Tres ejemplos líderes de tecnología de fabricación avanzada

Impulsar una transformación digital con tecnología de fabricación avanzada

Las fábricas de antaño eran entornos muy estáticos. Tenías el edificio, el equipo, los trabajadores y la cuota. Fichar, cumplir la cuota del día e ir a casa a cenar. Si bien fueron revolucionarias en su tiempo, este tipo de fábrica rinde mal en la cultura moderna con demandas constantemente fluctuantes, expectativa de velocidad y feroz competencia y colaboración por igual. Las cosas se mueven más rápido ahora —información, bienes, maquinaria. Todo.

Los fabricantes tradicionales implementan tecnología de fabricación avanzada para mantenerse ágiles. Les proporciona versatilidad, la capacidad de flexionarse y adaptarse a demandas del mercado, y utilizar sus recursos más efectiva y eficientemente. Esta estrategia reduce riesgo —una empresa rígida podría desmoronarse ante crisis o demanda reducida, mientras un fabricante avanzado puede adaptarse a lo que el mundo le lance.

¿Qué tecnologías usan estos fabricantes avanzados que les da tal ventaja? Si bien hay muchas, a continuación hay tres piezas importantes de la ecuación.

Machine Learning

El machine learning beneficia a fabricantes avanzados en básicamente todos los niveles de negocio, desde previsión de demanda hasta operaciones, producción, mantenimiento y todo entre medio.

El machine learning analiza datos para encontrar patrones que luego aprende y contextualiza.

Puede predecir con precisión la demanda esperada para establecer metas de producción, impulsar la eficiencia de utilización de máquinas, analizar datos de máquina para determinar cuándo se romperán piezas antes de que un operador humano pueda notarlo, y más. El machine learning, un subconjunto de inteligencia artificial, se ha convertido en un pilar de cualquier fabricante avanzado verdaderamente competitivo y basado en datos.

Edge Computing

El edge computing ayuda a resolver el problema de tener demasiados datos para transferir de forma confiable y eficiente en tiempo a un centro de datos para análisis. Al desplegar dispositivos en el "borde" de un sistema que pueden ofrecer cierto grado de filtrado y cómputo antes de enviar la información relevante a la nube para análisis adicional, los fabricantes pueden lograr tiempos de respuesta más rápidos, especialmente en instalaciones que usan muchos dispositivos IIoT industriales.

El edge computing también hace que la tecnología usada en fábricas inteligentes sea escalable. Incluso con throughput masivo de datos, los dispositivos edge ofrecen escalabilidad sin precedentes, permitiendo casos de uso de analítica edge.

Esta tecnología se usa para variedad de casos de uso manufactureros incluyendo monitoreo basado en condición, mantenimiento predictivo, monitoreo y control de precisión, realidad virtual en instalaciones de producción y Manufactura-como-Servicio.

Recopilación de Datos de Alta Frecuencia

Los sensores IoT tradicionales —si se puede llamar así— recopilan datos, pero a una velocidad que no siempre muestra la imagen completa cuando llega el momento del análisis.

"Imagine que está intentando aprender una nueva melodía en el piano, pero la partitura solo tiene una de cada diez notas. ¿No sería bastante difícil?

Eso es lo que es aprender lo que hace su máquina con datos que solo tocan unas pocas notas de la pieza entera." —Lou Zhang, MachineMetrics

Los adaptadores de datos de alta frecuencia, sin embargo, permiten una tasa de captura de 1000 puntos por segundo (1 kHz). Con este nivel de granularidad, los datos pueden mostrar tendencias mucho más predecibles, especialmente cuando se combinan con tecnología machine learning.

A diferencia de sensores IoT tradicionales, este dispositivo de datos sin sensores puede soportar entornos manufactureros hostiles como aquellos que involucran químicos cáusticos o escombros voladores. Mientras un sensor puede necesitar recalibración debido a variables presentes en casi cualquier entorno manufacturero, este tipo de adaptador de datos de alta frecuencia utiliza información directamente de la computadora de la máquina y no está sujeto a necesidad de calibración, reemplazo o anular la garantía de equipos manufactureros costosos. Esta alternativa es escalable, confiable, precisa y rentable, mientras los sensores IoT de la vieja escuela no lo son.

El Adaptador de Datos de Alta Frecuencia de MachineMetrics es simple de instalar DIY y utiliza dispositivos edge computing y, cuando es relevante, machine learning para derivar el mayor significado de sus datos más importantes. Esta solución escalable puede desplegarse en docenas de equipos que todos usan solo un dispositivo edge. Esta pila tecnológica habilita mantenimiento predictivo, optimización de herramientas, diagnóstico y optimización de calidad en una solución asequible. La plataforma IIoT industrial completa de MachineMetrics ofrece impulsos a optimización de procesos y monitoreo de producción. ¿Quiere ver cómo podría funcionar para usted? Reserve una demostración.