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Abril de 2020 Página 2 de 3

Los 5 pasos clave para desplegar una fábrica inteligente de manufactura

Dr.-Ing. Miguel Garzón

Una fábrica inteligente basa su éxito en el intercambio eficiente de información entre los operarios, máquinas y recursos en tiempo real.

2. Monitoreo en línea

En lo posible todos los datos clave para un proceso deben ser adquiridos, digitalizados y estructurados. En etapas iniciales de la implementación de procesos de monitoreo es importante obtener datos sobre la cantidad de partes (y en lo posible, cantidad de partes buenas). Adquirir horas reales de producción (tiempo de uso del husillo), de las que se pueden calcular tiempos de montaje y configuración, tiempos muertos (errores, reparaciones, máquina sin pedidos de producción, etc.). Otros datos por adquirir pueden ser el tipo de herramienta utilizada, desgaste, horas iniciales de uso, tipo de falla al final de su vida útil, etc. Este tipo de información aún debe ser complementada por los operarios.

El objetivo de adquirir estos datos es el aumento de la productividad, incrementar la ocupación de la máquina, minimizar los tiempos de montaje y tiempos muertos, además de entender el porqué de un incidente con la máquina. Su utilidad para planeación de reparaciones y de mantenimiento es también muy alta dado que se pueden determinar las horas reales de operación de los componentes críticos. Finalmente tener un histórico de datos de toda la cadena de producción permite hacer cálculos de costos mucho más realistas y comenzar a modelar el comportamiento del proceso basado en sus variables de entrada y así predecir posibles efectos sobre las piezas fabricadas.

A menos que las máquinas tengan la capacidad de entregar estos datos a un sistema de manejo y análisis de información de producción tipo MES (Sistemas de Ejecución de Manufactura, por su abreviatura en Inglés) y antes de invertir un sistema de monitoreo automático externo, todos estos datos deben ser tomados por los trabajadores manualmente de la manera más estricta y disciplinada posible. Como parte de la generación de cultura de administración del conocimiento, es crucial que las personas tengan claro la importancia de conservar estos datos para su análisis.

Las soluciones más recientes de sistemas de adquisición de datos de operación registran los valores directamente de la máquina y de sensores auxiliares, sincronizándolos con parámetros reales de producción (velocidades de rotación, avances, profundidad de corte, fuerzas, consumo energético, etc.) permitiendo además su visualización en tiempo real para que se pueda aprender las razones por las que suceden los cambios en productividad y calidad.

Tener los datos a la mano y ganar conocimiento sobre la influencia de los diferentes parámetros de producción sobre el resultado final, permite tener una mayor flexibilidad a la hora de tomar decisiones en caso de que suceda algún cambio inesperado. De esta manera sucede algo radical en las empresas: La organización de cada proceso dependiendo de sus condiciones propias elimina la necesidad de una planeación rígida y estricta que también consume tiempo.

Aún más, el tipo de trabajo puramente rutinario que ha evitado que muchos de los operarios de planta usen su capacidad analítica para resolver problemas, ahora permite que tomen decisiones durante el proceso porque cada vez más se pueden predecir las consecuencias de las variaciones de los diferentes parámetros. De esta manera se empoderan para generar soluciones alternativas que hacen más eficiente la producción, aumentando así el conocimiento interno de las compañías y por tanto, agregando valor a la cadena productiva. (Ver Figura 2)

Tareas para la implementación: Invertir en software para la recolección, almacenamiento y análisis de los datos. Adicionalmente, es necesario hacer la inversión en los sistemas de comunicación directa entre los controles de las máquinas y los sistemas de software, además de los sistemas de sensórica adicionales externos para medir aquellas variables críticas de procesos que las máquinas mismas no entregan. Esto incluye la etapa de fabricación, control de calidad, montaje y embalaje. Todos estos sistemas deben estar conectados a la red central y los datos deben quedar almacenados de manera sincronizada en el tiempo para su análisis detallado. Se recomienda a las empresas comenzar por pasos y con suficiente tiempo para aplicar el sistema. (Ver Imagen 2)

3. Planeación digital de la producción

La transparencia en la producción generada por la adquisición de datos automática permite a las empresas planear de manera mucho más eficiente su cadena de fabricación. Un sistema de de adquisición y análisis de la información permite observar en tiempo real el estado “esperado” de la producción, con respecto al “actual”, no solo desde el punto de vista de piezas fabricadas, sino de disponibilidad del personal, de materias primas, de maquinaria, herramientas, etc.

Al realizar este procedimiento de manera digital, los trabajadores tienen siempre a mano una versión actualizada del estado de toda la cadena y pueden actuar teniendo la última información y muchas veces sin necesidad de esperar la orden del jefe de producción.


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