Revolucionando la Producción Automotriz: Superando Desafíos de Fabricación con Soluciones IoT

Abordando Problemas Complejos de Fabricación Automotriz con IIoT

La fabricación automotriz debe mantenerse ágil para satisfacer las demandas de un mercado dinámico. Los desafíos operativos seguirán abundando en un entorno globalmente competitivo y complejo, y las fábricas que soportan múltiples modelos automotrices con características opcionales personalizadas requerirán un flujo de trabajo ágil.

Esto significa que los procesos de producción se volverán menos lineales y más modulares. Las máquinas de propósito único fijas ahora deben tener flexibilidad de tareas para diferentes trabajos por lotes dentro del entorno de producción y los tiempos de respuesta para configuración y desmontaje serán limitados y rápidos. Además, los robots colaborativos deben ser lo suficientemente inteligentes para interactuar de forma segura con humanos en varias etapas de producción, y las situaciones de parada de línea, donde los equipos deben repararse inesperadamente, pueden afectar negativamente la eficiencia de producción de toda una fábrica.

Los fabricantes automotrices están recurriendo al Internet Industrial de las Cosas, entre otras soluciones de Industria 4.0, para resolver estos problemas complejos.

IoT y Gemelos Digitales

El despliegue de una estrategia IoT automotriz en busca de mayor eficiencia de automatización de fábrica debe abordarse holísticamente. Debe considerarse dentro del contexto de la infraestructura existente, recursos humanos, calidad, mejoras de procesos y toma de decisiones operativas. Se puede tomar un enfoque dirigido a aquellas áreas de fabricación que requieren las mejoras de eficiencia más urgentes. Para arquitectar adecuadamente un sistema IoT para fabricación automotriz, primero debemos comenzar con el fin en mente respondiendo dos preguntas fundamentales. Primero, ¿qué problema o respuesta necesita resolverse? Segundo, ¿qué predictores necesitamos para resolverlo? Esto impulsará la arquitectura de diseño de arriba hacia abajo.

La integración de un sistema IoT puede introducirse en capas según sea necesario para iniciativas de ROI. Sin embargo, un diseño completo desde el inicio descubrirá el hardware de sensores, software y modelos analíticos necesarios para maximizar la productividad. La evidencia del panel de analíticas de fábrica puede resaltar las brechas entre la ejecución y un modelo de fábrica ideal.

A nivel de máquina, un gemelo digital de activo abarca datos de ingeniería detallados para simular la función de un activo de equipo. A partir de esta simulación, se puede realizar análisis para extraer información sobre el comportamiento en el mundo real. Su capacidad puede proporcionar datos de rendimiento a través de muchos contextos operativos dentro de su propio entorno de fabricación. Uno de los mejores ejemplos de caso de uso de un gemelo digital de activo es cuando se usa para recopilar datos de confiabilidad para una mejor comprensión de fallos potenciales para que puedan preverse y gestionarse de manera predecible.

La replicación digital de una fábrica automotriz completa puede identificar áreas de mejora para mostrar el rendimiento óptimo ideal de muchos sistemas complejos. Todo el proceso puede ser respaldado por una simulación de gemelo digital empresarial que puede compararse en tiempo casi real con resultados medidos. No solo los datos de esta simulación proporcionarán información sobre eficiencias logísticas, sino que la optimización de máquinas a través de adaptaciones flexibles puede monitorearse para el ajuste fino de la operación.

Calidad Automotriz

La mano de obra de calidad dentro de la industria automotriz es insuperable. No puede ser una ocurrencia tardía, sino que la calidad debe ser inherente dentro de la arquitectura de diseño de la producción automotriz. Con un requisito de tasa de defectos ultra-baja, donde 1 ppm puede mejorarse, la calidad a lo largo de todo el proceso de fabricación es primordial. Esto impulsa no solo la calidad de entrada de materiales, sino la optimización de máquinas y procesos durante el ensamblaje. Al monitorear la actividad de rendimiento de máquinas dentro de una infraestructura IoT, se pueden realizar mejoras de proceso en tiempo real con flujos de trabajo que proporcionan insights para mejoras de calidad accionables. Esto, a su vez, impulsará productos de mayor calidad a través de la plataforma de fabricación.

Insights para la Toma de Decisiones

Los fabricantes automotrices pueden luchar por encontrar talento calificado para soportar maquinaria cada vez más compleja. El mantenimiento ya no puede basarse en un modelo de funcionar-hasta-quebrar, sino en optimización continua. Aunque los programas de aprendizaje de mantenimiento se están expandiendo, sensores en red a través de máquinas pueden predecir su propio mantenimiento y ofrecer soluciones para mejoras operativas. El mantenimiento predictivo y la optimización prescriptiva prospectiva pueden dirigirse con modelos analíticos que comparan la actividad real con la simulación digital. Una estrategia reactiva a lo que sucedió en el turno del día anterior ya no puede ser óptima. Decisiones proactivas desde un despliegue IoT para mejorar la actividad del mañana serán impulsadas por una infraestructura que genera información perspicaz de datos de máquinas y operativos.

Inalámbrico para Equipos Heredados

La automatización práctica dentro de una fábrica debe impulsar un retorno de inversión significativo que tenga sentido empresarial. Para equipos heredados, una nueva implementación de IoT no siempre puede ser el mejor curso de acción en todas las áreas del negocio. El objetivo de IoT debe ser lograr una mejor forma de trabajar, no simplemente desplegar nuevos sistemas empresariales. Sin embargo, el equipo automotriz existente no necesita ser un obstáculo para desplegar una nueva estrategia IoT. Las infraestructuras inalámbricas para nuevos equipos ahora pueden superponerse sobre sistemas empresariales heredados sin interrumpir sistemas de comunicaciones cableadas robustos. La interacción fluida entre lo viejo y lo nuevo puede lograrse con el hardware y estrategia de red IoT adecuados.

Soluciones IoT para Fabricación Automotriz

Una estrategia IoT automotriz necesitará una plataforma que aproveche la experiencia ya existente en la fábrica. Los empleados con conocimiento práctico ya saben cómo se ve el mal rendimiento de una máquina cuando lo ven. Los insights de una solución IoT deben expandir esta experiencia para que el personal la utilice y extraiga los mejores insights. La plataforma industrial IoT de MachineMetrics integra herramientas de análisis que transforman datos crudos de sensores de máquinas con modelos analíticos de series temporales. Este conocimiento puede digerirse para transformar estos insights en sistemas impulsados por datos, no solo por personas que han tenido experiencias de primera mano.

Los paneles de MachineMetrics son intuitivos para colocación tipo arrastrar-y-soltar dentro del entorno. La capacitación hace conexiones lógicas desde lo que ya se ha experimentado en la planta de producción. Disparadores de alertas a gerentes, supervisores de planta y trabajadores de fábrica permiten decisiones a través de la jerarquía organizacional. Los algoritmos de modelos de datos se entrenan aún más con nuevas entradas para converger en soluciones más rápido en el futuro. Los modelos de datos pueden convertirse en los expertos de la operación a medida que se gana inteligencia adicional sobre comportamientos del mundo real. MachineMetrics integra una plataforma industrial IoT completa para monitoreo de máquinas, monitoreo de condiciones, mantenimiento predictivo y optimización de procesos para insights accionables dentro de la fabricación automotriz.

Descubra cómo MachineMetrics ayuda a los fabricantes automotrices a aprovechar los datos de máquinas para tomar decisiones mejores y más rápidas en tiempo real.