10 pruebas de que el Big Data está revolucionando la manufactura

10 pruebas de que el Big Data está revolucionando la manufactura

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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.

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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%).

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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.

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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".

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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%.

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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).

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Aplicaciones en la industria aeroespacial. El flujo de datos producido por los motores y los aviones también cambia las ofertas de servicio y soporte que los fabricantes de pueden proporcionar. La “Guí­a para manufactura inteligente” destaca que un motor de un Boeing 737 produce 20 terabytes de datos cada hora en vuelo. GE Aviation Engines sigue las condiciones exactas de temperatura, humedad, altitud, partí­culas en el aire de cada milla volada por sus motores. Así­, cuando GE presenta sus cuentas por servicios de mantenimiento de motores a las aerolí­neas, su oferta está basada en el conocimiento del uso histórico y la experiencia de cada motor en el contrato. Rolls Royce utiliza IoT para recopilar datos sobre el uso de sus motores en tiempo real, lo que minimiza sus costos de operación al tiempo que aumenta la vida útil del motor.

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Poductos inteligentes más allá de su fábrica. El ITIF señala que la manufactura inteligente ahora permite que los mismos productos transmitan información sobre cómo son consumidos y cuidados, datos que se pueden volver a introducir en el proceso de diseño para mejorar futuras versiones. Reseña que, por ejemplo, Tesla ha instalado en sus carros un software de piloto automático cuya funcionalidad se puede actualizar remotamente. “En otro caso, en 2013, las baterí­as de dos coches Modelo S fueron perforadas y se incendiaron después de que los conductores golpearan objetos metálicos en la carretera. Tesla se dio cuenta de que el chasis de algunos de sus vehí­culos estaba demasiado cerca del suelo y pudo enviar una actualización de software a todos los vehí­culos modelo S que elevaba su suspensión bajo ciertas condiciones”.

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Los proveedores de la industria también invierten. Como parte de la implementación de su concepto iSmart, Mazak invirtió USD 30 millones en su planta de manufactura en Kentucky dentro de la cual fabrica más de cien diferentes modelos de máquinas herramienta. Esta fábrica iSMART utiliza celdas de manufactura y sistemas en una integración completamente digital para lograr un flujo de intercambio de datos libre en términos de control de procesos y monitoreo de operaciones. Esto se logra gracias a la plataforma SmartBox desarrollada por la compañí­a y al protocolo de comunicaciones abiertas MTConnect que proporciona conectividad y la capacidad de monitorear los datos obtenidos de todas las diferentes máquinas, células, dispositivos y procesos del piso de producción. Recientemente, Mazak y Cisco anunciaron un acuerdo de colaboración para desarrollar productos para la conexión segura de máquinas herramientas y otros equipos de producción, para realizar análisis de Big Data y acelerar el uso del IIoT a través de SmartBox.

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Herramientas inteligentes para el mecanizado del futuro. Sandvik Coromant presentó en el último año un extenso portafolio de aplicaciones y servicios enmarcados en la Industria 4.0 que permiten predecir y seguir el desempeño de las herramientas de corte antes, durante y después de los procesos de mecanizado. Según el proveedor, tener sensores en las herramientas permite reducir los tiempos de preparación, indicar la calidad de la superficie que se está produciendo y las vibraciones, monitorear la temperatura, grabar cortes, decirle al operador si está cortando o no y señalar cuándo la herramienta está desgastada.

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Máquinas herramienta con sensores integrados. En la feria JIMTOF, realizada a finales de 2016 en Tokio, DMG Mori y Schaeffler lanzaron el proyecto de innovación “Machine Tool 4.0” que conecta la tecnologí­a existente con nuevos componentes digitalizados. Se presentaron dos prototipos basados en el centro de mecanizado universal de fresado y torneado de cuarta generación DMC 80 FD duoBLOCK. A este le integraron sensores adicionales para medir vibraciones, fuerzas, temperaturas y presiones en casi todas las posiciones relevantes de rodamiento en el proceso de mecanizado para recopilar información óptima sobre el estado de la máquina.

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