 EL IIOT CONTINÚA TRANSFORMANDO LÍNEAS DE PRODUCCIÓN Y EMPAQUE
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Cada año, los fabricantes pierden miles de dólares. Cada planta o gerente de línea conoce bien a los sospechosos habituales: el tiempo de inactividad no planificado de la línea, el desperdicio de material, la sobreproducción, las pérdidas relacionadas con la calidad y mal uso de la capacidad o los activos.
Pero hay una forma insidiosa de desperdicio que muchos gerentes desconocen: datos inconsistentes o inexactos. Dichos datos pueden conducir a ideas incorrectas y decisiones deficientes y, en última instancia, socavar los esfuerzos para pasar a una cultura de gestión basada en datos. Los números de producción de las unidades terminadas, la duración del tiempo de inactividad, la velocidad de la línea y el número de unidades rechazadas deben ser monitoreados de manera constante y confiable, y no sólo al final del turno, si realmente desea resultados.
Para ayudar a eliminar los desperdicios, los fabricantes necesitan acceso a datos consistentes y confiables que identifiquen oportunidades de mejora continua. Desafortunadamente, muchas plantas aún recolectan manualmente datos de operaciones. Los métodos manuales conducen a ineficiencias, retrasos y poca integridad de los datos porque la forma en que una persona mide manualmente el tiempo, la calidad o la eficiencia probablemente difiere de la forma en que lo hacen otros colegas, aunque sea solo un poco. Estas diferencias en la interpretación humana significan que los datos serán inconsistentes, lo que conduce a errores en el análisis y pérdidas financieras. Por ejemplo, cada hora de inactividad imprevista en una planta de alimentos y bebidas puede generar hasta $35,000 dólares en pérdidas.
Sin embargo, los desafíos de los datos también brindan muchas oportunidades, una de las cuales es la adopción y el uso del IIoT.
Una encuesta realizada en 2017 reveló que hubo un aumento del 84% en las conexiones de red IIoT en la industria manufacturera ese año, más que cualquier otra industria.
El IIoT puede aprovecharse para recopilar datos automáticamente, eliminando oportunidades de error humano e inconsistencias.
Probablemente esté familiarizado con los elementos de IIoT: sensores, máquinas, pasarelas de red, la nube, lagos de datos, seguridad, aprendizaje automático, análisis y software. Ahora es posible combinar estas tecnologías en una plataforma para recopilar, evaluar, transformar, integrar y analizar datos de manera eficiente. Su cadena de suministro y los sistemas de negocios empresariales pueden servir como recursos adicionales para complementar los datos operativos de los equipos que operan en las líneas de envasado.
A medida que su equipo acumula datos a través de sensores adjuntos, las perspectivas pueden ser enviadas a un tablero de instrumentos compartido visto por varias partes interesadas, o bien a paneles de control personalizados diseñados y poblados para roles específicos (por ejemplo, Ingeniero de mantenimiento, Ingeniero de empaque, Gerente de planta, Supervisor de producción, Gerente de calidad y otros). Esto les da a los gerentes de línea de empaque una vista panorámica de sus operaciones y la capacidad de tomar decisiones para reducir los desperdicios.
Por ejemplo, los datos recopilados por el IIoT se pueden usar para mejorar la forma en que se mantiene el equipo, lo que permite un mayor tiempo de actividad del equipo y menores costos de mantenimiento. Por lo general, se recopilan datos sobre el tiempo de inactividad del equipo, los datos sobre los conteos de producción, los tiempos de inicio de línea, los tiempos de parada de línea, los índices de producción y los tiempos de inicio y finalización de equipos individuales. Para el análisis avanzado sobre la efectividad general del equipo, también se recopilan datos adicionales sobre calidad (por ejemplo, número de rechazos, rendimiento), programa de turnos operativos y velocidad de línea
de empaquetado objetivo.
Las soluciones del IIoT combinan los datos recopilados de los sensores y las máquinas con los datos de los sistemas de
ejecución de fabricación y otras fuentes, para proporcionar una base de datos sobre la que se pueden construir numerosas aplicaciones basadas en análisis. Estas aplicaciones pueden enfocarse en resolver problemas específicos como la reducción de desperdicios, la mejora de la productividad, la mejora de la calidad o el uso eficiente de la capacidad. También pueden ayudar con la planificación de escenarios operacionales y el análisis de “qué pasaría si”.
Los gerentes de línea recibirán datos consistentes y confiables sobre las operaciones de la línea de empaque y, si combinan el IIoT con la tecnología de visión computacional, pueden obtener información en tiempo real sobre los datos de calidad del paquete.
Por ejemplo, el sistema puede rechazar automáticamente las unidades de baja calidad y al mismo tiempo registrar el número de rechazos.
Ésta es la propuesta de valor del IIoT en la fabricación y el envasado: obtenga mejores datos y conocimientos resultantes de sus equipos y operaciones mediante la conexión a través de las tecnologías del IIoT. Los gerentes de línea obtienen información significativa de estos datos, lo que les permite tomar decisiones rápidamente que le ahorrarán tiempo y dinero y ayudarán a mantener una ventaja competitiva.
Los ingenieros y gerentes de planta han estado conectando impresoras industriales a Internet y brindando servicio remoto desde los primeros días del IIoT. Ahora, a medida que la tecnología se convierte en la corriente principal, están mirando más allá de simplemente conectar la impresora industrial para colocar dispositivos de recolección de datos a lo largo del empaque y la línea de producción extendida, e incluso en los nodos de cadena de suministro posteriores.
Los fabricantes deben comenzar a centrarse en el uso del IIoT para obtener una mejor visión de la efectividad general del equipo (OEE) y la productividad de las operaciones. Una mejor vista de OEE permite a los fabricantes profundizar en los problemas relacionados con la disponibilidad, el rendimiento y la calidad de sus operaciones de fabricación y embalaje para identificar oportunidades de mejoras continuas. Los fabricantes también comprenderán mejor qué tan bien están utilizando sus activos para satisfacer la demanda de los clientes, lo que se traduce en menos desperdicio, más tiempo de actividad y mejor productividad.
¿Cómo pueden los gerentes de línea comenzar a obtener información sobre su efectividad del equipo?
El primer paso es conectarlo y habilitar el IIoT, lo que significa que el equipo de impresión y codificación se conectará a la red, recolectará los datos y los almacenará en la nube. Este paso es esencial: sin él, las empresas no tendrán una plataforma en la que construir información adicional basada en datos.
Una vez que las impresoras están conectadas y los datos del equipo de impresión y codificación están fluyendo, el segundo paso es combinar los datos de los dispositivos conectados al IIoT con fuentes adicionales de datos y software complementario. Este software ayudará a los gerentes de línea a descifrar los números, identificando rápidamente las causas raíz de cualquier problema a medida que surjan.
El IIoT no funciona de forma aislada. Para aprovecharlo al máximo, tome el tercer paso de combinar el IIoT con la infraestructura de fabricación. Esto significa conectar equipos habilitados para IIoT con el sistema de gestión de relaciones con el cliente, sistemas de planta, sistemas de gestión de la cadena de suministro y cualquier otra parte de la infraestructura. Este paso es donde el beneficio del análisis de datos se hará evidente.
Ahora que la línea de empaque está conectada a la infraestructura, los administradores trabajarán con un conjunto de datos mucho más amplio y consistentes, lo que les permitirá identificar áreas de desperdicio y eliminarlas lo más rápido posible.
Aunque el futuro de IIoT beneficiará enormemente a los fabricantes, no tenemos que esperar al futuro: el IIoT continúa transformando las líneas de producción y empaque en este momento. Los que adopten la tecnología IIoT serán recompensados con una mejor productividad, menos desperdicio, mejores datos, niveles de producción más consistentes y, quizás lo más importante, resultados empresariales más previsibles y mejores. |
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