Industria 4.0

Dentro de la industria 4.0 encontramos muchas acciones que podemos realizar para mejorar nuestra empresa, SS4I: Smart Solutions For Industries, son algunas soluciones inteligentes que podemos aplicar en una organización para introducir la industria 4.0 y que además, nos ayudará a mejorar nuestros procesos. A continuación te presentamos algunas de las incorporaciones tecnológicas que puedes hacer en tu empresa:

Robots colaborativos

Existe el falso concepto de que los robots colaborativos se utilizan para reemplazar a las personas en sus puestos de trabajo, pero es importante comprender que su función no es reemplazar al trabajador, por el contrario, tienen la finalidad de hacer que el trabajo de nuestros colaboradores sea más eficiente y por lo tanto más productivo.

Por otro lado, se ha creado el mito de que solo las grandes empresas, las compañías internacionales o sólo las fábricas son quienes pueden acceder y ser ayudadas por robots colaborativos, pero estos han evolucionado de tal manera que pueden adaptarse a cualquier empresa sin importar cuál sea la industria a la que pertenecen o el tamaño de las mismas.

¿Qué características tienen?
Dependiendo de las tareas a realizar será el modo de accionar pero podríamos decir que:

• Tienen un comportamiento seguro e inteligente.

Esta clase de robots está diseñada para funcionar sin problemas junto con trabajadores humanos. A diferencia de los robots normales, los robots colaborativos usan tecnología visual avanzada y están equipados con sensores sofisticados que les permiten detectar personas y detener o cambiar su actividad. Gracias a estos avances, no necesitan cerramientos para garantizar la seguridad de las personas que los rodean.

• Cooperan con humanos

El robot industrial clásico es autónomo y, una vez que un programador capacitado lo realiza para llevar a cabo una determinada actividad, debe realizar la tarea siguiendo el programa fijo.
Los robots colaborativos, por otro lado, trabajan con personas y se comportan de manera inteligente. Ayudan a completar tareas complejas que no pueden automatizarse completamente. Son útiles en un proceso que es altamente repetitivo o tareas aburridas.

• Son enseñables

Son altamente flexibles y no requieren ningún conocimiento experto para programar. En muchos casos solo necesitas una tablet para configurar la programación requerida.
Algunos también se pueden programar simplemente moviendo el brazo en el patrón requerido. Tales modelos de robots realmente aprenden los requisitos de forma independiente sin necesidad de programación.

Un técnico podría simplemente realizar un movimiento siguiendo un patrón dado con el brazo del robot y lo imitará. Otros modelos también pueden tomar instrucciones de trabajo simplemente usando una interfaz gráfica de usuario.

• Se pueden utilizar prácticamente en cualquier lugar.

Con sus sofisticados sensores y tecnología avanzada, un robot colaborativo puede usarse en cualquier sitio. Detectarán objetos o personas en su camino y se detendrán cuando sea necesario. También son ligeros y fáciles de mover y usar en puntos que no sean en la planta de producción.

¿Cuáles son las ventajas?

• Acceso económico a la modernización de la empresa
• Apoyo eficiente a los trabajadores
• Agilidad para adaptarse a las diferentes necesidades
• Mayor productividad en las tareas
• Ahorro de tiempo en los distintos procesos
• Reducción de accidentes laborales
• Reducción de errores humanos

Producción inteligente

Las analíticas de producción y la trazabilidad de las piezas permiten, utilizando conceptos como análisis de modo de falla, forecasting, producción inteligente, lote óptimo de fabricación y teoría de colas, simular los procesos de fabricación y obtener la mayor rentabilidad del proceso real.

• Control estadístico de procesos

Es un método usado para prevenir errores y analizar riesgos de un proceso mediante la identificación de causas y efectos con el objeto de determinar acciones que se utilizaran para evitar las fallas.

• Forecasting

Es la estimación y el análisis de la demanda futura, con esto podremos organizar nuestra producción de la forma más óptima para evitar cuellos de botella, o sobre stock.

• Lote óptimo de producción

Un elemento fundamental para conseguir un rendimiento óptimo de la cadena de producción en la industria, de esta forma podremos asignar correctamente los recursos en base a las características de la empresa.

• Teoría de colas

Realizando un análisis matemático de las líneas de espera dentro de un sistema podremos estudiar factores como el tiempo de espera medio en las colas o la capacidad de trabajo del sistema sin que llegue a colapsar.

Modernización continua

Si bien cuando hablamos de industria 4.0 pensamos en fábricas inteligentes, en herramientas digitales y robotizadas, una gran inversión en maquinarias nuevas y la eliminación de todas las que ya tenemos es importante entender que no es la única solución.

Existe la posibilidad de lograr que una máquina “vea” lo que hace (sensores), “analice e interprete” lo que está haciendo (unidad de procesado), y “ejecute” una acción (actuadores neumáticos, eléctricos o hidráulicos), y que así nos dé la posibilidad de automatizar nuestro proceso productivo, pudiendo disponer del recurso humano para otras tareas donde la interacción de nuestros colaboradores sea realmente valiosa.

Asimismo, esta misma tecnología puede usarse para conocer los datos productivos de cualquier equipo, sabiendo con certeza la cantidad que produce en función del tiempo, el scrap que genera, la cantidad de piezas defectuosas, notificaciones de baja cantidad de materia prima, punto de recompra, o bien realizar un control de calidad primario.

Objetivos

La mayoría de empresas que se proponen modernizar sus plantas y procesos de fabricación tienen uno o más objetivos en común:

• Llevar la mentalidad ágil de desarrollo y entrega de software de TI al mundo tecnología de operación (O.T.) de la fábrica. Esto implica introducir tecnologías y procesos tradicionales de TI en OT.
• Conseguir un tiempo de recuperación más rápido al reducir el tiempo de inactividad del equipo con mantenimiento predictivo y actualizaciones de software automatizadas. Si ocurre una interrupción, es vital tener un tiempo de recuperación rápido. Cada segundo y minuto de producción perdida genera desperdicio y gastos innecesarios.
• Habilitar el comando y el control centralizados para visualizar el proceso de fabricación general en una planta o en varias fábricas.
• Implementar una arquitectura de software consistente y flexible que elimine barreras y conecte procesos en un todo unificado.

Beneficios

• Automatizar tu maquinaria para que pueda brindarte la información sobre: cantidad producida, scrap, punto de recompra, control de calidad, entre otros.
• Bajo costo de implementación: No es necesario que compres maquinarias nuevas o más avanzadas. Puedes mejorar las que ya tienes.

Mantenimiento predictivo

Poder conocer cuando un equipo empieza a presentar valores operativos fuera del rango de trabajo, nos permitirá solucionar el inconveniente antes de que falle y detenga la producción.

La manera en la que por lo general se realiza el mantenimiento de maquinarias en la actualidad, sin importar la industria a la que pertenezca la empresa es de un modo correctivo. Es decir, se realiza la reparación de la maquinaria cuando ésta ya presenta un error o ha dejado de funcionar, produciendo así un stop en la producción lo que termina en un descenso en la productividad y todo lo que esto conlleva.

En otras palabras, se puede conocer el estado de una herramienta dependiendo siempre de una tarea de mantenimiento invasiva y basándonos en la experiencia y el criterio de los operarios que la utilizaban.

Con la llegada de la industria 4.0 a las fábricas se puede comenzar a hacer un mantenimiento predictivo, en otras palabras, surgen nuevas oportunidades de mantenimiento con la disponibilidad de datos masivos de procesos y sistemas. Esto permite a los operadores (o incluso a los sistemas de programación inteligentes) monitorear las condiciones de la maquinaria en lugar de sus fallas, anticipando así posibles fallas y optimizando la utilización de los activos.

Con la incorporación de distintos sensores, tendremos la posibilidad de que cuando una herramienta produzca en menor volumen, o se detecte un mal funcionamiento, nos envíe una notificación por correo electrónico o por otro medio para poder actuar antes de que el daño en el equipo o en la producción sea mayor.

Esto no solo nos ahorrará costes de reparar un daño mayor en el equipo, sino también podremos evitar la producción de lotes defectuosos.

Los sensores son incorporados sin necesidad de modificar el equipo y los mismos pueden analizar diferentes variables como puede ser temperatura, vibración, oscilación, sonido de funcionamiento anormal, entre otras.

El mantenimiento predictivo exhibe una serie de beneficios inherentes, a saber: uso optimizado de piezas, costos reducidos, mayor vida útil de la maquinaria, seguridad de la planta, calidad del producto (fabricación con fallas casi nulas), número reducido de accidentes o integración sin esfuerzo con la programación de la empresa, entre otros.

Trazabilidad end to end

Contar con la información del proceso completo de la concepción de un bien, desde la llegada de los materiales hasta la entrega final al cliente, nos permitirá identificar a causa raíz de la falla, entender si el defecto está en el proceso o en el producto, saber si es necesario corregir un lote de fabricación, cambiar un proveedor o una tecnología de fabricación.

Entonces, la trazabilidad se convierte en una herramienta de gestión de riesgos. Pero hay una distinción entre dos términos que a menudo se confunden, pero se refieren a diferentes etapas de producción: seguimiento y rastreo.

Seguimiento: el seguimiento controla el movimiento del producto de una secuencia a otra y cómo se moverá durante el proceso de producción. Se puede aprovechar para realizar un seguimiento de dónde están los componentes, quién trabajó en ellos, hasta que se ensambla y se completa. En resumen, la trazabilidad muestra la progresión de la producción.

Rastreo: la pista implica identificar el origen del componente de un producto a través de registros y visibilidad en toda la cadena de suministro. Por ejemplo, las certificaciones de materiales, los certificados de origen y los números de orden de compra le permiten devolver las piezas a las fuentes adecuadas. La pista muestra la autenticación de producción.

Tener trazabilidad de los procesos productivos de una empresa, se ha convertido en una de las mejores prácticas para aumentar el know how, eficientizar la producción y poder explotar al máximo los recursos, maximizando así la rentabilidad del negocio.

Tener y lograr una trazabilidad en tus procesos te brinda los siguientes beneficios:

• Acceso a la información completa y actualizada en tiempo real.
• Eliminación del soporte papel, lo que implica un ahorro en los costos y se evita la ralentización de la producción disminuyendo las horas de trabajo y aumentando la productividad.
• Eliminación de errores humanos.
• Visibilidad inmediata de los trabajos que están en proceso, finalizados o demorados y cuáles son sus causas.
• Aumento de los datos de producción.
• Mejor información sobre el estado de la maquinaria en uso.

En el marco de gestión interna, cada vez son más las industrias que centran sus esfuerzos en el cumplimiento y la calidad, dos factores que conducen a la trazabilidad, que además de facilitar el control absoluto de la calidad, ayuda a gestionar quejas, productos dañados, ineficiencias en la producción y distribución de las responsabilidades.

Analíticas de procesos

Los datos son el nuevo petróleo, en otras palabras, los datos son un elemento vital para cualquier industria y es importante tenerlos como un “activo comercial”

Por supuesto, cuando hablamos de datos nos referimos a datos procesables que pueden conducirnos a información, conocimiento y cualquier otra forma de inteligencia y análisis basados en ellos.

Para conocer en detalle el comportamiento de los procesos productivos, es necesario poder tomar datos de todas las variables involucradas en el mismo, analizarlos y generar información que nos permita identificar el escenario en el cual se produce una anomalía (día, hora, temperatura ambiente, operario involucrado, humedad, etc).

Con el uso de sensores interconectados en un sistema de data mining, es posible generar este tipo de análisis que te permitirán eficientizar los procesos de tu empresa.

Data mining implica explorar y analizar grandes bloques de información para obtener patrones y tendencias significativos. Se puede utilizar de diversas formas, como marketing de base de datos, gestión de riesgo crediticio, detección de fraude , filtrado de correo no deseado o incluso para discernir el sentimiento u opinión de los usuarios. Aplicado a la industria 4.0 te ayuda a:

• Datos de diseño de productos y / o máquinas, como especificaciones de umbral
• Datos de funcionamiento de la máquina de los sistemas de control
• Datos de calidad de productos y procesos
• Registros de operaciones manuales realizadas por el personal
• Sistemas de ejecución de fabricación
• Información sobre costes operativos y de fabricación
• Detección de fallas y otras implementaciones de monitoreo del sistema
• Información logística, incluida la logística de terceros.
• Información del cliente sobre el uso del producto, comentarios y más