Desbloquee la excelencia operativa con el análisis de datos de fabricación de ATS

Investigación y mejores prácticas

Análisis de datos de fabricación:convertir los datos en información operativa

Cada activo de fabricación, desde máquinas y sistemas hasta sensores y software, genera datos. Según una investigación reciente, las empresas industriales de todo el mundo ya crean más de 1,9 ZB de datos al año y están en camino de producir 4,4 ZB para 2030. 

El desafío es hacer que los big data sean procesables. Como señala una encuesta de Dun y Bradstreet, solo el 36 % de los fabricantes dicen que pueden tomar decisiones comerciales informadas con los datos existentes. 

El análisis de datos de fabricación ayuda a cerrar la brecha entre los datos sin procesar y la información procesable. Los marcos de análisis pueden identificar preocupaciones operativas inmediatas, realizar un seguimiento de las tendencias emergentes y proporcionar recomendaciones para optimizar el rendimiento de la línea de producción. Los análisis son esenciales para ofrecer excelencia operativa y seguir siendo competitivos en los mercados industriales en evolución. 

El análisis de datos de fabricación es la práctica de utilizar datos para evaluar, predecir y optimizar el rendimiento de fabricación. El análisis no se limita a los procesos de producción; también se aplica a las operaciones de mantenimiento, control de calidad, cadena de suministro y tecnología. 

En la práctica, la analítica ayuda a las empresas a obtener una comprensión más profunda de cómo actúan e interactúan los activos en toda la organización. Considere un fabricante que ve un fuerte aumento en el control de calidad fallido de un componente altamente especializado. En los últimos seis meses, el número de componentes que no superan los controles de calidad se ha quintuplicado. Un análisis superficial del problema no muestra ningún punto de falla consistente; Los problemas parecen aleatorios y desconectados. 

Sin embargo, un análisis de datos más profundo sugiere que la causa principal es una falla intermitente en los sistemas de la línea de ensamblaje. Investigaciones más exhaustivas muestran que esta falla empeora progresivamente con el tiempo. Equipados con esta información, los equipos pueden tomar medidas específicas para resolver el problema y reducir la necesidad de volver a trabajar.

Tipos de análisis de datos de fabricación

Hay cuatro tipos comunes de análisis de datos de fabricación:descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Usados ​​en conjunto, estos tipos de análisis ayudan a las empresas a comprender qué está sucediendo, por qué está sucediendo, qué es probable que suceda a continuación y qué medidas tomar. 

• Análisis descriptivo :  El análisis descriptivo ayuda a las empresas a comprender lo que está sucediendo; son una descripción de acontecimientos actuales o históricos. Aquí tienes un ejemplo. Una máquina empacadora ha estado experimentando un tiempo de inactividad inesperado. El análisis descriptivo evalúa las operaciones y proporciona una descripción: en promedio, cada dos días, la máquina recibe una entrada no válida, lo que hace que falle hasta que un técnico la reinicia. Si bien la mayoría de los fabricantes tienen acceso a análisis descriptivos, muchos se detienen ahí. Esto efectivamente los deja volando a ciegas. Saben lo que está pasando, pero no saben por qué, no saben qué viene después y no están seguros de cómo resolver el problema. 

• Análisis de diagnóstico:  Los análisis de diagnóstico profundizan para descubrir por qué suceden los eventos. En el caso de nuestra máquina empacadora, el análisis de diagnóstico revela un problema con las instrucciones del controlador lógico programable (PLC) que desencadena esta falla en circunstancias específicas. 

• Análisis predictivo :  Los análisis predictivos evalúan los resultados potenciales y la probabilidad de que ocurran. Para hacerlo, es necesario acceder a datos actuales e históricos, lo que permite que el software de análisis de fabricación evalúe varios factores simultáneamente. Realizar un análisis predictivo indica que el mismo tipo de error persistirá y probablemente será más frecuente con el tiempo. Además, el reinicio continuo de la máquina empacadora afectará negativamente su vida útil restante (RUL). 

• Análisis prescriptivo:  Los análisis prescriptivos ayudan a identificar qué acciones tomar; prescriben un curso de tratamiento que debería resolver el problema. En el ejemplo anterior, esto puede ser una reprogramación del PLC o puede ser un reemplazo si el dispositivo está desactualizado o no es compatible. 

Fuentes de datos clave en análisis de fabricación

Los análisis eficaces dependen de datos de múltiples fuentes en equipos, sistemas de mantenimiento y producción. Si bien los datos de una sola fuente ofrecen cierta información sobre las operaciones de la máquina y el rendimiento del sistema, proporcionan un valor limitado. Esto se debe a que las fuentes de datos únicas tienen un alcance limitado:los datos recopilados de un subsistema eléctrico pueden decirle a los equipos exactamente qué está sucediendo con las conexiones eléctricas y los cambios de voltaje, pero si la causa de los problemas está fuera del sistema mismo, el rastro se pierde. 

Al utilizar múltiples fuentes, los fabricantes están mejor equipados para rastrear, analizar y gestionar las tendencias clave. Las fuentes comunes incluyen: 

• Datos de equipos y sensores:  El equipo en sí es una fuente de datos. Los PLC conectados a sistemas computarizados de gestión de mantenimiento (CMMS) y soluciones de gestión de activos empresariales (EAM) proporcionan actualizaciones casi en tiempo real sobre el estado y el rendimiento de la máquina. Mientras tanto, los sensores IIoT conectados, como los diseñados para medir temperatura, vibración, presión y fricción, pueden ayudar a las empresas a detectar posibles problemas antes de que ocurran. 

• Datos de mantenimiento y fiabilidad:  Los datos históricos, como los registros de mantenimiento y las evaluaciones de confiabilidad, brindan contexto para las operaciones actuales. Por ejemplo, las máquinas que no reciben mantenimiento con regularidad son más propensas a fallar sin previo aviso. 

• Datos de producción y rendimiento:  Los datos de la carga de trabajo ofrecen información adicional. Si el equipo funciona continuamente sin pausas programadas para limpieza o mantenimiento, su tasa de falla aumenta. Esto puede estar relacionado con el aumento de los objetivos de producción o las expectativas de rendimiento que hacen que las empresas adopten un enfoque más reactivo para el mantenimiento de averías. 

• Datos de prueba e inspección de calidad:  El hecho de que las máquinas no se averíen no significa que funcionen según lo previsto. La calidad del producto y los datos de prueba proporcionan información clave sobre el rendimiento del equipo. Por ejemplo, si las pruebas periódicas muestran que los activos cumplen los objetivos de producción, pero 1 de cada 10 componentes no supera las inspecciones de control de calidad, puede valer la pena desconectar las máquinas temporalmente para realizar una inspección completa. 

• Datos de inventario y cadena de suministro:  Las tendencias a mayor escala también influyen en los análisis de fabricación. Si los problemas en la cadena de suministro dejan a las empresas sin los materiales necesarios, ni siquiera las máquinas de alto rendimiento alcanzarán los objetivos de producción. Y si las estrategias de gestión de activos de MRO son limitadas (o inexistentes), las reparaciones de equipos pueden requerir tiempo adicional para obtener, enviar y recibir componentes esenciales.  

Cómo el análisis de fabricación mejora el rendimiento operativo

Analytics ayuda a las empresas a conectar los puntos:si ocurre X, Y es el resultado probable, mientras que Z es posible. Los factores A, B y C influyen en la probabilidad y repetibilidad del evento. Este reconocimiento de patrones ofrece múltiples beneficios, como: 

• Eficiencia y rendimiento mejorados 

• Reducción del tiempo de inactividad y variabilidad 

• Mejor utilización de los recursos y operaciones más predecibles 

• Toma de decisiones más rápida e informada 

El papel del análisis de datos en el mantenimiento y la confiabilidad

Un mayor tiempo de actividad respalda directamente el rendimiento de la producción. Mientras tanto, la reducción del tiempo de inactividad significa menos esfuerzo y menos recursos dedicados al mantenimiento reactivo. El análisis de datos avanzado permite ambas cosas. Equipadas con datos oportunos y precisos, las empresas pueden: 

• Identificar patrones y tendencias:  Los patrones y tendencias brindan visibilidad de lo que ya sucedió y ayudan a las empresas a predecir lo que sucederá a continuación. Equipados con esta información, los equipos de mantenimiento pueden tomar medidas para reducir el tiempo de inactividad no planificado. 

• Admite mantenimiento predictivo y basado en condiciones:  El análisis de condición en tiempo real permite el mantenimiento basado en la condición. Por ejemplo, si se detectan picos repentinos de temperatura, los equipos pueden desconectar el equipo de forma proactiva para resolver el problema. Si se identifican cambios más graduales, los equipos pueden crear un plan de mantenimiento predictivo para abordar el problema durante las reparaciones programadas periódicamente. 

• Priorizar las actividades de mantenimiento:  Los datos ayudan a los equipos a priorizar las actividades de mantenimiento. Los problemas menores se pueden solucionar durante reparaciones mensuales o trimestrales, mientras que los problemas de misión crítica se pueden resolver tan pronto como las piezas necesarias estén disponibles. 

• Mejorar la gestión del ciclo de vida de los activos:  El RUL del equipo varía según las cargas de trabajo, las condiciones ambientales y las fallas de las piezas. El análisis de datos ayuda a identificar posibles problemas que reducen el RUL y a resolverlos para extender la vida útil restante, lo que a su vez mejora la gestión del ciclo de vida de los activos. 

• Reducir el mantenimiento reactivo:  El mantenimiento reactivo es caro y requiere mucho tiempo. ¿Por qué? Porque no comienza hasta que las máquinas se detienen. Cuando se producen fallas, los equipos inician el proceso de análisis de la causa raíz de las fallas (RCFA) y solución, lo que puede llevar días o semanas, lo que deja las máquinas fuera de línea y reduce el rendimiento de la producción. 

El análisis de big data ayuda a predecir y prevenir fallas comunes para reducir el mantenimiento reactivo. En pocas palabras, los datos constituyen la base de las estrategias de mantenimiento proactivo y preventivo que permiten a las empresas actuar antes de que los problemas afecten el rendimiento de la producción. Estas estrategias son esenciales para optimizar las líneas de producción, reducir el gasto reactivo y mejorar la vida útil de los equipos. 

Análisis de datos y Fabricación 4.0

El análisis de datos también desempeña un papel fundamental en las iniciativas de Fabricación 4.0. Utilizada a menudo como una forma específica de fabricación para describir las iniciativas de la Industria 4.0, la Fabricación 4.0 conecta activos, procesos y sistemas para producir marcos de producción interconectados e interoperables que permitan la transformación digital a escala. 

Esta transformación digital es necesaria para que las empresas gestionen eficazmente las cambiantes expectativas de los clientes, los cambiantes requisitos de la cadena de suministro y los flujos de trabajo siempre conectados. El análisis de datos sustenta esta transformación. 

En primer lugar, el análisis de datos permite a las organizaciones conectar sensores IIoT con otros activos conectados. Esto proporciona una visión holística de las operaciones que permite a los operadores de equipos y a los equipos de mantenimiento identificar e informar problemas rápidamente. En este mismo sentido, los análisis permiten monitorear el desempeño en tiempo real. Esta supervisión se puede personalizar según el dispositivo, lo que permite a los equipos realizar un seguimiento de métricas o KPI específicos, como el tiempo medio entre fallos (MTBF) o el tiempo medio de reparación (MTTR). 

El análisis de datos también respalda la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. En primer lugar, las empresas pueden utilizar el análisis de datos para evaluar y verificar los resultados de la IA. Si bien las herramientas inteligentes destacan por detectar patrones, sus resultados aún requieren validación con datos operativos.  

Los análisis también pueden ayudar a las empresas a identificar las funciones más adecuadas para la IA. La naturaleza de las herramientas inteligentes facilita que los fabricantes gasten de más en nuevos programas y plataformas que tienen un listón de entrada bajo pero que ofrecen un valor de línea de negocio limitado. Gracias a la analítica, los equipos pueden identificar y evaluar posibles casos de uso de la IA. 

Por último, el análisis de datos prepara el escenario para la optimización de circuito cerrado y la mejora continua. Muchos procesos de fabricación son circuitos naturalmente cerrados. Por ejemplo, si bien vale la pena comprender cómo interactúan los activos de la línea de producción entre sí, la mejora del rendimiento comienza con un análisis de circuito cerrado de la eficiencia, confiabilidad y precisión de los equipos. Los análisis ayudan a las empresas a obtener una visión general de procesos más pequeños y de ciclo cerrado. 

Mientras tanto, la combinación de datos de múltiples procesos de circuito cerrado prepara el escenario para el desarrollo de hojas de ruta de mejora continua que combinan datos en tiempo real con una estrategia a largo plazo.

Comenzando con el análisis de datos de fabricación

Para muchas empresas, empezar a analizar datos de fabricación puede resultar abrumador. Con tantos datos de tantos activos, buscar información útil puede parecer una pérdida de tiempo y dinero.  

Cinco mejores prácticas pueden ayudar a agilizar el proceso. 

1. Empiece con preguntas empresariales claras:  Primero pregunte y luego implemente. Identifique equipos críticos con altas tasas de fallas y luego cree preguntas claras que necesiten respuestas basadas en datos, como "¿Por qué ocurre la falla X?", "¿Cuándo comenzó el problema Y?" o "¿Cuál es el mejor curso de acción para resolver Z?" 

2. Céntrese en casos de uso de alto impacto:  No todas las máquinas son igualmente importantes para la producción. Si bien una falla en una máquina empacadora de respaldo puede reducir los volúmenes de rendimiento, no descarrila las operaciones. Mientras tanto, las paradas repentinas de equipos de ensamblaje clave crean impactos inmediatos y cuellos de botella posteriores. Al centrarse en casos de uso de alto impacto, las empresas pueden reducir el riesgo de costosos tiempos de inactividad.

3. Utilice proyectos piloto para demostrar su valor:  Empiece poco a poco para demostrar su valor. Seleccione una máquina crítica para analizar y luego identifique fuentes de datos clave. Haga los números, implemente las sugerencias y realice un seguimiento de los resultados. Si tiene éxito, amplíelo. Si no, inténtalo de nuevo. 

4. Desarrollar capacidades de forma incremental:  Dado que los procesos de fabricación son interdependientes por naturaleza, intentar hacer demasiado y demasiado rápido puede crear complejidad y reducir la visibilidad de los datos. En lugar de ir demasiado lejos, piense profundamente; desarrollar capacidades de forma incremental centrándose primero en los equipos clave y adoptando un enfoque medido para la expansión en todas las líneas de producción. 

5. Alinear el análisis con los objetivos operativos:  El análisis de datos ofrece el mayor valor cuando se alinea con los objetivos operativos. Si los resultados de alta calidad son su principal prioridad, no se centre en la velocidad. En su lugar, evalúe los datos a través de la lente del control de calidad y pondere los KPI relacionados con la calidad por encima de sus contrapartes de velocidad o costo. 

Convertir la información en una ventaja de fabricación

El análisis de datos de las operaciones de fabricación, el rendimiento, la eficiencia y la conectividad es una capacidad estratégica que permite la toma de decisiones en tiempo real, mejora la resiliencia de los equipos y allana el camino para nuevas soluciones como la inteligencia artificial y la automatización. ¿Conclusión? El análisis de datos impulsa la excelencia en la industria manufacturera moderna.  

ATS ayuda a los fabricantes a aplicar análisis de datos para impulsar decisiones más inteligentes y respaldar la transformación digital. Hablemos. 

Referencias

Investigación ABI. (Tercer trimestre de 2024). Generación de datos por industria manufacturera. https://www.abiresearch.com/news-resources/chart-data/manufacturing-industry-amount-of-data-generated 

Dun y Bradstreet. (2025). La crisis de confianza en los datos del sector manufacturero. https://www.dnb.co.uk/blog/supplier-risk/manufacturing-data-quality-ai-failure-gap.html  

Recursos

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