Automated collection of industrial manufacturing data

Los profesionales del Lean Manufacturing saben que los residuos adoptan muchas formas y que es difícil saber siempre dónde encontrarlos. Posiblemente, la mejor herramienta que se puede utilizar es la supervisión de las máquinas y la eficacia general de los equipos (OEE). Al proporcionar información sobre lo que ocurre en la fábrica, la OEE pone de manifiesto las ineficiencias y ayuda a la dirección a priorizar los esfuerzos de mejora. El reto consiste en encontrar una solución de recopilación automatizada de datos de fabricación y de supervisión de máquinas para conocer esos datos de tiempo de inactividad y OEE en bruto.

Te invitamos a descubrir cómo puede ayudarte un software OEE para el seguimiento y mejora de la productividad.

Mejora basada en la recopilación automatizada de datos de fabricación

Para saber qué hacen las máquinas en cada momento,  se debe disponer de una solución de monitorización de máquinas para la recopilación automatizada de datos de fabricación para descubrir y eliminar los residuos.

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Los recuentos de piezas pueden recogerse manual o automáticamente, en función de la máquina y el proceso. La supervisión automática de los recuentos ayuda a garantizar que las máquinas funcionen al ritmo deseado aunque  no se tiene información sobre cuándo y por qué la máquina no estuvo produciendo durante periodos de tiempo. ¿Se estaba cambiando la máquina a un producto diferente? ¿Estaba esperando material o un operario? ¿Estaba la máquina parada por mantenimiento, y si es así, planificado o no planificado?

Si el problema es la falta de capacidad, es obvio que hay que centrarse en los cuellos de botella, pero no siempre son fáciles de detectar. Y cuando se encuentra uno, hay que entender qué está pasando cuando no está produciendo. Para saber lo que hay que abordar se necesitan datos precisos. Los índices de desechos, los despidos, los problemas en las fases previas y las ausencias de los operarios son sólo algunos de los datos que se deben conocer.

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La recopilación automatizada de datos de fabricación para saber el rendimiento

A veces, la dirección coloca a un observador en un cuello de botella y le pide que registre todos los eventos. Se trata de una medida provisional muy costosa, y los datos que se obtienen son de dudosa calidad pues no se tiene la certeza de si el observador realmente entendió y registró correctamente cada una de las paradas o si se han contabilizado las pérdidas de producción por defectos de calidad.

Las soluciones más recientes y mejores hacen que los trabajadores de producción registren los eventos escaneando códigos de barras o introduciendo los datos a través de tabletas. Estas soluciones son estupendas para los datos que deben introducirse manualmente, pero no deberían utilizarse para los datos que pueden recogerse automáticamente para lo cual existe un método mejor de supervisión de la máquina.

Supervisión automatizada de la máquina

El problema se resuelve si  cada máquina informa de su estado. Para la recopilación automatizada de datos de fabricación han surgido dos tecnologías estándar para hacer frente a la naturaleza propietaria en la fabricación: OPC UA y MTConnect.

• OPC UA (UA significa Arquitectura Unificada) es un marco que permite la comunicación entre los equipos del taller, como los PLC y los PC, independientemente del proveedor.
• MTConnect es otro enfoque adoptado por muchos fabricantes de maquinaria, integradores y usuarios finales.

Cada estándar tiene diferentes ventajas e inconvenientes, pero tanto OPC UA como MTConnect proporcionan una forma de que las máquinas de diferentes proveedores comuniquen información de estado para la recopilación automatizada de datos de fabricación y la supervisión de la máquina.

Estas interfaces hacen que sea relativamente sencillo implementar la recopilación automatizada de datos de fabricación. Todo lo que se necesita es una infraestructura física, inalámbrica o, más a menudo, por cable, y un producto de software para recoger, analizar y almacenar los datos. Si se trata de equipos antiguos de 20 años o más, para la recopilación automatizada de datos de fabricación se pueden utilizar protocolos en serie o se puede dotar al equipo de un módulo de hardware para recoger datos y proporcionar comunicación. Por ejemplo, un controlador de relé de estado que toma las señales de voltaje y corriente de dispositivos como las luces de la pila, los relés o los sensores de proximidad y los convierte en información sobre el recuento de piezas, el tiempo de ciclo, etc.

Convertir la recopilación automatizada de datos de fabricación en información útil 

Una vez se hace la recopilación automatizada de datos de fabricación de cada máquina, se debe tener en cuenta dos puntos. En primer lugar, para que sean útiles, en términos de toma de decisiones minuto a minuto, deben ser oportunos. En segundo lugar, se necesita un alto nivel de granularidad. Si no es así, aunque se descubra que una máquina pasó el 15% de las horas disponibles el mes pasado esperando material, no tiene más que un valor histórico. Por el contrario, saber que una máquina está esperando material ahora mismo es una oportunidad para actuar que puede beneficiar directamente a la cuenta de resultados.

Con una solución de supervisión automatizada de la máquina que proporciona datos en tiempo real con gran detalle, el siguiente reto es convertir esos números en información. El producto de software adecuado tiene un panel de control potente y configurable que muestre gráficos y diagramas de pareto para que los responsables puedan priorizar y tomar las medidas adecuadas. Sin embargo, como cada planta es diferente y cada departamento tiene necesidades distintas, el cuadro de mandos debe ser altamente personalizable para que resulte útil a todas las partes interesadas. El acceso móvil es cada vez más importante, al igual que la capacidad de extraer datos de varios sitios.

No todas las soluciones de supervisión de máquinas tienen las mismas capacidades. Además, es fundamental reconocer que las necesidades cambian con el tiempo por lo que es muy importante no sólo definir los requisitos y entender las funcionalidades necesarias, sino tener un sistema muy flexible que pueda crecer con los requisitos del negocio. La solución debe ayudar a identificar y eliminar los residuos y no sólo proporcionar continuamente un montón de gráficos interesantes que simplemente muestren que los objetivos no se cumplieron.

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