Aprovechando IoT para Transformar la Fabricación Automotriz: Impulsar Eficiencia e Innovación

La industria automotriz —como muchos otros sectores manufactureros— está experimentando una gran transformación digital en este momento.

El auge de la tecnología Industria 4.0 —que incluye dispositivos IoT industrial (IIoT), así como IA y analítica de big data— ha disrumpido la fabricación en su conjunto. Esto ha empujado a los propietarios de fábricas a adoptar nueva tecnología y soluciones que les permitan optimizar flujos de trabajo u optimizar la gestión de fábrica.

El despliegue de 5G ha hecho la tecnología IIoT más práctica y beneficiosa que nunca, incluyendo para fabricantes automotrices. Estos son los principales beneficios que pueden asegurar al implementar soluciones IIoT en sus fábricas y adoptar tecnología IIoT de la manera más efectiva posible.

Cómo Funcionan las Flotas IIoT en Fábricas Automotrices

Una flota IIoT de tamaño adecuado puede recopilar cantidades masivas de datos sobre cómo funciona una fábrica —todo desde tiempos de máquina y tarea hasta movimiento de inventario.

Con suficientes sensores recopilando la información correcta, es posible crear una vista de pájaro de cómo se ven realmente los procesos de fábrica en una base diaria. Esto puede hacer mucho más fácil para los supervisores detectar ineficiencias potenciales.

Por ejemplo, un fabricante puede usar dispositivos IIoT para trazabilidad —rastreando partes y componentes mientras se mueven a través del proceso de producción. Con los datos correctos, esta empresa podría encontrar que piezas fabricadas incorrectamente originaron de la misma fábrica o ciertas máquinas.

Otro puede encontrar que algo tan simple como un cambio de layout de planta, como el ensanchamiento de pasillos de almacén, podría ahorrar tiempo y crear un entorno de trabajo más seguro.

Un sistema IIoT es una forma en que los propietarios de fábricas pueden integrar tecnología operacional y tecnología de información —dos inversiones tecnológicas que a veces pueden estar aisladas la una de la otra. Los fabricantes de autos típicamente o compran plataformas IIoT completas —que incluyen sensores individuales, maquinaria IoT y plataformas de analítica— o las ensamblan ellos mismos.

En el segundo caso, típicamente comenzarán identificando un problema que quieren resolver en su fábrica o un KPI que les gustaría mejorar. Luego obtendrán los sensores que necesitan para rastrear datos relacionados con ese problema o KPI, junto con una plataforma de analítica IIoT abierta que coordinará esos dispositivos IIoT y organizará los datos que recopilan.

Toma de Decisiones Asistida con Datos IIoT

Los datos recopilados pueden hacer más que ayudar a los supervisores coordinar personal y ajustar flujos de trabajo. También pueden dejarles tomar mejores decisiones y proporcionar retroalimentación sobre cómo influir flujos de trabajo o calidad de producto en el futuro.

Por ejemplo, muchos fabricantes de autos deben decidir si quieren usar pasivado o electropulido para crear partes resistentes a la corrosión. Ambos métodos tienen ventajas y desventajas únicas. No siempre está claro qué impacto un proceso puede tener en eficiencia o rendimiento de parte. Al decidir cuál usar, los supervisores también pueden considerar la parte siendo fabricada, maquinaria disponible y flujos de trabajo de fábrica existentes.

El número de variables que necesitan rastrear puede hacer difícil decidir qué método será mejor. Datos históricos de rendimiento de componentes, información operacional y más pueden ayudar a los supervisores a tomar la decisión.

Tecnología similar puede ayudar a fabricantes de autos a decidir entre acabados particulares, aleaciones de acero inoxidable o formas de componente para un modelo de vehículo dado.

Un Caso de Uso para IIoT Automotriz: El Mantenimiento Preventivo Se Vuelve Predictivo

Una de las aplicaciones más populares de IoT en fabricación es el mantenimiento predictivo. Un propietario de fábrica usa dispositivos IIoT para recopilar información operacional en una máquina dada. Estos datos pueden incluir su temperatura a lo largo del tiempo o su patrón de movimiento o vibración. En algunos casos, los sensores pueden escuchar ruidos ultrasónicos y sonidos indicativos de fugas de gas.

Cuando se alimentan en un algoritmo de IA o método de analítica de big data, este método puede estimar la salud de la máquina en tiempo real. A menudo, con la información correcta, estos sistemas pueden predecir con precisión el fallo de máquina pronto.

Si se les da control sobre sistemas de máquina, los sistemas de mantenimiento predictivo incluso pueden forzar el apagado de máquinas al borde del fallo, potencialmente evitando daño o lesión a trabajadores cercanos.

El mantenimiento preventivo es el enfoque estándar de la industria para la mayoría de fabricantes. Revisiones programadas regularmente aseguran buenas condiciones de trabajo y reparaciones que pueden extender la vida útil de una máquina y reducir el riesgo de fallo repentino e inesperado.

El enfoque no es perfecto, sin embargo. Abrir una máquina para mantenimiento puede poner electrónica sensible y componentes en riesgo. El proceso puede exponer internos de máquina a polvo del sitio, humedad y otros contaminantes.

Trabajadores y operadores de máquina pueden no tener aviso si un fallo ocurre entre revisiones. Aún estarán en riesgo de lesión y tiempo de inactividad que podría haberse evitado con las reparaciones correctas.

El mantenimiento predictivo puede ayudar a resolver algunos de estos problemas y dar a supervisores y trabajadores aviso avanzado de fallo de máquina.

En términos de coste, el mantenimiento predictivo puede proporcionar ahorros de 8-12 % sobre cuidado preventivo, según un resumen de estudios pasados por el Departamento de Energía de EE. UU. Los ahorros suben a 30-40 % para negocios usando mantenimiento reactivo o reparando máquinas cuando algo parece estar roto o funcionando mal.

El mantenimiento predictivo también puede ahorrar a negocios tiempo de inactividad y lesiones que pueden ocurrir como resultado de fallo repentino de máquina.

Adoptando Mantenimiento Predictivo

Los fabricantes que quieren integrar este tipo de enfoque tienen dos opciones. Pueden comprar una solución completa de mantenimiento predictivo o combinar tecnología de varios vendedores para recopilar y procesar datos de mantenimiento.

Los fabricantes que quieren construir su propia solución con tecnología de múltiples vendedores deberían empezar con los datos que necesitarán recopilar. Por ejemplo, sensores de vibración son a menudo usados para rastrear el rendimiento de máquinas con componentes rotativos.

Luego necesitarán encontrar una plataforma existente de mantenimiento predictivo o analítica de big data que sea compatible con sus sensores IoT elegidos.

Los fabricantes también deberían planificar una fase de implementación, durante la cual se recopilarán datos de línea base. Este período permite al algoritmo analítico construir estadísticas sobre el rendimiento «normal» de la máquina.

Beneficios Clave y Mejores Prácticas para IIoT en Fabricación Automotriz

Los dispositivos IIoT pueden ofrecer grandes beneficios para fabricantes automotrices. Ofrecen una amplia gama de usos, como la capacidad de recopilar cantidades masivas de datos que pueden ayudar a mejorar la comprensión de una fábrica y su proceso de fabricación.

Los fabricantes que deseen adoptar la tecnología deberían entender claramente qué quieren mejorar o qué caso de uso IoT particular les gustaría implementar.