5 estrategias probadas de análisis de datos para impulsar la eficiencia manufacturera

Ya sea que analice los procesos de su planta de producción o el rendimiento de sus máquinas, el análisis de datos le ayuda a identificar patrones y predecir resultados. Si se aprovecha correctamente, esta información puede afectar positivamente su productividad y resultados finales. Aquí le explicamos lo que necesita saber sobre el uso de datos para mejorar la eficiencia en la fabricación.

No está claro cuándo comenzó la Cuarta Revolución Industrial, pero la mayoría de los expertos en fabricación coinciden en que ya está aquí y en pleno apogeo. Si bien las revoluciones industriales anteriores nos trajeron una mayor eficiencia gracias a la mecanización, la energía eléctrica y luego la electrónica, la "Industria 4.0" se trata totalmente de datos y digitalización. Se trata de inteligencia artificial y aprendizaje automático, gemelos virtuales, realidad aumentada, simulación por computadora, sistemas ciberfísicos y mucho más.

Una gran parte de la Industria 4.0 gira en torno a, y es posible en parte gracias a, su contraparte basada en datos: el Internet Industrial de las Cosas (IIoT). Al igual que los consumidores han adoptado teléfonos inteligentes, automóviles inteligentes y electrodomésticos inteligentes en la última década, los fabricantes han comenzado a utilizar tecnología inteligente similar, incluidas máquinas herramienta, robots y sistemas basados en software.

Casos de uso del análisis de datos en la fabricación

Todas estas tecnologías generan cantidades masivas de datos. Algunos lo llaman "big data". Sea como se llame, lo que importa es qué hace con él. Aquí hay algunos buenos usos de estos datos en la fabricación:

• Analizar las necesidades de consumo energético de una fábrica, lo que ayuda a los fabricantes a identificar equipos ineficientes y reducir costos.
• Analizar la vida útil de las herramientas de corte, lo que permite a los talleres de mecanizado mejorar sus operaciones de torneado, fresado y taladrado.
• Analizar el tiempo de inactividad de esas mismas máquinas herramienta ofrece vistas sin precedentes sobre las causas raíz de una baja Eficacia Global de los Equipos (OEE).

El resultado de todo este esfuerzo analítico es mayor tiempo de actividad de las máquinas, procesos más predecibles, mejor calidad de las piezas y menos desperdicio. Lo más importante: los big data y el IIoT son los grandes igualadores entre países con bajos costos de fabricación y el resto del planeta.

Cómo empezar a mejorar la eficiencia con datos y tecnología

Adentrarse en este mundo es más fácil de lo que podría pensar. Sí, cada una de las cinco tecnologías descritas a continuación podría requerir cierta inversión (en tiempo, capital o ambos), pero el ROI en la mayoría de estas implementaciones suele ser bastante rápido. Y si tiene una máquina herramienta CNC relativamente nueva y un cable Ethernet, las probabilidades son excelentes de que pueda comenzar a recopilar datos casi de inmediato.

Aquí tiene cinco formas de usar tecnología y datos para mejorar la eficiencia operativa:

1: Eliminar el papel

Los datos fluyen en ambas direcciones en una empresa de fabricación digital. Si su taller aún depende de órdenes de trabajo en papel, listas de herramientas y hojas de configuración, es hora de pasarlas a formato digital. Eso es según Ryan Zimmermann, director de desarrollo de negocio en Visual Knowledge Share Ltd., un taller de fabricación convertido en desarrollador de software. Zimmermann señala que las instrucciones de trabajo digitales promueven la estandarización, ayudan a eliminar errores y agilizan significativamente las operaciones. Todo esto se logra mediante documentación electrónica controlada por revisiones que contiene imágenes, video y texto que se pueden transmitir a cualquier lugar de la planta.

"Estamos eliminando el rastro de papel", dice. "Eliminamos las carpetas de papel por todas partes y eliminamos todos los problemas que experimentan los talleres que dependen del conocimiento tribal. Además, como las instrucciones de trabajo digitales solicitan retroalimentación del operador, garantizan el cumplimiento y proporcionan mayores niveles de trazabilidad para las actividades impulsadas por humanos."

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2: Compartir conocimientos

El conocimiento tribal es potencialmente un problema importante para cualquier empresa. La información no escrita que no es conocida comúnmente por otros dentro de la compañía significa que el conocimiento importante no se transmite a los trabajadores más jóvenes.

Alguien que puede hablar extensamente sobre los peligros del conocimiento tribal es Jeff Rizzie, director de mecanizado digital de Sandvik Coromant.

"Un buen mecanico puede poner la mano en una máquina o escuchar el husillo y saber inmediatamente si hay un problema", dijo. "Pero, ¿qué pasa cuando esa persona deja la empresa?" La mejor manera de eliminar este riesgo es recopilar datos de fabricación de máquinas herramienta CNC, dijo Rizzie, y luego analizarlos en busca de variables que matan la productividad en el proceso de fabricación. Como se indicó anteriormente, los equipos más nuevos ya ofrecen esta capacidad, siempre que el taller esté conectado en red y tenga dónde almacenar dichos datos. Sandvik Coromant ofrece un lugar así: se llama Machining Insights y, como muchos sistemas similares, proporciona una gran cantidad de paneles e informes que facilitan el análisis y la mejora de procesos.

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3: Conectarse

¿No tiene una de esas máquinas herramienta más nuevas? No hay problema, porque hay muchos adaptadores de posventa disponibles para equipos heredados que hacen que la maquinaria CNC sea al menos algo "habladora". Dicho esto, quizás sea hora de una actualización.

El especialista de producto de Okuma America, Brad Klippstein, enumera numerosas características de mecanizado digital disponibles en los controles de la serie OSP más nuevos de la compañía, incluyendo gestión de vida de herramienta, evitación de colisiones, monitorización virtual (3DVM) y, quizás lo más importante para cualquiera que busque recopilar datos de máquinas, el protocolo de comunicaciones MTConnect.

"También hemos presentado un nuevo producto llamado Connect Plan", dice. "Permite conectar múltiples generaciones y marcas de máquinas herramienta a través de nuestra interfaz, y actúa como un repositorio central para recopilar información y mostrarla en un formato legible por humanos en un visor de panel integrado."

4: Obtener datos en tiempo real

Lleve el concepto de digitalización un poco más allá y estará adentrándose en el territorio de los MES (sistemas de ejecución de fabricación). Andrew Robling, gerente principal de producto en Epicor Software Corp., dice que los MES permiten a los fabricantes recopilar datos directamente de máquinas herramienta equipadas con sensores y otros equipos. Esto incluye información de OEE, cantidades de trabajo, datos de calidad e información relacionada con el proceso como presión de aceite y temperatura del husillo. Estos datos pueden mostrarse de diversas formas, incluyendo paneles de visualización en tiempo real en la planta, o usarse para alertar a las personas de que hay un problema. Sin embargo, Robling señaló que los MES hacen mucho más que recopilar y analizar datos. Proporcionan un conjunto completo de capacidades de programación, monitorización y gestión de mantenimiento que pueden servir como el corazón de cualquier iniciativa de fabricación digital.

"Un cliente con el que trabajé recientemente dijo que habían visto un aumento del 70 por ciento en la productividad general", señala. "Otro disfrutó de una reducción del 13 por ciento en costos en una línea de productos clave, mientras que otro más redujo su costo de calidad en 600.000 dólares anuales después de implementar una solución MES."

5: Recopilar calidad

Un especialista estratégico en ventas de distribución en Mitutoyo America, Patrick Sullivan, sugiere que una de las formas más fáciles de reducir costos de calidad y mejorar la precisión de los datos es mediante la recopilación automatizada de información de medición en la planta. Esto puede lograrse mediante un dispositivo inalámbrico de baja potencia como el sistema U-Wave basado en Zigbee de la empresa o un enfoque más convencional por cable.

En cualquier caso, los datos de medición de micrómetros, indicadores digitales y cualquier otro dispositivo con capacidad de comunicación (que son la mayoría hoy en día) pueden enviarse a un sistema de software externo como MeasurLink de Mitutoyo para su análisis. "Los usos de estos datos van mucho más allá de la metrología", señala. "Proporcionan visibilidad a tendencias de fabricación que de otro modo pasarían desapercibidas. El resultado es un mejor control del proceso, reducción del tiempo de inactividad de las máquinas, etc. Y como es fácil archivar esta información, los fabricantes pueden comparar resultados pasados con lo que sucede ahora, lo que les da mejores capacidades de toma de decisiones."

Por supuesto, estos son solo algunos de los proveedores y productos disponibles para talleres que implementan una estrategia de fabricación digital basada en datos. Todos sirven para hacer que los procesos de mecanizado y fabricación sean más eficientes, predecibles y rentables.

Debido a que aumentan drásticamente la visibilidad, ya no hay más conjeturas ni trabajo de detective cuando algo sale mal en la planta de producción. Lo mejor de todo: eliminan la dependencia del conocimiento tribal. Ya sea fabricación sin papel, monitorización remota de procesos, máquinas herramienta y micrómetros más inteligentes, o un sistema de ejecución de fabricación a nivel empresarial, es hora de llevar su taller en una dirección digital.

¿CÓMO ESTÁ USANDO LOS BIG DATA PARA MEJORAR LA EFICIENCIA DE FABRICACIÓN?

El análisis de big data es el proceso de recopilar datos de sus máquinas y usarlos para mejorar los procesos de la planta o el rendimiento de su maquinaria.

Si se aprovecha correctamente, esta información puede afectar positivamente su productividad y resultados finales.

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