Cinco beneficios de la recopilación de datos de producción en plantas manufactureras

Gracias a la revolución que ha supuesto el IoT (Internet de las cosas), la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático, las empresas manufactureras están transformando sus procesos con la recopilación de datos de producción en planta.

Al implementar un mecanismo de recopilación de datos de producción automatizada en tiempo real, los fabricantes pueden optimizar fácilmente la producción, la rentabilidad, el rendimiento y reducir los residuos. De esta manera, se toman las decisiones correctas porque se parte de un flujo de datos preciso y estandarizado, la extracción de información sobre los equipos del taller, la mano de obra, el inventario, la cadena de suministro y la calidad del producto.

Principales retos de la recopilación de datos de producción 

• Uso de sistemas heredados y fuentes de datos aisladas: Existe una gran desconexión de documentación y comunicación debido al uso de sistemas separados entre diferentes equipos que no fueron diseñados para comunicarse entre sí. Resulta difícil consolidar los datos altamente desestructurados de múltiples sistemas distintos.
• Presupuesto limitado y envejecimiento de la plantilla: Debido a la enorme brecha laboral en el mercado, los fabricantes se enfrentan al problema del envejecimiento de la mano de obra y de operar con un presupuesto limitado lo que no les ayuda a abordar las necesidades de datos de una empresa de fabricación inteligente.
• Almacenamiento de datos desorganizado: Desde las adquisiciones hasta la producción, el inventario y las operaciones, los fabricantes dependen en gran medida de las hojas de cálculo o de los documentos escritos a mano para almacenar los registros. Estos métodos de almacenamiento no pueden hacer frente al aumento masivo del volumen de datos.

Sin la recopilación de datos de producción y su posterior seguimiento, los fabricantes no tienen visibilidad ni control sobre el tiempo de inactividad de las máquinas, los programas de mantenimiento, los deshechos y el rendimiento de la producción. Por esta razón, es importante tener una visibilidad de los datos de producción digitalizada, precisa y en tiempo real para todos los operarios, directores de planta e ingenieros.

Ventajas de la recopilación de datos de producción

Los fabricantes pueden obtener una gran ventaja competitiva cuando adoptan un enfoque digital para la recopilación de datos de producción. También les ayuda a eliminar los silos de datos y a potenciar los MES (sistemas de ejecución de fabricación).

• Alta visibilidad

  Los fabricantes pueden obtener información rápida y adecuada sobre el rendimiento de los activos, la utilización de la mano de obra, la calidad del producto, los niveles de inventario y la eficiencia de los equipos. Así, se ayuda a mitigar las paradas no planificadas de las máquinas y los cuellos de botella en la producción, y se impulsa la eficiencia y la productividad de la fábrica.

  Con la recopilación de datos de producción de toda la organización, los responsables de la toma de decisiones pueden identificar fácilmente el rendimiento individual de los activos, los turnos de bajo rendimiento y los problemas de mantenimiento recurrentes.

• Establecer una única fuente de verdad

  Los diferentes equipos mantienen diversos registros de datos y además en distintos formatos. Con la recopilación acumulativa de datos del taller, los fabricantes pueden eliminar las suposiciones y la falta de comunicación entre los equipos, ahorrando mucho tiempo y esfuerzo en la búsqueda de la información correcta.

  Al disponer de una única fuente de datos de producción fiables, precisos y fácilmente accesibles, los empleados pueden colaborar, tomar decisiones críticas y responder a los cambios con rapidez. Además, es posible mantener una calidad óptima en las distintas fases de producción, alinear los productos con las necesidades de los clientes y realizar cambios según la demanda del mercado.

• Fácil adopción de tecnologías de IA y aprendizaje automático

  The recopilación de datos de producción es el primer paso para convertir a una empresa de fabricación en moderna y orientada a los datos. Con grandes conjuntos de datos a disposición, los fabricantes pueden utilizar complejos algoritmos de Machine Learning e IA y dispositivos habilitados para IoT para:

  • Digitalizar la producción
  • Supervisar el rendimiento
  • Mantener los niveles de inventario adecuados
  • Predecir la demanda con precisión

• Agilizar la programación hasta la entrega

  The recopilación de datos de producción en varias etapas en el taller, como el inventario en bruto, la capacidad de producción actual y la entrega estimada, ayuda a alinear la planificación, la producción y las ventas. Los fabricantes pueden saber cuál es el estado actual de un lote y si pueden satisfacer fácilmente las solicitudes de los clientes dentro del plazo de entrega presupuestado o no. Los directores de planta pueden confiar en un historial detallado para mantener la producción en marcha, asumir compromisos y cumplir con los plazos de entrega establecidos.

• Optimizar el ahorro de costes

  Con el actual incremento de los costes de mano de obra, transporte y materiales, los fabricantes necesitan encontrar soluciones para ahorrar dinero. La implementación de la recopilación de datos de producción puede traducirse en la evaluación de los procesos de producción, la introducción de mejoras en los procesos, el aumento de la producción y la reducción de los desechos, a la vez que se reducen los costes generales.

Pasar de un mantenimiento pasivo a uno predictivo basado en notificaciones en tiempo real y en las condiciones de la máquina, también ahorra gastos no planificados. Los fabricantes que implantan métodos de captura de datos automatizados entienden cuáles son las necesidades del mercado, de los clientes, y en consecuencia, pueden realizar los cambios necesarios.

¿Cómo ayuda la recopilación de datos de producción en las distintas facetas de las operaciones de fabricación? 

• En la producción: Los fabricantes tienen una visión clara de la cantidad de producción que debe realizarse en un día determinado. Para hacer proyecciones y evitar el exceso o la falta de existencias, hay que hacer las estimaciones correctas de las materias primas y el inventario que deben cumplir.
• Cadena de suministro: A medida que las cadenas de suministro se vuelven más complejas, los datos se almacenan en diferentes formas como hojas de cálculo, sistemas ERP, portales de proveedores, etc. Al racionalizar los flujos de datos, los fabricantes pueden aprovechar la supervisión en tiempo real de los envíos, la capacidad de los proveedores y la calidad para optimizar las cadenas de suministro.
• Previsiones de la demanda: Para salvar la gran diferencia entre las ventas reales y las estimaciones, se debe determinar la demanda exacta de un producto concreto. Las previsiones basadas en el producto o la ubicación de los productos pueden ayudar a reducir también las pérdidas de producción.
• Mantenimiento: El uso de sistemas heredados no proporcionaba ninguna visibilidad sobre el estado de la máquina o el impacto de factores como temperatura, vibración, calor o presión en el funcionamiento general de las máquinas. Como resultado, solían producirse varias averías no planificadas en las máquinas. Con la visibilidad de los datos, los fabricantes pueden predecir eficazmente cuándo las máquinas van a necesitar mantenimiento y evitar fallos y pérdidas en los equipos.

• Ventas y satisfacción del cliente: La captura de datos ayuda a entender lo que los clientes quieren realmente y se centra en aumentar la reputación del producto y de la marca. Los fabricantes que entregan a tiempo y con la calidad requerida pueden reducir también las retiradas de productos.

Para tener éxito en un mercado de fabricación cada vez más competitivo y volátil, las herramientas o el software de recopilación de datos de producción se han vuelto más asequibles y cualitativos.  De esta manera, los fabricantes que quieran crear productos a medida y acaparar una mayor cuota de mercado pueden empezar por implantar la recopilación de datos de producción en sus procesos de fabricación.

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