Analítica Manufacturera: Definición, Casos de Uso Clave y Beneficios Tangibles

Con la llegada de la Industria 4.0 y el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), una transformación digital está en marcha. La industria manufacturera comienza a usar analítica impulsada por datos de producción en tiempo real, no solo para tomar decisiones mejores y más rápidas, sino también para permitir la automatización en toda la organización.

Equipos conectados a través de sensores y dispositivos edge alimentan volúmenes masivos de datos a plataformas de analítica basadas en la nube que pueden analizar y comprender datos más rápido que la percepción humana. Estos datos pueden usarse para impulsar la toma de decisiones en tiempo real y mejoras significativas de procesos en toda la empresa.

Este artículo explicará qué es la analítica manufacturera y listará casos de uso para consideración. También explicará los beneficios y objetivos de la analítica manufacturera aplicada en cualquier planta o fábrica.

¿Qué es la Analítica Manufacturera?

La analítica manufacturera es el uso de datos de máquina, operacionales y de sistemas para gestionar y optimizar la producción, incluyendo funciones clave como mantenimiento, calidad y planificación. Con datos precisos y en tiempo real, los fabricantes pueden tomar decisiones mejores y más rápidas.

Los fabricantes han usado datos para mejorar la eficiencia y avanzar en su cuota de mercado durante muchos años. Pero el cambio más significativo hoy es cómo se recopilan los datos. Muchas empresas aún usan métodos tradicionales fragmentados para captura de datos, con personal comprobando y registrando factores manualmente, rellenando formularios e historiales de operación y mantenimiento para máquinas en la planta. Desafortunadamente, estos métodos son altamente inexactos debido a errores humanos. También consumen mucho tiempo, están abiertos a sesgos y no generan la calidad de análisis requerida para una toma de decisiones precisa.

Pero con la transformación digital en marcha en la fabricación, los dispositivos conectados pueden reducir el trabajo asociado con la recopilación y documentación manual de datos. Y como esta tecnología y software utilizan analítica avanzada y algoritmos, los insights derivados son en tiempo real y mucho más accionables.

La recopilación automatizada de datos de máquina está impulsando la próxima generación de analítica manufacturera, desbloqueando una miríada de casos de uso avanzados que van desde monitoreo y diagnóstico simples hasta mantenimiento predictivo y automatización de procesos.

En analítica manufacturera, la captura de datos que registra eventos puede aprovecharse para aumentar la utilización de equipos, reducir costes, impulsar mejora de procesos, reducir errores basados en humanos y hacerlo a una profundidad que revela condiciones precisas de máquinas y tendencias en producción.

 

Principales Casos de Uso para la Analítica Manufacturera

Los datos de producción en tiempo real están cambiando la industria manufacturera dramáticamente. Consideremos varios casos de uso de analítica manufacturera que la conectividad de máquinas en tiempo real ha hecho posible:

Predicción de Fallos y Mantenimiento Preventivo

Los programas de mantenimiento preventivo existen en la fabricación desde hace décadas. La idea es que mediante programas basados en uso o tiempo, las averías no planificadas son menos probables. Al aplicar analítica, los datos en tiempo real pueden aprovecharse para hacer más que prevenir averías.

Puede predecir con alta precisión la probabilidad de una avería y el momento en que ocurrirá. Esto reduce costes permitiendo a técnicos realizar reparaciones en el momento óptimo de la máquina y preparar repuestos. Esto reduce la inactividad total y aumenta la productividad.

Más información sobre analítica predictiva en fabricación.

Previsión de Demanda y Gestión de Inventario

La previsión de demanda es crítica para fabricantes modernos y tener control completo de la cadena de suministro permite mejor control de inventario.

Pero la planificación de demanda puede ser compleja. Con la adición de métodos de ciencia de datos, el control extremo a extremo de la cadena de suministro puede usarse junto con datos de planta en tiempo real para gestionar mejor compras, control de inventario y transporte. Se pueden generar planes de demanda altamente precisos que identifiquen tendencias que de otro modo pasarían desapercibidas.

Con mejor entendimiento de cuánto tarda en fabricar piezas, cuánto durarán las corridas de trabajo y los costes y beneficios esperados de un trabajo dado, los fabricantes pueden estimar mejor su necesidad de material para mejorar la planificación.

Optimización de Precios

Los tiempos de ciclo juegan un papel importante en la fijación de precios. Y conocer tiempos precisos para creación de piezas y costes asociados permite modelos de coste precisos y estrategias de precios optimizadas. Fijarlos demasiado bajo reduce rentabilidad mientras que fijarlos demasiado alto puede afectar la demanda. Una plataforma de analítica avanzada para fabricación puede traer estos datos adelante para asegurar que los precios se establezcan apropiadamente. MachineMetrics puede ayudar a fabricantes a optimizar sus estándares de trabajo para asegurar tiempos de ciclo precisos.

Análisis de Garantía

Para muchos fabricantes, el soporte de garantía puede ser una carga. A menudo, las garantías consisten en un enfoque "talla única" que es más general. Esto permite incertidumbre y problemas inesperados en la ecuación.

Al aplicar ciencia de datos y capturar información de garantías activas en el campo, los productos pueden mejorarse o cambiarse para reducir fallos y por tanto costes. También puede llevar a iteraciones más informadas para nuevas líneas de productos para evitar proactivamente quejas en campo.

Robotización

La evolución de la IA y algoritmos avanzados de machine learning han hecho que el auge de la robótica sea casi inevitable. Y a medida que estos robots mejoran, los datos que suministran en la ejecución de sus tareas aumentarán.

Al incluir estos datos dentro de una potente plataforma de analítica manufacturera basada en la nube, la calidad puede controlarse a nivel micro. La evolución de la robótica también llevará a una mejor construcción de máquinas por fabricantes OEM.

Desarrollo de Producto

Un proceso costoso en fabricación es el desarrollo de producto. Para mantenerse competitivos, las empresas deben pagar I+D para crear nuevas líneas de producto, mejorar modelos existentes y desarrollar nuevos servicios de valor añadido.

Anteriormente, esto se hacía mediante modelado iterativo excesivo para llegar al mejor producto. Pero ahora, la ciencia de datos y analítica manufacturera avanzada hacen posible que gran parte de este proceso se simule. Usando "gemelos digitales" y otros métodos de modelado, condiciones del mundo real pueden generarse virtualmente para predecir rendimiento y reducir costes de I+D.

Aplicaciones de Visión Artificial

El control de calidad automatizado ha avanzado mucho. Ha evolucionado de sensores de disparo, cables de caída y otros dispositivos mecánicos a una colección altamente sofisticada de dispositivos ópticos avanzados. Al vincular estos dispositivos a la recopilación de datos, los sensores pueden añadir datos al flujo a través de óptica, temperatura y aplicaciones avanzadas de visión como detección térmica e infrarroja para controlar paradas con precisión. Esto también permite mayores velocidades, menor mano de obra y el santo grial de cualquier fábrica: fabricación "lights out".

Gestión de Riesgos en la Cadena de Suministro

Al igual que los datos que vienen de máquinas de producción, datos también pueden capturarse de materiales en tránsito y transmitirse directamente desde equipos de proveedores a la plataforma de software para ayudar a proporcionar visibilidad extremo a extremo en la cadena de suministro.

Usando analítica manufacturera, las empresas pueden gestionar sus cadenas de suministro en formato "torre de control", dirigiendo y redirigiendo recursos para acelerar o ralentizar. También pueden pedir suministros de respaldo y stocks de seguridad cuando se detecta nueva demanda y activar proveedores secundarios cuando ocurre disrupción.

Beneficios de la Analítica Manufacturera

La conciencia contextual es crítica para sistemas manufactureros avanzados. La analítica manufacturera proporciona esa conciencia en tiempo real. Esto hace a las empresas más competitivas al optimizar coste, calidad, desarrollo de producto y satisfacción del cliente. La analítica manufacturera empodera a las empresas para mejorar productividad y rentabilidad aprovechando el flujo masivo de datos generado por sus equipos de producción. Con herramientas de visualización intuitivas, paneles, algoritmos de machine learning y analítica avanzada, insights accionables están disponibles para gerentes y tomadores de decisiones en toda la empresa.

Creemos que los beneficios de la analítica manufacturera caen en tres categorías distintas:

Reducción de Costes

Porque los procesos pueden optimizarse con los insights revelados en la analítica, el coste puede reducirse significativamente. Y el crecimiento de la robótica, así como la toma de decisiones autónoma o semi-autónoma de máquinas, reduce mano de obra. Lo mismo ocurre con programas de mantenimiento predictivo y prescriptivo probados para reducir costes y aumentar productividad al bajar inactividad y gestionar mejor inventarios de repuestos.

Aumento de Ingresos

Con insights en tiempo real disponibles en producción, gestión de inventario y planificación de demanda y suministro, los fabricantes pueden responder rápido a cambios en la demanda. Supongamos que los datos les dicen que se acercan a capacidad máxima. En ese caso, pueden añadir horas extra, añadir capacidad, alterar procesos u ajustar otros aspectos de producción para responder y mantener tiempos de entrega.

Beneficios Diversos

Con el aumento de capacidades proporcionadas por la analítica manufacturera, hay beneficios diversos también. Estos incluyen reducción de consumo energético, protocolos ambientales más seguros, reducción de errores de cumplimiento y aumento de satisfacción del cliente.

Objetivos de la Analítica Manufacturera

La recopilación tradicional de datos en fabricación era fragmentada y propensa a errores. También era difícil traducir datos en acción significativa y toma de decisiones. O la información estaba retrasada, incompleta, o contenía sesgo humano no intencional (como redondear conteos de piezas o tiempos de inactividad). La analítica manufacturera busca desaislar datos, analizarlos en tiempo real y usarlos para permitir decisiones mejores y más rápidas en toda la empresa, o incluso automatizar esas decisiones por completo.

Al detectar problemas antes de que ocurran, los procesos de producción pueden optimizarse y la utilización general de equipos puede mejorarse significativamente. También ayuda a agilizar cadenas de suministro y crear transparencia en ellas. Porque la analítica manufacturera usa algoritmos avanzados de machine learning, puede ayudar a identificar oportunidades y optimizar procesos.

Como se ve en los casos de uso de analítica manufacturera arriba, el uso de producto puede incluirse en el nuevo desarrollo de productos. Y junto con tecnología de gemelo digital e información de garantía entrante, puede impulsar nuevos productos mejores con tasas de fallo reducidas y menores costes de producción. Estos mismos ejemplos de casos de uso pueden impulsar mayor rendimiento detectando y alertando al personal rápidamente a problemas a nivel de máquina. Esto reduce inactividad y tasas de desperdicio.

Seleccionando la Solución Adecuada

El área de fabricación está experimentando cambios considerables debido al desarrollo de tecnologías que pueden recopilar datos de producción y aprovecharlos para tomar mejores decisiones diariamente.

Sin embargo, al decidir sobre la solución adecuada para habilitar analítica en la planta, los fabricantes deberían considerar algunas propuestas de valor clave. Aquí hay algunas preguntas para hacer al considerar una solución:

• ¿Puede la solución recopilar datos de producción en tiempo real?
• ¿Cuál es la fuente de los datos de producción? ¿Equipos, personas o sistemas? ¿Todos los anteriores?
• ¿Los datos están estandarizados en un modelo que pueda propagarse fácilmente en informes predefinidos y ser consumidos por otros sistemas de gestión (MES, ERP, CMMS)?
• ¿Qué tan rápido puede el software llevarle al valor? ¿Qué problemas resolverá?

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