus sistemas de producción y calidad, lo que permitió un monitoreo continuo y la capacidad de brindar a los clientes un mejor soporte de garantía y datos de trazabilidad.

“Pudimos reducir nuestra tasa de reparación de 30 partes por millón a 6, y logramos una tasa de desecho del cero por ciento en 2019”, dijo Michele Magri, gerente de producción de Egicon, en un estudio de caso publicado. “Ahora puedo obtener actualizaciones instantáneas sobre todos nuestros procesos de fabricación sin moverme de mi escritorio. Puedo dedicar mi tiempo a la innovación y las mejoras”.

Otros fabricantes de software también reportan resultados significativos.

El software Proficy de GE Digital ha ayudado a los fabricantes de numerosos sectores a lograr una multitud de beneficios, que incluyen una reducción del 90 % en el desperdicio, $5 millones en ahorros de mejora de la calidad y una disminución del 80 % en el tiempo de inactividad, Cobus van Heerden, gerente senior de productos para análisis y software de aprendizaje automático. para GE Digital, dijo. Una empresa obtuvo información clave en cuestión de horas sobre cómo controlar sus productos químicos de deshidratación para obtener la mejor calidad.

FactoryTalk Innovation Suite, una oferta conjunta de Rockwell Automation y PTC, ayudó a Rockwell a lograr un aumento del 33 % en la eficiencia laboral, un aumento del 70 % en los resultados y una reducción del 50 % en el tiempo de capacitación, según un estudio de caso publicado.

Estas y otras herramientas de análisis de datos emergentes están superando las limitaciones y barreras de sus predecesores.

Hacer que los análisis sean más accesibles

Una barrera importante en el pasado era que las herramientas que ofrecían beneficios potenciales no se usaban, dijo Izik Avidan, gerente de la unidad de negocios, análisis de fabricación digital, Siemens Digital Industry Software.

Más del 80 por ciento de los proyectos de análisis avanzado fallan, dijo, una declaración respaldada por investigaciones de Gartner y otros.

“El principal problema con las herramientas de análisis de datos del pasado, desde la perspectiva de los fabricantes, era el hecho de que seguían siendo herramientas”, dijo Avidan. “Muchos de los proveedores de plataformas y soluciones no se dieron cuenta de que el fabricante promedio no poseía todas las habilidades necesarias para utilizar completamente estas herramientas. La herramienta entregó la función para la que fue diseñada, pero el proyecto general probablemente fracasó. Tiene que ser capaz de tender un puente entre el lenguaje de fabricación y todas estas nuevas tecnologías. El cliente de fabricación no posee estos conjuntos de habilidades”.

“Históricamente, realmente necesitabas un doctorado en matemáticas o ciencia de datos para obtener valor de la analítica”, dijo van Heerden. “Debe poner el análisis en manos de su personal operativo existente. No puede ir al cliente de fabricación y decir:'Necesita volver a capacitar a su gente o emplear a gente nueva para beneficiarse de los análisis'. La clave es hacer que los análisis sean accesibles para los ingenieros de procesos y los operadores de línea".

“Las herramientas se diseñaron para los expertos, para hacer que un desafío difícil sea más fácil para los expertos en lugar de simplificar sus trabajos”, dijo Ed Cuoco, vicepresidente de estrategia y soluciones de PTC. Muchas herramientas también requerían un científico de datos en el sitio. El resultado final:"Estas herramientas no eran adecuadas para los grandes fabricantes, que normalmente no tienen sus propios científicos de datos", dijo Cuoco.

Nueve barreras adicionales del pasado

Otras barreras, según Avidan, Cuoco y van Heerden han sido:

No comprender y abordar los puntos débiles de los fabricantes.

Herramientas que requerían que los fabricantes reemplazaran costosos equipos heredados.

Falta de acceso a los datos necesarios para obtener información, a menudo porque esos datos estaban en sistemas aislados, a veces llamados datos oscuros. Entre el 60 por ciento (Forrester) y el 97 por ciento (Gartner) de los datos recopilados permanecen sin usar.

Datos que no podrían combinarse fácilmente con
otros datos.

Datos que eran difíciles de limpiar, formatear y preparar.

Herramientas que suponían que los datos cumplían con un punto de referencia de alta calidad, lo que requería un experto para mejorar la calidad de los datos en muchos casos.

Falta de herramientas de análisis que permitan a los gerentes
actuar.

Herramientas de análisis que eran demasiado difíciles de usar para el operador promedio.

Herramientas que no se pudieron escalar más allá de un piloto o demostración inicial.

Nuevo día amaneciendo

Las herramientas de hoy ofrecen escalabilidad, operaciones más sencillas y una rápida obtención de valor. Cada vez más, los proveedores de software de fabricación entienden que sus clientes necesitan plataformas que combinen varias herramientas y se integren bien en el taller, dijo Avidan.

“Ahora estamos viendo más éxito en las herramientas de análisis que superan esas barreras”, dijo van Heerden. "Las herramientas que proporcionamos muestran evidencia de valor rápido".

Los fabricantes de software están diseñando herramientas y plataformas que se ejecutarán en fábricas que utilizan máquinas que tienen 40 años y dos años, dijo Cuoco. “Estas herramientas deben funcionar en un entorno del mundo real”, dijo. “Esa es la clave para la aplicabilidad en una fábrica. Eso permite que una fábrica aproveche las cosas que están a su alcance sin pedirles que sean buenos en cosas que no están en su timonera”.

Las herramientas emergentes ofrecen la capacidad de acceder, almacenar y manejar los datos, la disponibilidad de un experto en la materia en el sitio o disponible de forma remota, con un bajo costo de propiedad que no requiere demasiados servidores adicionales o recursos en la nube, que son fácilmente configurable, personalizable y capaz de proporcionar algún valor de inmediato, dijo Avidan.

“Hoy en día, la mayoría de las empresas de software entienden que lanzar algunas soluciones de aprendizaje automático en el piso de producción no resolverá sus problemas de calidad”, dijo. "Ahora, brindan soluciones llave en mano completas, lo que probablemente cambie las reglas del juego".

“Mi profesión vive dentro de esa tensión al tratar de proporcionar una solución lista para usar y también comprender que la solución debe personalizarse, esa flexibilidad para adaptar la solución para optimizar la necesidad del fabricante”, agregó Avidan. "En los últimos cinco años, hemos visto más y más proyectos híbridos, que son tanto plataformas como herramientas, combinados con software específicamente diseñado para el tipo de industria".

La industria aún no ha llegado al punto en que las herramientas funcionen de manera inmediata, de manera similar a un iPhone, dijo Cuoco.

“Fuera de la caja está la dirección”, dijo. “Fuera de la caja es el objetivo. Estamos empezando a madurar lo suficiente en nuestras soluciones para ver un punto en el que eso llegará a ser".

Estas herramientas, a veces combinadas con un ingeniero de fabricación experimentado, pueden ayudar a los fabricantes a mejorar el rendimiento y el mantenimiento predictivo e integrar el control de calidad en la producción, dijo Avidan.

Las herramientas también están "yendo más allá de las alertas" que dejan que un ser humano actúe para convertirse en un circuito más cerrado, donde la herramienta en sí puede tomar acciones de control seguras en tiempo real, lo que permite que una planta obtenga o mantenga una productividad optimizada, dijo van Heerden.

En lugar de ofrecer análisis como un mero componente de una oferta, más proveedores de software de fabricación ofrecen análisis en soluciones que abordan casos de uso específicos, dijo Cuoco.

“Si le presentó a un ingeniero de fabricación experimentado los patrones de datos en un conjunto de datos o una lista de conclusiones que ha visto antes, podrá convertir fácilmente esos datos en acciones que el operador, el gerente de línea o el propietario de la fábrica pueden tomar. y mejorar dramáticamente los resultados”, dijo Avidan. "Con esa solución llave en mano podemos abordar la mayoría de los desafíos en cuestión de días o incluso horas".

Aún mejor será un momento en el que se pueda agregar más conocimiento de dominio experto a estas herramientas, dijo Cuoco. “Se necesita integrar más y más conocimiento de dominio específico”, dijo. “¿Cómo podemos juntar al experto y la máquina y hacer que ambos entiendan el problema? La máquina tiene que poder decir:'Soy capaz de tener en cuenta parámetros específicos de este dominio'".

Los análisis también están mejorando a medida que se aplican a lo largo de la cadena de suministro, desde los proveedores de materias primas hasta los transportistas, los fabricantes y los clientes finales, dijo van Heerden.

Quedan algunos desafíos

Todavía se necesitan refinamientos que hagan que las herramientas sean más fáciles de construir, así como herramientas diseñadas para que las máquinas puedan hacer más trabajo, dijo Cuoco.

Definitivamente, los costos deben reducirse aún más para que la tecnología pueda ser accesible para los fabricantes pequeños y medianos que enfrentan problemas similares, dijo Avidan.

Se necesitan más estándares para que los fabricantes puedan integrar más fácilmente la tecnología de diferentes proveedores, dijo.

“Tenemos que entender que ya hay mucho software en el taller”, dijo Avidan. “Cualquier solución que le gustaría introducir en ese ecosistema tendría que integrarse bien y sin problemas en estas soluciones de TI… de modo que si tiene un elemento de acción que necesita pasar de un sistema de ingeniería a otro, se puede hacer dentro de una sola cartera . Esa es una de las cosas más importantes que puedes hacer”.

A medida que los estándares y las interfaces se vuelvan más abiertos, la integración será más fácil, dijo van Heerden.

Elección de socios

Para tener éxito, asóciese con un proveedor industrial de confianza que proporcione un producto integral, dijo van Heerden.

“Muchos proveedores de análisis ofrecen soluciones que pueden resolver parte del problema. Algunos pueden analizar datos”, dijo. “Algunos pueden hacer predicciones. Algunos pueden ejecutar simulaciones. Otro puede optimizar una configuración. Asóciese con proveedores de confianza que no desaparecerán mañana y que puedan ofrecer todas estas capacidades en un solo producto”.

Los fabricantes que buscan la perfección inmediata y la integración completa deben reducir las expectativas a favor de un enfoque paso a paso. "No adopte un enfoque de 'gran explosión' para adoptar tecnología hasta que todos los sistemas sean perfectos", dijo. “Recomiendo un enfoque rápido e incremental. Equipe al personal de operaciones con herramientas fáciles de usar para que puedan obtener un valor incremental rápido”.