Manufactura impulsada por datos

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Los equipos de manufactura automatizados (máquinas CNC) y las personas que operan estos equipos son el corazón palpitante de cualquier operación de manufactura. Estos representan uno de los mayores gastos de capital para los fabricantes. Las máquinas valen cientos de miles de dólares y producen más datos que las de cualquier otra industria, pero en la mayoría de casos estos aún no se capturan ni se analizan para mejorar la eficiencia, a pesar de todas las innovaciones en robótica y automatización. La información y las acciones impulsadas a partir de los datos proporcionan la base para que los fabricantes hagan crecer su negocio y se diferencien de la competencia. Para lograrlo hay diferentes etapas que permiten optimizar y automatizar sus procesos comerciales. Sin embargo, lograr la estandarización de los datos a través de OPC-UA o MTConnect no es tan sencillo, porque solo una fracción de las máquinas admite esos protocolos.

UN CLIENTE DE FABRICACIÓN PROMEDIO COMIENZA CON UNA UTILIZACIÓN DE MAQUINARIA DEL 28%.

Los fabricantes que no tienen acceso a sus datos de procesamiento en línea, a menudo tienen la creencia errónea de que están funcionando a un nivel satisfactorio. En realidad, un cliente de fabricación promedio de la empresa MachineMetrics comienza con una utilización de maquinaria del 28%, significativamente más baja de lo que se percibe. También se encuentran estadísticas insatisfactorias similares para el OEE, tiempo de inactividad y otras métricas clave. 

DESAFÍOS DE LA RECOPILACIÓN DE DATOS DE MÁQUINAS 

Los fabricantes luchan con numerosas barreras para construir una cultura e infraestructura tecnológica que admita con éxito la recopilación automatizada de datos en tiempo real. Los principales desafíos son: 

VARIEDAD DE DATOS 

Cada control de máquina no solo tiene su propio mecanismo para recopilar datos, sino que los puntos de datos también pueden diferir según la familia, la marca, el modelo de la máquina y la versión del software que se ejecuta en ese control. Dependiendo de los mecanismos disponibles para adquirir datos de esos sistemas, los puntos de datos pueden ser muy diversos. Para proporcionar herramientas efectivas en el análisis de datos de distintos sistemas, estos deben transformarse en un modelo de datos común 

VOLUMEN DE DATOS 

Según la aplicación de la máquina, puede haber situaciones en las que se requiera capturar datos a velocidades de 100 Hz o 100 KHz. Las plataformas que consumen esta información deben analizar los datos en múltiples niveles dentro del sistema para evitar enviar y almacenar datos innecesarios cuando solo el resultado agregado o calculado es suficiente. Estos sistemas deben ser capaces de realizar un procesamiento complejo donde sea más apropiado, tanto a pie de máquina (edge) como en la nube. 

VELOCIDAD DE DATOS 

Si bien algunos sistemas pueden proporcionar valor con baja fidelidad y alta latencia, ciertos casos de uso de IoT requieren muchos más datos en tiempo real para ser efectivos. Para esto es necesario tecnología que procese grandes volúmenes de datos, tomar decisiones en milisegundos o menos y actuar para prevenir posibles daños a la máquina o la pieza de trabajo. Incluso los tableros que brindan visibilidad sobre el desempeño de un trabajo pueden obtener un gran valor de las bajas latencias, lo que atrae la atención inmediata hacia un proceso que se está retrasando o fallando. 

FUENTES DE DATOS DE MECANIZADO 

La belleza de una operación conectada es que los fabricantes pueden recopilar y utilizar datos de numerosas fuentes. Siempre que los datos estén contextualizados y sean relevantes, esto puede ayudar a los gerentes a obtener una mayor visibilidad del estado y el rendimiento del taller, incluso ayudando a llenar los vacíos y agregar contexto a los datos existentes. 

SISTEMAS CONECTADOS 

Para llenar los vacíos en los datos de producción y agregar capas adicionales para el contexto, puede ser útil compartir datos entre los diferentes sistemas dentro de un entorno de fabricación, como ERP, MES, CMMS, CAM, etc. Un producto como MachineMetrics tiene interfaces de programación de aplicaciones (API) que pueden extraer información de fuentes externas. Esta combinación de datos operativos y de máquinas se puede aprovechar para generar conocimientos o impulsar la automatización. Por ejemplo, los datos de la máquina que indican una falla pueden desencadenar automáticamente una orden de trabajo en un CMMS.

OPERADORES 

La interfaz de operador que se instala en cada máquina, proporciona una herramienta de comunicación para que los operadores agreguen contexto a los datos de la máquina. Esta es una capa de datos esencial, ya que ayuda a explicar las razones o el por qué detrás de los tiempos de inactividad de la máquina, las alarmas, las piezas desechadas, etc. 

DATOS: LA BASE DE LA FABRICACIÓN INTELIGENTE 

Lo que se evidencia en los fabricantes que abordan esto con soluciones en papel y otras soluciones manuales es que los datos de producción son mucho menos efectivos, ya que se retrasan, son inexactos, descontextualizados y no escalan más allá de los casos de uso simplificados. O peor aún, está lleno de lagunas o es inexistente. Los datos precisos en tiempo real capturados y transformados automáticamente a partir de los activos de la máquina crean una base sólida para capturar información e impulsar el valor. Al final, solo hay una versión de la verdad y la máquina no miente. Con la captura y transformación de datos precisas, combinadas con visibilidad y capacidad de acción a través de activadores de flujo de trabajo y notificaciones, se puede lograr una mejora del 15 al 20% en el rendimiento de utilización en cuestión de meses. Los datos de las máquinas abren todo un mundo de casos de uso, lo que los convierte en la base de los datos de producción y otorga a los fabricantes una gran ventaja competitiva. 
 

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