Kanfit supera los desafíos del COVID-19 mientras impulsa el crecimiento con tecnología Composites 4.0

 

Mientras preparaba un artículo sobre la digitalización de la producción de compuestos para nuestra edición de julio, entrevisté a Shachar Fine, vicepresidente ejecutivo de desarrollo de negocio, marketing y ventas de Kanfit Ltd. (Nof-Hagalil, Israel), un fabricante de compuestos diversificado y de alto crecimiento, proveedor de nivel aeroespacial. CW mencionó brevemente el uso de sensores Bluetooth por parte de Kanfit en nuestra serie de visitas a plantas en Israel de 2018 (ver «Pionero próspero en aeroespacial construye negocio…»). En este blog, exploraré este sistema basado en inteligencia artificial (IA) con más detalle.

 

Enfrentando el COVID-19

Primero, Shachar Fine y yo discutimos brevemente cómo Kanfit está lidiando con el COVID-19 y manteniendo la producción de compuestos. «El gobierno israelí ha emitido directivas para que ciertos negocios 'no esenciales' cierren (gimnasios, salones, etc.)», explica, «pero los definidos como 'esenciales' (suministros sanitarios y para COVID-19, alimentos, etc.) pueden operar a cualquier ritmo siempre que los empleados mantengan al menos dos metros de distancia. La industria de defensa puede tener hasta el 50% de sus empleados y el resto de la industria hasta el 30% de su fuerza laboral, siempre que cumplan el requisito de distancia».

«Estamos incorporando hasta el 50% de nuestros empleados por turno y operando dos turnos», dice Fine. «Un tercer turno nunca se justificó porque la productividad era demasiado baja. Incluso ahora, no lo haremos. Pero estamos extendiendo algunos turnos. Por ejemplo, en departamentos como mecanizado, donde los empleados principalmente supervisan equipos automatizados, realizaremos turnos de 12 horas. Pero en departamentos donde los trabajadores realizan tareas más manuales, haremos turnos de 8-10 horas». Explica que esto básicamente ayuda a compensar la pérdida de productividad debido al distanciamiento social requerido.

Fine indicó que le gustaría saber cómo otros fabricantes de compuestos se están adaptando. «Seguro que podría aprender de lo que hacen las fábricas de compuestos en otras partes del mundo. Estoy en un Grupo de Desarrollo de Negocio en WhatsApp aquí en Israel y compartimos consejos sobre cómo continuar el desarrollo de negocio cuando no puedes reunirte ni viajar. Por supuesto, la prioridad es mantener a todos seguros y sanos».

 

Sistema Bluetooth vs. RFID

Como se explicó en el artículo de la visita de 2018, el sistema que instaló Kanfit fue suministrado por una startup de Tel Aviv, Trekeye. El sistema comprende etiquetas Bluetooth (inalámbricas) que se adhieren al viajante de cada pieza, es decir, la orden de trabajo que acompaña a la pieza.

Cuando se imprime la orden de trabajo de una pieza, la etiqueta se adhiere a ella y luego se entrega a producción. Para piezas de compuestos, los siguientes pasos podrían incluir corte automatizado y kitting de preimpregnados o refuerzos secados, colocación, preformado/descompactado, moldeo por transferencia de resina (RTM) o ensacado al vacío y curado en autoclave, mecanizado, ensayos no destructivos (END) y pintura. Normalmente hay múltiples inspecciones entre estos pasos. La cadena de proceso también podría incluir ensamblaje con piezas metálicas pequeñas y grandes en módulos mayores. La producción de tales módulos, incluida la instalación de diversos sistemas (cableado, aislamiento, energía distribuida, etc.) es una tendencia creciente para los proveedores de nivel aeroespacial. Una vez completada la cadena de proceso y la pieza/ensamblaje está lista para enviar, la etiqueta Bluetooth se retira y se reutiliza en una nueva orden de trabajo.

Fine explica que son etiquetas, no sensores. «Una etiqueta no detecta, solo transmite una señal», señala. En este caso, cada una de las etiquetas Bluetooth transmite su número de serie cada 10 segundos. «Antenas reciben estas señales y triangulan la posición de cada etiqueta», dice Fine. El componente final del sistema es el software, que recopila los datos, aplica algoritmos para analizarlos y responde con alarmas y/o acciones sugeridas. Las etiquetas Bluetooth funcionan con batería, pero el software alerta cuando las baterías están bajas, y duran más de un año.

 

Kanfit exploró el uso de etiquetas RFID, pero como utilizan radiofrecuencia (campos electromagnéticos) para transmitir datos, el metal interfiere con la señal. «Tenemos mucho metal en nuestro entorno de producción», explica Fine. «Así que hay que pensar dónde colocar las antenas RFID en el edificio para que la señal de cada etiqueta se reciba siempre. Si las etiquetas RFID no se registran periódicamente, toda la corriente de datos se ve comprometida. Con nuestras etiquetas Bluetooth, demostramos un registro del 100%. Las lanzamos con piezas metálicas y las pusimos cerca de diferentes antenas. Cada vez, el sistema detectó el 100% de las etiquetas».

Otra diferencia, explica, es que las etiquetas Bluetooth son activas, emiten una señal, mientras que las etiquetas RFID son típicamente pasivas: sus señales solo se captan si pasan junto a una antena situada adecuadamente. «Con las etiquetas Bluetooth, posicionas las antenas donde quieres que el sistema reporte las piezas», dice Fine. «Así no hay restricción tecnológica como con el sistema RFID. Puedes poner las antenas en una pared, techo o estación de trabajo. Dónde las colocas y cuántas usas en un área es cuestión de la resolución que necesites. Por ejemplo, en una zona de espera, una antena en el techo es suficiente, pero en un área con varios pasos de proceso, puedes necesitar múltiples antenas».

 

Una desventaja del sistema Bluetooth que instaló Kanfit de Trekeye es el coste. «Hay mucha infraestructura», dice Fine, «y estas etiquetas Bluetooth cuestan dólares, no céntimos como las etiquetas RFID». También hubo un desarrollo significativo que requirió que los desarrolladores de Trekeye estuvieran in situ. «Nos ayudaron a ubicar las antenas para que la información que recopilábamos se optimizara para lo que intentábamos lograr», explica. «Nos enseñaron a abordar problemas con áreas de antenas superpuestas para que el sistema no se confundiera por una etiqueta leída por dos antenas con la misma intensidad. Fue un proceso».

 

Mapas de piezas y diagramas de espagueti

Una vez instalado y funcionando el sistema, los resultados que devolvió incluyeron mapas de piezas y diagramas de espagueti. «Nuestro departamento de TI tenía el mapa en línea del sistema abierto todo el tiempo», explica Fine. «Cuando un trabajador buscaba una pieza, iba a TI, localizaba rápidamente la pieza y luego iba a buscarla en la planta. Era muy fácil ver dónde estaban todas las piezas».

Explica que Kanfit tiene miles de piezas por toda la planta de producción (3.000 órdenes de trabajo abiertas cada minuto), «y no es una línea de montaje estandarizada. La mezcla de piezas que se fabrican cambia y algunas requieren pasos diferentes que otras. Por ejemplo, no todas las piezas pasan por autoclave o mecanizado. Cuando ves una pieza, no siempre sabes si está en el lugar correcto. Necesitas revisar el papeleo de la pieza para entenderlo».

El sistema Trekeye, sin embargo, funcionó increíblemente bien. «Aunque no era un sistema barato, el ROI (retorno de inversión) fue muy corto», dice Fine. «El sistema tiene una IA muy avanzada. No esperaba a que faltara una pieza. Enviaba un SMS al gerente: «La pieza ABC fue a la estación equivocada». No había espera. El sistema alertaba cuando una pieza no seguía su ruta normal».

Estas rutas o trayectorias de las piezas se muestran en lo que se llama diagramas de espagueti. «Estos muestran los caminos de las piezas a través de nuestra fábrica y cadenas de proceso», dice Fine. «Empezamos a ver tendencias. Por ejemplo, cuando los ingenieros creaban las órdenes de trabajo, incluían pasos de inspección según su conocimiento y experiencia. Las piezas iban primero a inspección antes de moverse a la siguiente estación. Los diagramas de espagueti mostraban que se podían cambiar algunas acciones y reducir la distancia que recorrían las piezas. Veíamos una pieza yendo y viniendo entre departamentos para múltiples acciones. Nos sentábamos con ingeniería y preguntábamos: ¿por qué va y viene? ¿Cómo podríamos reducir de cuatro veces a dos, por ejemplo? Esto es fácil de ver en el gráfico pero difícil de ver en las operaciones diarias en planta, y también cuál es el efecto real de ese ir y venir en la producción general. Puedes ver los pasos como partidas al escribirlos en la orden de trabajo, pero ver los caminos en el diagrama de espagueti es más datos y una visualización de esos datos que tiene impacto real».

«Esto también nos ayudó al mudarnos a nuestra nueva instalación más grande», añade Fine. «Una de las lecciones que aprendimos es ubicar centralmente el departamento de inspección dentro del área de producción. Así que, con el tiempo, estoy seguro de que la IA seguirá ayudándonos a ubicar mejor máquinas y estaciones, incluso cuando nuestras piezas y operaciones cambien. También puede rastrear herramientas».

 

Otro beneficio es que Kanfit podía rastrear cuánto tiempo pasa una pieza en cada estación. «Aunque aún no lo hemos implementado, podría reducir el tiempo que los empleados dedican a introducir esos datos», señala Fine. «Seguimos teniendo un sistema ERP en el que los empleados reportan, pero el sistema de etiquetas Bluetooth daba mejor detalle de cuándo una pieza entraba y salía de una estación, etc.».

Fine señala que estos sistemas de monitorización de piezas y herramientas no reemplazan al ERP, sino que deben integrarse para trabajar con él. «Seguimos desarrollando nuestro sistema ERP internamente porque tenemos grandes clientes y cada uno tiene sus propios requisitos. Así que tenemos que desarrollar mucho en nuestro sistema para proporcionar toda la información que cada cliente quiere». Pero ve el poder de la tecnología de etiquetas Bluetooth/IA para mejorar estos sistemas, y la ventaja en mayor eficiencia que ofrece.

 

Sin introducción de datos

¿Tenían que introducir muchos datos para cada pieza al crear la orden de trabajo y adjuntar el sensor? «No, esa es la parte más asombrosa», dice Fine. «No hubo introducción de datos. Es el sistema de IA. Todo lo que recibió fueron los números de orden de trabajo. Estos comprenden letras y números, pero hay una especie de lógica en cómo los ideamos y qué significan. La IA debió aprender esto. Una vez que empezó a recopilar datos, aprendió dónde deberían estar las piezas. Por ejemplo, todas las órdenes de trabajo «ABC» eran solo de metal y nunca debían ir al departamento de compuestos. Así que, cuando una pieza de metal iba al departamento de compuestos por error, el sistema alarmaba. Incluso los diseñadores de la IA se sorprendieron de lo rápido que aprendió el sistema. Inicialmente probamos 100 piezas. Aprendió dentro de este primer lote».

Fine explica que esto es para lo que fue diseñado el sistema. Trekeye empezó en hospitales, trabajando con una empresa de mantenimiento de dispositivos médicos móviles que ayudaba a mantener manguitos de presión arterial, termómetros, monitores, etc. Esa empresa se quejaba de que gastaban el 80% del tiempo del técnico de mantenimiento solo buscando los dispositivos que necesitaban mantenimiento. «Con este sistema, el técnico entraba, se conectaba al sistema y veía exactamente dónde estaban todos los dispositivos en el hospital», dice Fine. «Un beneficio adicional fue que los robos bajaron. Siempre que alguien salía con un dispositivo, el sistema alarmaba y un oficial de seguridad iba a recuperarlo».

 

Implementación futura

Desafortunadamente, Trekeye no superó la crítica etapa del «Valle de la Muerte» como startup y ya no opera. «Tenemos todo lo necesario para mantener el sistema funcionando excepto alguien que lo supervise», dice Fine. «Para este tipo de sistema, no basta con un informático general. Necesitas a alguien muy competente en IA. También acabamos de mudarnos a nuestra nueva instalación y no hemos reactivado el sistema aún». Ha buscado otra empresa que haga algo similar pero dice que no ha encontrado nada que cumpla las necesidades de Kanfit aún. «Encontraremos la forma de volver a ponerlo en marcha pronto», añade.

Entonces, ¿cuál es el beneficio real? «Primero, lo que no puedes medir, no puedes gestionar», dice Fine. «Segundo, la cantidad de datos que tenemos es tan enorme, incluso para nosotros como pequeña fábrica, que hemos pasado el punto de tener una o más personas capaces de lidiar con todos esos datos. Ni me imagino cómo debe ser para Boeing o Airbus. Tenemos que hacer que las máquinas hablen entre sí ahora. Que hagan lo que saben hacer y nos dejen a los humanos ver el panorama general y desarrollar nuevas soluciones basadas en lo que nos pueden mostrar».

Estad atentos a más blogs sobre Composites 4.0 y al artículo de CW en julio.