Acelere la Adopción de Industria 4.0 con Dispositivos Edge LIMS: Impulse Producción y Competitividad

Términos como fábrica inteligente, Industria 4.0 e Internet Industrial de las Cosas (IIoT) se han convertido en palabras de moda inevitables, invocadas por cada desarrollador de equipos y software relacionados con la manufactura. Muchas discusiones sobre fábricas inteligentes comienzan con prognosticadores compartiendo visiones de cómo se transformará la industria manufacturera global.

Estas descripciones a menudo incluyen tecnologías emergentes como manufactura aditiva, simulación visual 3D y robótica colaborativa. Todo esto puede parecer fuera de alcance para el taller promedio y demasiado costoso para siquiera contemplarlo. ¿Quién realmente lo necesita?

Esa visión popular de la industria sobre la fabricación inteligente es, sin intención, engañosa, similar a responder la pregunta "¿Qué es un automóvil?" describiendo el sistema de autopistas interestatales. En ambos casos, la idea central es mucho más simple, y la respuesta a la pregunta de quién realmente necesita fabricación inteligente es, enfáticamente, el taller promedio y todo fabricante que quiera seguir siendo competitivo en el futuro.

Definiendo los Términos

Una forma útil de entender la fábrica inteligente es comenzar con una tecnología comparativamente simple: el sensor electrónico económico. En el mundo pre-sensor, el operador de máquina programaba un torno o fresadora CNC para cortar una pieza y la máquina hacía su mejor esfuerzo para seguir las instrucciones y remover metal. La comunicación era toda unidireccional, del operador a la máquina.

¿La máquina siguió las órdenes con precisión? Salvo un desastre obvio como un choque, el fabricante no lo sabrá a menos que inspeccione la pieza después de completar la operación, lo que lleva tiempo y cuesta dinero.

Entra el sensor. Los sensores modernos colocados estratégicamente en el centro de mecanizado pueden permitir comunicación bidireccional. Los sensores permiten a la máquina registrar o comunicar información sobre su propio estado y el de la operación mientras trabaja. Medición de vibración, variación de temperatura, análisis de corriente del motor y otros factores pueden compartirse a través de una red para monitoreo y análisis. El estado de la máquina y cómo ese estado afecta la operación puede evaluarse rápidamente, incluso en tiempo real.

Donde el sensor se encuentra con la máquina es donde la goma se encuentra con el camino en el IIoT. Los nuevos equipos de producción generalmente vienen equipados con sensores apropiados, pero pueden instalarse en equipos más antiguos a un costo relativamente bajo.

Las máquinas habilitadas con sensores tienen mucho que decir, más de lo que un usuario puede saber qué hacer. Pero el software de análisis puede procesar los datos y usarlos para mejorar la operación, mantener la máquina, mejorar el diseño del producto e incluso mejorar el diseño del equipo de mecanizado en sí.

Este mismo enfoque de comunicación bidireccional se ha escalado para crear celdas de fabricación inteligente, con automatización y múltiples máquinas. Aléjese más e imagine una instalación completa conectada de esta manera, con los datos de fabricación accesibles y utilizables a través de silos anteriormente separados, comparable a como los datos de planificación de recursos empresariales (ERP) se han vuelto.

Esa visión tentadora de una instalación de fabricación en la que el equipo puede compartir datos con personas y otros equipos para permitir una producción más rápida, de mayor calidad y en mejora continua de piezas y productos, es la fábrica inteligente.

Pero puede comenzar extrayendo datos derivados de sensores de una sola máquina y usándolos para mejorar su operación.

Incursionando en la Fabricación Inteligente con LIMS

"La Industria 4.0 se trata realmente de cómo puedes usar los datos de una manera para operar mejor tu negocio", dijo Larry Megan. "Y si no tienes los datos, entonces no tienes un lugar para empezar".

Megan es vicepresidente de Advanced Manufacturing International (AMI), Clearwater, Florida, una organización sin fines de lucro con la misión de ayudar a pequeños y medianos fabricantes (SMMs) a comenzar este viaje, la "transformación digital", como se le conoce.

"Los problemas que los fabricantes intentan resolver son los mismos que la gente ha intentado resolver por 100 años", señaló: "¿Cómo aumento la eficiencia? ¿Cómo reduzco el uso de energía? ¿Cómo maximizo el rendimiento? ¿Cómo abordo problemas de calidad? Lo que ha cambiado es que ahora tenemos tecnología para hacer visible rápidamente los datos que pueden suministrar las respuestas para que puedan usarse como punto de partida para tomar mejores decisiones".

El trabajo de Megan y AMI con SMMs a menudo incluye recomendar el uso de un dispositivo desarrollado por LECS Energy llamado el Dispositivo LIMS.

LIMS, que significa Sistema de Fabricación de Baja Inversión, es una pequeña caja discreta que consiste en una computadora con software propietario Solution Engine, un hub de E/S (entrada/salida) y una fuente de alimentación de 110-V que se enchufa en un tomacorriente estándar. Cuando se cablea en el borde de un equipo de producción, se convierte en una solución simple para recopilar y compartir datos complejos derivados de sensores. (AMI realizará demostraciones en vivo del sistema LIMS en HOUSTEX, EASTEC, SOUTHTEC y WESTEC en octubre y noviembre. AMI es el distribuidor exclusivo de la caja LIMS).

"Para muchos fabricantes, especialmente en el espacio de piezas discretas —automotriz, aeroespacial y otros— sentimos que la solución LIMS es un gran punto de incorporación", dijo Megan. "Está diseñado para fabricantes que usan un CNC u otra máquina pero no tienen visibilidad sobre la productividad de esa máquina individual, o más ampliamente, lo que está pasando en la planta. La solución LIMS es una forma de bajo costo y fácil para que la gente comience a sacar datos de sus procesos y ponerlos en un formato útil. Y luego pueden empezar a tomar mejores decisiones con ellos".

En palabras del desarrollador principal del dispositivo, Nat Frampton de LECS Energy, "LIMS fue diseñado para intentar ayudar a operadores e ingenieros a poder tocar su proceso, para poder analizar y llegar a una nueva comprensión de su proceso, para poder recopilar esos datos, mirarlos históricamente, interactuar o mover los datos a bases de datos, y finalmente poder obtener los resultados de ese análisis y mejorar su proceso".

Según Frampton, LIMS es producto de 20 años de desarrollo, originalmente diseñado alrededor de la fabricación de explosivos para el Ejército de EE. UU. Un objetivo clave desde el inicio fue que usuarios sin habilidades de programación especializadas pudieran instalarlo y operarlo.

"Si entiendes tu propia operación, si puedes trabajar con tu equipo, ya tienes todas las habilidades informáticas que vas a necesitar para poder configurar este dispositivo", dijo Frampton.

El Flujo de Aplicación LIMS

LIMS es capaz de una gran variedad de tareas, pero puede simplificarse a un flujo de aplicación de cinco pasos. El primer paso es conectar el sistema a un equipo de producción dado. Cómo funciona esa conexión depende del equipo al que se conecta y la configuración de red del taller, si tiene una. LIMS está diseñado para conectarse de la manera más eficiente posible, dependiendo de esas variables.

"LIMS se basa en estándares abiertos", dijo Frampton. "Así que, si se conecta a una máquina relativamente nueva que usa un protocolo de datos estándar como MT Connect, entonces es muy fácil para cualquiera recoger los datos de la red y moverlos a una base de datos. Sin embargo, si la máquina no usa protocolos de datos estándar, pero los datos están disponibles en el PLC [controlador lógico programable] local que está ejecutando la máquina, entonces típicamente, si es relativamente nuevo, podemos obtener los datos del PLC. Entendemos los protocolos PLC y tenemos controladores que pueden hacer eso".

El dispositivo LIMS "habla" más de 50 protocolos industriales diferentes, señaló. "Solo sepa que si tiene cualquier equipo que 'hable', probablemente podamos hablar con él".

Y como se mencionó, si ninguna de esas cosas funciona, se pueden agregar sensores a la máquina de producción y cablearlos al dispositivo LIMS, dijo Megan.

"Hemos tenido casos donde hemos agregado sensores para habilitar ciertos tipos de análisis —temperatura, humedad en el taller, ese tipo de cosas. Esos pueden cablearse como señales cableadas típicas como irían a un PLC o cualquier otra cosa", dijo.

Cualquiera sea la forma en que se haga la conexión, el beneficio es que "ahora vas a aterrizar todo a través de un sistema para que vas a poner marca de tiempo a todo a través de", dijo Megan. "Todo será consistente en tiempo. Podrás aterrizarlo en una base de datos estándar y tener los datos bien organizados, en contexto y en un solo lugar que puedas usar".

Suavizado, Almacenamiento y Análisis

Una vez hechas las conexiones y los datos pueden fluir al LIMS, el segundo paso es filtrar los datos para reducir ruido y fortalecer la señal. "Los datos que entran del equipo no siempre son perfectos", dijo Frampton. "Pueden ser ruidosos". Por esa razón, el programa Solution Engine incluye un motor de análisis simple que los suaviza. Por ejemplo, "quizás tienes una corriente que entra y quieres integrarla en kilovatios-hora, para saber cuál es tu huella de carbono para una pieza en particular". El filtrado permitirá un conjunto de datos más claro y preciso. Este filtrado inicial de datos es diferente de los análisis más complejos posibles una vez que el sistema ha estado en su lugar para registrar y almacenar datos durante un período más largo.

El tercer paso es recopilar los datos y guardarlos en la base de datos de elección del usuario, que puede ser local o en la nube.

"No se requiere nube", afirmó Frampton. El usuario podría elegir configurar una base de datos SQL, por ejemplo, y "podrías poner esa base de datos en la nube si quisieras, pero no tienes que. Puedes simplemente almacenarla localmente en el dispositivo LIMS", señaló. El dispositivo LIMS tiene 16 gigabytes de almacenamiento estándar.

Otro punto que distingue al sistema de otros: "Una de las cosas que no hacemos es monitorear el uso de datos y cobrarte cada vez que almacenas algunos datos o darte límites de etiquetas o algo así. Los datos son tuyos", dijo Frampton.

El cuarto paso es la generación de informes y análisis a partir de los datos. Como la mayoría de los operadores de máquina no son necesariamente expertos en bases de datos, LIMS está diseñado para hacer la recopilación y almacenamiento de datos tan fácil como un clic del ratón.

"Si no eres un experto en bases de datos o te sientes incómodo con ellas, no te preocupes", dijo Frampton. "Puedes simplemente hacer clic derecho en esos datos y sacarlos a MS Excel. Soy ingeniero mecánico de formación, así que siempre me he asegurado de que nuestras herramientas salgan directo a Excel".

Sin embargo, si el usuario tiene Azure o Google Cloud u otro sistema basado en la nube, "podemos tomar esos datos y moverlos directamente a tablas en Azure para que puedas verlos en Power BI" u otros programas o formatos, dijo. "También podemos ver aprendizaje automático y obtener resultados que vuelvan".

Poniendo los Datos en Uso

El quinto y último paso es la razón por la que el sistema se pone en marcha para empezar: usar la información recopilada para mejorar el proceso.

"Una vez que has descubierto cómo mejorar el proceso, lo más importante es poder controlarlo, hacer algo al respecto", explicó Frampton.

La acción deseada podría ser relativamente simple al principio, como hacer visible una pieza de información pertinente con la rapidez de una pila de luces rojo-amarillo-verde. Con el tiempo, sin embargo, los datos recopilados pueden permitir al usuario hacer mucho más.

"Posicionamos LIMS como un punto de entrada para la transformación digital", dijo Megan. "Típicamente comienza con esta idea de recopilar los datos y poder simplemente hacer visualización simple. Una vez que tienes eso, con el tiempo puedes empezar a hacer cosas más sofisticadas con ellos. Puedes subir por la curva de madurez, desde análisis básicos finalmente a soluciones más avanzadas como IA.

"Pero es mejor empezar simple, y LIMS es un gran punto de partida", concluyó.