Promocione sus productos o servicios con nosotros
Julio de 2017 Página 1 de 2

10 pruebas de que el Big Data está revolucionando la manufactura

Ángela Andrea Castro, Coordinadora editorial de Metalmecánica Internacional

Más allá de la teoría, buscamos para usted diferentes ejemplos de cómo y por qué debe sacarle provecho a los datos que se generan en su piso de producción.

Ríos de información han corrido bajo el puente de la Industria 4.0. No solo es el tema de moda en ferias y eventos, sino que poco a poco se abre paso dentro de los planes de inversión de los talleres de mecanizado alrededor del mundo.

Más allá de la teoría, buscamos para usted diferentes ejemplos de cómo y por qué debe sacarle provecho a los datos que se generan en su piso de producción.

1

Las cifras así lo demuestran.La encuesta “Data’s Big Impact on Manufacturing: A Study of Executive Opinions”, realizada por Honeywell con más de 200 ejecutivos de la industria manufacturera en Estados Unidos en 2016, señala que 67% de ellos tiene planes de invertir en analítica de datos en los próximos 12 meses, inclusive disminuyendo gastos en otras áreas del negocio para lograrlo. La razón: ven el Big Data como una solución viable a un ciclo de problemas que conducen tiempos de inactividad y pérdida de ingresos. Adicionalmente, 46% de los encuestados manifestó que implementar y usar analítica de datos ya no es opcional y destacaron que el Big Data les permite tomar decisiones informadas en tiempo real (63%), limitar los desechos (57%) y predecir el riesgo por tiempos de inactividad (56%).

2

Para 2025 podría generar un valor agregado anual de USD 1,8 billones en la industria.El McKinsey Global Institute (MGI) prevé que el Internet de las Cosas en el contexto de la manufactura aumentará la productividad entre 10 y 25% en las fábricas a nivel mundial las que, a su vez, obtendrán millonarios ahorros y nuevos ingresos gracias a su implementación.

3

40% de reducción en costos por mantenimiento. El MGI también estima que el uso de técnicas de mantenimiento predictivo disminuirá no solo los gastos asociados, sino también los tiempos de parada de los equipos (50%) y los relacionados con el reemplazo de máquinas defectuosas (5%). El Instituto explica que "una vez que las máquinas están interconectadas y gestionadas por los sensores y actuadores del IoT es posible mejorar significativamente la utilización de activos mediante el uso de equipos de detección automática para eliminar muchos de los errores humanos y de máquina que reducen la productividad".

4

Reasigne tareas y mejore su flujo de trabajo. Los chips y sensores no son solo para las máquinas y herramientas. Equipar a sus trabajadores con tags o sensores le permitirá hacer un seguimiento de las actividades, las tareas y las interacciones de estos para comprender mejor cómo opera su taller. El MGI estima que los beneficios de tal rediseño organizacional en el piso de fábrica podrían ser de USD 50 millones anuales. Además, estas tecnologías pueden ser aplicadas para alertar o detener a equipos o individuos si se acercan demasiado uno al otro, lo que podría reducir las lesiones de los trabajadores en entornos de fábrica entre 10 y 25%.

5

Los sensores ya están presentes en las principales armadoras del mundo. General Motors aprovecha los sensores para controlar las condiciones de humedad mientras sus vehículos son pintados y, si las condiciones ambientales son desfavorables, el vehículo o la pieza puede ser movida a otro lugar o los sistemas de ventilación pueden ser ajustados. Harley Davidson rastrea las velocidades de ventilación en sus áreas de pintura y puede ajustarlas algorítmicamente basándose en fluctuaciones ambientales. Ford ubicó sensores en virtualmente cada pieza de su equipo de producción en sus instalaciones de River Rouge, fuera de Detroit. Así, las máquinas del final del proceso pueden detectar si las piezas de trabajo que reciben de una máquina más arriba se desvían, indicando posibles problemas que pueden ser identificados y ajustados. Toyota reduce el tiempo y el costo de recalls sabiendo exactamente cuál máquina produjo cada componente de cada vehículo, lo que le permite rastrear y aislar la parte defectuosa (o el equipo defectuoso que lo produjo) rápidamente. Estos y otros ejemplos son reseñados en la “Guía para manufactura inteligente”, publicada en 2016 por la Fundación de Tecnologías de la Información e Innovación (ITIF, por su sigla en inglés).


Palabras relacionadas:
Industria 4.0, Big Data en manufactura avanzada, cómo aprovechar los datos de su producción, Big Data on Manufacturing, mercado de manufactura avanzada, costos de mantenimiento en producción, ventajas del big data, Mazak Corporation, Sandvik Coroman, DMG Mori Seiki.
x

Sección patrocinada por

Otras noticias de Manufactura avanzada

Documentos relacionados