Maximizar el ROI en la Fabricación Inteligente: Retorno de Inversión y Éxito Basado en Datos

La Industria 4.0 se define por procesos de fabricación inteligente como la optimización de plantas basada en datos, la automatización industrial y el mantenimiento predictivo. Dado que estos procesos dependen de los datos de la planta de producción, configurar una instalación inteligente o "lights-out" comienza con la implementación de un sistema eficaz de recopilación de datos.

Este sistema de recopilación de datos representa una inversión para el fabricante, de la cual espera un retorno. La evaluación de la inversión debe incluir la rapidez con la que los interesados pueden esperar el retorno, qué forma adopta dicho retorno y qué tan tangibles son los beneficios en comparación con la inversión realizada.

Más información: ¿Qué es exactamente la fabricación "inteligente"? Uso de la tecnología para impulsar la innovación

¿Cómo se mide el período de retorno en la fabricación inteligente?

Como término contable, el período de retorno se define como el tiempo necesario para que los flujos de efectivo generados por un proyecto compensen la inversión inicial. En la fabricación, encontrar el retorno de las inversiones implica más que rastrear flujos de efectivo.

Tomando como ejemplo una instalación de fabricación discreta, la reducción exitosa de costos operativos anteriores mediante la optimización de máquinas o la capacidad de obtener información sobre cada etapa de un ciclo de producción son hitos que merecen celebrarse. En este caso, si bien la reducción de costos operativos se puede cuantificar fácilmente en términos financieros, la información accionable obtenida al recopilar datos de la planta no puede, aunque afecta todos los aspectos del proceso productivo.

Teniendo esto en cuenta, estos son los parámetros que ayudan a determinar el retorno de las inversiones en fabricación inteligente:

Mejora de la productividad: Se refiere al impacto de la fabricación inteligente en el aumento de la utilización de máquinas y los niveles de rendimiento del personal de planta. Las mejoras de productividad se pueden medir mediante cálculos de efectividad general del equipo (OEE) y otros estándares de referencia. Esto facilita el cálculo del retorno al integrar la fabricación inteligente.

Mejora de la calidad: La calidad de los productos fabricados sirve como otro parámetro para medir el retorno de las inversiones. Los cálculos de defectos por millón de oportunidades (DPMO) y otros modelos de cálculo Six Sigma hacen posible rastrear el retorno en términos de mejoras de calidad.

Optimización energética: En la fabricación, el consumo de energía generalmente representa aproximadamente el 18 % del costo total general de fabricación de un producto. Por tanto, optimizar el uso de energía es una forma de definir el retorno de las inversiones en fabricación inteligente.

Mantenimiento predictivo: Garantizar que los activos de la planta funcionen de manera óptima sin sufrir averías imprevistas es uno de los pilares de la fabricación inteligente. Con el mantenimiento predictivo, los fabricantes pueden predecir fallos en los equipos y reducir el tiempo de inactividad, un impacto importante en su período de retorno y en el retorno global de la inversión.

¿Qué tan rápido deben esperar los fabricantes el retorno de las iniciativas de fabricación inteligente?

Dependiendo del tamaño y la complejidad de la inversión en IoT industrial, el período de retorno puede oscilar entre un mes y más de un año.

Muchos fabricantes esperan que la integración de modelos de fabricación inteligente produzca resultados inmediatos. En algunos casos, los fabricantes reciben el retorno dentro del primer y tercer mes después de implementar un sistema de recopilación de datos.

Por ejemplo, BC Machining LLC, un fabricante por contrato de piezas metálicas, ofrece un excelente caso de estudio. En este caso, MachineMetrics configuró un sistema de recopilación de datos para sus máquinas CNC y las conectó a la plataforma IoT de MachineMetrics.

En un mes, los datos de fabricación se recopilaron, categorizaron y analizaron. Para el tercer mes, se había implementado un proceso de optimización de productividad basado en datos que aumentó el OEE de BC Machining en un 10 %.

Este ejemplo muestra qué tan rápido se puede lograr el retorno de la fabricación inteligente.

En otras situaciones, como la mejora de la calidad y el mantenimiento predictivo, las investigaciones muestran que el retorno debe esperarse entre 6 y 12 meses. Esto se debe a que, para analizar con precisión los datos relacionados con estos conceptos, se necesita un período más largo. La duración extendida garantiza que se recopilen suficientes datos para determinar el rendimiento de las máquinas y los patrones de la planta a lo largo del tiempo. Estos datos pueden utilizarse para desarrollar programas de mantenimiento o políticas de control de calidad.

En estos casos, MachineMetrics puede acelerar el proceso de retorno. Nuestra plataforma IoT integra datos de referencia de equipos heredados y máquinas nuevas. Estos datos de referencia incluyen tiempo de ejecución de la máquina, carga, velocidad óptima y temperatura operativa. La información proporciona una visión de las capacidades de sus máquinas sin tener que esperar 12 meses antes de desarrollar una estrategia óptima de control de calidad o mantenimiento predictivo.

El valor a corto y largo plazo de la fabricación inteligente

Se espera que la fabricación inteligente aporte aproximadamente 1,5 billones de dólares en valor a la economía global para 2022. Los beneficios directos esperados para los fabricantes individuales incluyen el aumento de la productividad, mejoras en la calidad y la optimización del uso de máquinas.

MachineMetrics localiza estos beneficios y los lleva a su instalación. También garantiza que reciba el retorno de sus inversiones en tiempo récord mediante los servicios plug-and-play que ofrecemos. Si busca reducir drásticamente el período de retorno de sus inversiones en fabricación inteligente, póngase en contacto con nuestro equipo.