Convertir Maquinaria Heredada en Activos Basados en Datos para Operaciones Modernas

Hace apenas dos años, cuando Brad Klippstein de Okuma America quería extraer algunos datos operacionales de una máquina herramienta heredada, tenía que conectar docenas de cables al gabinete de control y agregar un PLC. Una vez que terminaba, los datos fluían de la máquina herramienta al PLC y luego a un hub o servidor donde se almacenan.

"Tenemos cosas como Ethernet y Wi-Fi y toda esta tecnología que podemos usar hoy en día", dijo Klippstein, supervisor especialista de producto. "Pero el equipo de hace 30+ años no tenía esa capacidad, así que tenías que cablear físicamente un dispositivo al gabinete de control para extraer todos esos datos. Ahora ni siquiera tenemos que tener una conexión dura [con máquinas nuevas]. Puedes hacer cosas inalámbricamente. Esa es la transición en los últimos 30-40 años".

Parte del trabajo de Klippstein es ayudar a los clientes a dar pasos discretos hacia el mundo conectado, digitalizado y basado en datos de Industria 4.0, para máquinas herramienta nuevas y heredadas.

Estos beneficios pueden incluir:

• Monitoreo de máquina herramienta en tiempo real, en la fábrica o desde una ubicación remota
• Aumento de productividad y calidad
• Reportes sin sesgo
• Justificación de adquisición
• Mantenimiento predictivo
• Atraer y retener talento superior emocionado ante la perspectiva de aprender cosas nuevas y estar a la vanguardia de procesos modernos.

Ya sea transmitidos a través de cables o el aire, los datos recopilados de dispositivos de fábrica pueden ayudar a un dueño de taller a tomar decisiones de negocio más inteligentes.

Con el análisis de los datos en mano, los trabajadores tendrán mayor visibilidad de operaciones de planta, lo que puede ayudarles a resolver problemas, mejorar procesos e impulsar productividad.

Con un avance reciente, ese dueño de taller puede que ni siquiera necesite a alguien como Klippstein más para sus máquinas herramienta heredadas.

En 2019, Okuma lanzó la suite NET BOX C Quick como una alternativa de menor costo a una solución ingenierizada para recopilar datos de máquinas más antiguas. El NET BOX CQ, para abreviar, se conecta directamente a una torre de señal y luego a un hub o dispositivo usado para recibir señales.

NET BOX CQ usa tres sensores ópticos, uno cada uno para las luces verde, amarilla y roja en la torre, y convierte la información que recopilan a un formato que puede ser leído por un sistema de computadora. Para estandarizar datos recopilados por cualquiera de su software, Okuma usa MT Connect, un protocolo de comunicaciones de código abierto de uso común.

"Es fácil de instalar, y no necesitas un técnico de Okuma para hacerlo", dijo Klippstein de NET BOX CQ.

Para empezar, la capacidad de ver si una máquina está corriendo es una gran métrica para rastrear porque un dueño de taller usualmente quiere empujar cada pieza de equipo a producción máxima. Quiere que su efectividad general del equipo (OEE) esté en el rango 65-85 por ciento porque una máquina solo hace dinero cuando está corriendo.

"Así que, solo extrayendo esa información, verde, amarillo, rojo, soy capaz de rastrear y tender eso a lo largo del tiempo y al menos ver cuándo han ocurrido paradas y por cuánto tiempo", dijo Klippstein. "Y luego daría el siguiente paso y diría: '¿Por qué ha ocurrido esto y por qué continúa ocurriendo todos los días a las 2:30?'. Así que, ahora puedo tender cosas. Al menos eso me da un paso en la dirección correcta".

Christopher Rezny, gerente regional central para proveedor de automatización de fábrica Fastems, dijo que mientras MT Connect y el software de Okuma son muy buenos vehículos para recopilación de datos, la cantidad limitada de datos disponibles de una máquina heredada no es su única desventaja comparada con máquinas modernas.

"Interfaces de máquinas heredadas más antiguas de vuelta a otro software interno usado, digamos un sistema ERP como ejemplo, también son o muy limitadas o inexistentes", dijo. "También puede haber problemas relacionados con los mecanismos de retroalimentación de estas máquinas más antiguas concernientes a protocolos de seguridad para el usuario".

Los trabajadores de planta tienen que estar listos para el cambio

A pesar de las limitaciones que Rezny describió, hay muchos datos y máquinas para empresas como Okuma y Excellerant Manufacturing para trabajar con.

"La mayoría de talleres tienen equipo heredado", dijo el Presidente de Excellerant Manufacturing John Carpenter. "La mayoría de la gente viene a nosotros por nuestra historia con equipo heredado, conociendo esos gabinetes por dentro y por fuera, porque hemos conectado literalmente decenas de miles de máquinas CNC a través de los años y hemos acumulado lo que llamaría secretos comerciales sobre cuál es la mejor manera de conectar este equipo heredado".

El primer objetivo cuando se llama a un nuevo cliente es entender qué es lo que él o ella quiere. ¿Esa persona solo está tratando de subir datos del piso de fábrica para que todos estén al tanto de lo que está pasando?

"Todo se trata de qué problema estás tratando de resolver", dijo Carpenter. "Y luego démosle lo básico para empezar. La mayoría de fábricas no han apreciado fully los datos que están ahí. Están gateando ahora. Entraré en talleres y sentiré lástima por ellos porque ni siquiera han llegado a la etapa de gateo".

Carpenter recordó un cliente donde la gerencia quería transparencia básica, datos de lo que estaba pasando en el piso de fábrica. Y los trabajadores de piso de fábrica estaban resistiendo la recopilación de datos por miedo a que el Gran Hermano los estuviera viendo.

Carpenter dejó el asunto para que la gerencia del taller lo manejara. Pero reconoció que los trabajadores no tenían opción. Sabía que los líderes del taller buscaban datos para medir producción y mejorar procesos, no como táctica de Gran Hermano. Desafortunadamente, la gerencia no había preparado a sus empleados para el movimiento.

"Abre tantos ojos en tantos niveles pero tu gente tiene que estar lista para el cambio", dijo.

Una vez que lo básico está siendo rastreado, ¿estamos cortando? Si estamos cortando, ¿es al 100 por ciento? Y si no lo es, ¿estamos en un modo de producción reducida? Y los datos se están alimentando en la plataforma de datos y comunicaciones de máquina en tiempo real de Excellerant, es posible agregar miríadas de sensores y transductores para obtener más datos.

Los sensores pueden incorporarse para medir temperatura, vibración, presión, flujo, concentración y más.

"Tienes que determinar qué es importante", dijo Carpenter. "Podemos recopilar todo tipo de datos de un punto en un piso de fábrica. Hay una vasta cantidad de datos cuando entras en análisis de vibración y roturas de herramienta. La lista sigue y sigue".

Siempre hay una forma de recopilar más datos, pero a veces se vuelve prohibitivo en costos, dijo. El dueño del taller necesita determinar cuánto quiere gastar en un sensor para obtener sus datos al siguiente nivel.

"Típicamente, cuando envuelves esto alrededor de algún tipo de proyecto OEE, es un ROI rápido", dijo Carpenter.

Conoce las preguntas que hacer

"Este es obviamente un problema a nivel de industria, pero las preguntas que estamos recibiendo usualmente caen en dos categorías", dijo Cory Weber, arquitecto senior de IoT industrial en Bosch Rexroth. "Es: ¿Cómo aumento la calidad de mi producción usando IoT o IIoT? O es: ¿Cómo aumento mi eficiencia?

"La otra pregunta que se lanza ahí es: ¿Cómo disminuyo mis costos de producción?"

Además de ayudar a responder estas preguntas relacionadas con producción, Weber estima que el 90 por ciento de clientes quieren visualización en tiempo real y monitoreo de máquina herramienta, en sitio y remotamente.

"Es el primer paso, ¿verdad?", dijo. "¿Qué está haciendo mi [línea automatizada o máquina herramienta]?"

La solución de Bosch Rexroth para extraer datos de máquinas heredadas es una pasarela IoT llamada PR-21, que es una pequeña computadora de placa única endurecida para entornos industriales. También tiene una plataforma IIoT, ctrlX CORE, para extraer y procesar datos y moverlos a almacenamiento en un servidor local o en la nube.

Una de las aplicaciones más comunes que Weber ha visto para usar datos recopilados es la de mantenimiento preventivo.

Inteligentes ajustes basados en datos en un cronograma de mantenimiento son una forma de mantener herramientas de máquina zumbando mientras se reducen costos de producción reduciendo desperdicio.

"Sé que incluso en nuestras propias instalaciones hemos hecho cosas como cambiar a horas de uso en lugar de mantenimiento [calendario] programado", dijo Weber.

Por ejemplo, Bosch Rexroth tiene un área de prueba hidráulica donde los trabajadores solían cambiar el fluido cada dos semanas. Después de poner monitoreo continuo en la máquina, pudieron revisar el cronograma de reemplazo de fluido a uno basado en tiempo de uso vs. tiempo de calendario.

"Cuando estás hablando de 50-60 galones de fluido hidráulico o más, eso puede ponerse caro", dijo.

Otros tipos de fluidos tienen parámetros establecidos que deben cumplirse para su uso óptimo, ya sea basado en concentración, exposición al calor u otros factores.

"Si puedes probar de forma regular, puedes cambiar tu mantenimiento a según necesidad y puedes ahorrar mucho dinero y proteger tu calidad", dijo Weber. "Es un punto de venta atractivo y fruta colgante relativamente baja".

Weber adquirió conocimiento de dominio para manufactura mientras crecía: Su papá tiene un pequeño negocio de manufactura. Su educación, sin embargo, es en tecnología de información. Tanto conocimiento de dominio manufacturero como inteligencia de datos son necesarios para beneficiarse de implementar Industria 4.0, dijo.

"Necesitas alguien que entienda el proceso real", dijo. "Y alguien que entienda el proceso puede mirar los datos y decir: 'Esto no se ve como se supone'".

Una vez que los datos están en mano, las posibilidades son infinitas, dependiendo de cuánto el usuario quiera procesarlos.

Si un dueño de taller tiene la suerte de tener a alguien con un fondo real de ciencia de datos, incluso puede aventurarse en inteligencia artificial.

"Es cuestión de recopilar suficientes datos para hacerlos valiosos y luego, y no puedo enfatizar esto lo suficiente, saber qué preguntas quieres hacerle a los datos", dijo.

El consejo relacionado con datos de Weber, por supuesto, aplica a máquinas nuevas y heredadas. Minería de datos para operaciones inteligentes aplica a ambas.