En los últimos años, el uso de datos en la industria manufacturera ha crecido significativamente, especialmente a la hora de resolver desafíos relacionados con los procesos de fabricación y los problemas de sucesión tecnológica. Dicho esto, a algunos administradores in situ les preocupa estar recopilando una gran cantidad de datos sin saber cómo usarlos de manera eficiente.
En este blog, analizaremos los desafíos comunes a los que se enfrentan las organizaciones de fabricación, las soluciones a estos desafíos y los beneficios de usar los datos correctamente. Comprenda por qué la utilización de datos conduce a mejoras en la fabricación y cómo implementar la utilización de datos en su empresa.
¿Qué es la utilización de datos en la industria manufacturera?
En la industria manufacturera, la utilización de datos significa aprovechar los datos generados y acumulados en la empresa para mejorar la productividad y la calidad.
En las plantas de fabricación, se recopilan datos de varios sensores para visualizar el estado operativo de los equipos y cuantificar la calidad del producto. Al conectar sensores y dispositivos a la red, las organizaciones pueden analizar estos datos cruciales en tiempo real.
Según el Libro Blanco Monodzukuri de 2022 del Ministerio de Economía, Comercio e Industria, el 67,2% de las empresas respondieron que utilizan tecnología digital en sus procesos y actividades de fabricación.
Un número cada vez mayor de empresas están optando por actividades de producción que no se basan en la intuición y la experiencia, sino que recopilan diversos datos en tiempo real y visualizan el estado de los productos y equipos.
Referencia: Libro blanco sobre la industria manufacturera de 2022 | Ministerio de Economía, Comercio e Industria (PDF)
Por qué la utilización de datos está ganando atención en la industria manufacturera
Una de las razones por las que la utilización de datos está ganando atención en la industria manufacturera es la evolución de las tecnologías digitales como el IoT (Internet de las cosas) y la IA (inteligencia artificial). Esta evolución hace posible que las empresas encuentren información valiosa a partir de la gran cantidad de datos que se procesan. Los datos son ahora un recurso crucial para resolver los desafíos.
Las empresas que utilizan la tecnología digital han descubierto:
- Mejora de la productividad
- Reducción de la carga de trabajo y mejora de la tasa de operación de las instalaciones
- Reducción del tiempo de entrega para el desarrollo, la fabricación, etc.
- Gestión eficiente del inventario
- Calidad mejorada
- Sistema de producción estable
Por lo anterior, la utilización de datos se considera una forma eficaz de mejorar la eficiencia operativa y la productividad en la industria manufacturera.
Cuatro desafíos y soluciones relacionados con la utilización de datos
Según el»Encuesta sobre los problemas de la industria manufacturera de Japón y la dirección de las respuestas«publicado por el Ministerio de Economía, Comercio e Industria en marzo de 2022, alrededor del 40% de las empresas que recopilan datos dijeron: «No hay mucho progreso en la utilización de los datos. No».
¿Por qué no se ha avanzado en la utilización de los datos? Veamos cuatro desafíos y soluciones comunes al usar datos en las plantas de fabricación.
1. Brecha entre la dirección y la planta de fabricación
Es importante introducir la utilización de datos en las plantas de fabricación y medir las pequeñas mejoras. En muchos casos, la dirección espera que haya un impacto significativo en las actividades de la empresa de forma inmediata, lo que no siempre es así. Como resultado, existe una brecha entre las expectativas de los equipos de gestión y los resultados reales. Esto lleva a los líderes a pensar que la introducción de la tecnología digital en las plantas de fabricación no es una gran contribución a los resultados de la empresa.
Para que la administración lo entienda, es necesario promover la digitalización desde una perspectiva a largo plazo. También es crucial enfatizar que los datos recopilados de toda la planta de fabricación ayudan a los líderes a visualizar los procesos para ayudar a la toma de decisiones futuras.
2. Silos de datos para cada proceso de fabricación
En muchos casos, hay personas asignadas y responsables de gestionar los diferentes procesos en una planta de fabricación. Como resultado, los dispositivos y redes de recopilación de datos solo se optimizan para cada proceso individual, creando silos, ya que los datos capturados de diferentes procesos no están vinculados.
Para mejorar la línea de producción, es necesario organizar y vincular los datos de fabricación recopilados en cada proceso. Sin embargo, dado que los dispositivos y las redes utilizados en las instalaciones de producción tienen diferentes estándares de comunicación, no es realista estandarizarlos con las mismas especificaciones.
Una solución es introducir un sistema de comunicación que conecte un controlador lógico programable (PLC) que controla un circuito lógico programable y un servidor. Al conectar dispositivos compatibles con varios estándares de comunicación al PLC y al usar un software que permite la configuración de conexión sin código, se puede lograr fácilmente una administración centralizada de datos sin necesidad de remodelar el equipo de producción.
3. Calidad de la salida de datos del controlador
Aunque los controladores tienen una vida útil prolongada, algunos no pueden conectarse a Internet o el formato de datos no se puede usar tal cual. Por lo tanto, es necesario instalar un dispositivo que pueda adquirir datos digitales y convertirlos para usarlos con la tecnología de TI.
Por ejemplo, si utiliza un instrumento analógico, puede sustituirlo por uno digital o tomar una fotografía del instrumento con una cámara y emitir la información, leída mediante OCR (reconocimiento óptico de caracteres), como datos digitales.
Para adquirir datos digitales que puedan usarse en TI, las organizaciones necesitan un dispositivo que recopile y genere datos digitales como complemento. Además, se requiere una conexión de red para recopilar y analizar datos en tiempo real.
Existe la preocupación de que la conexión de una gran cantidad de dispositivos a la red reduzca la velocidad de comunicación. Por esta razón, Edge Computing está ganando atención como un método útil para recopilar datos y realizar un procesamiento primario para reducir la carga en la red.
4. Falta de recursos humanos que puedan utilizar los datos
Según el Libro Blanco sobre la fabricación de 2022, alrededor del 88% de las empresas consideran que hay escasez de recursos humanos de TI. Con la disminución de la tasa de natalidad y el envejecimiento de la población, hay una escasez de recursos humanos en todos los sectores y será difícil contratar empleados de TI altamente cualificados en la industria manufacturera. Por lo tanto, es necesario que el personal que no sea de TI de la empresa adquiera habilidades de TI.
Actualmente, existen herramientas que crean aplicaciones empresariales sin código. Si tiene habilidades de operación informática y desea trabajar en la mejora empresarial, los usuarios pueden desarrollar un sistema que utilice datos después de adquirir las habilidades. Es más probable que una solicitud escrita por un empleado familiarizado con las operaciones internas sea un sistema listo para el uso en el campo que un proveedor externo.
Incluso si las herramientas sin código alcanzan sus límites, tenemos experiencia en el proceso de desarrollo de sistemas, por lo que podemos tramitar sin problemas las solicitudes a contratistas externos.
5 beneficios de la utilización de datos en la industria manufacturera
Entonces, ¿cuáles son los beneficios de usar datos en la industria manufacturera?
1. Aumento de la productividad
El uso de datos mejora la productividad en las plantas de fabricación. Esto se debe a que el estado de los equipos, que hasta ahora dependían de la intuición y la experiencia, ahora se puede visualizar en números, lo que permite que las operaciones se desarrollen en función de decisiones basadas en datos. Si puede visualizar la línea de producción a partir de los datos de operación de cada equipo, puede ver qué equipos deben mejorarse en función de las tasas de operación.
A medida que las organizaciones se centren en las medidas para mejorar la productividad, los empleados sentirán inmediatamente los efectos, lo que también conducirá a un aumento de la motivación de los empleados.
2. Verbalización del saber hacer
Al aprovechar al máximo la tecnología digital, las organizaciones pueden estandarizar los conocimientos de los expertos. Algunas empresas incluso están logrando la automatización.
Con la evolución de los sensores y el IoT, ahora es posible adquirir datos en tiempo real sobre los sentidos de los artesanos y el entorno dentro de los equipos. Al vincular una amplia variedad de datos adquiridos con la calidad de los productos terminados, es posible verbalizar en detalle los conocimientos de los expertos.
Incluso si un trabajador calificado se jubila, la empresa puede mantener su competitividad porque puede reproducir altas capacidades técnicas basadas en datos.
3. Reducción de pérdidas
Otra ventaja del uso de datos es la capacidad de reducir las pérdidas en la actividad de producción.
Al monitorear y visualizar las pérdidas de la línea de producción en tiempo real, los fabricantes pueden detectar rápidamente las anomalías en los equipos. Incluso las pequeñas anomalías que a menudo se pasan por alto pueden detectarse pronto gracias a los datos agregados. El equipo puede seguir funcionando cuando se produce una anomalía, lo que reduce la pérdida de producto.
Los usuarios también pueden analizar la causa de los productos defectuosos mediante el análisis de los datos.
4. Mejora de la calidad de la línea de producción
Al vincular los datos de cada proceso, los fabricantes refuerzan la trazabilidad, desde la entrada de materias primas hasta el proceso de inspección, mejorando la calidad de la línea de producción.
Si las organizaciones vinculan las condiciones de fabricación de todas las piezas, los fabricantes pueden comparar los datos de los productos defectuosos encontrados en el proceso de inspección y los productos normales, identificando la causa de los defectos.
Además, al analizar la relación entre las condiciones de procesamiento y la calidad y encontrar tendencias y patrones, los fabricantes pueden comunicar con precisión los puntos de mejora del producto al departamento de diseño. La utilización de datos también se puede utilizar para mejorar la calidad de las líneas de producción.
5. Aumentar el valor añadido
Al analizar los datos de operación después de la venta del producto e implementar cambios positivos en el diseño del producto y el diseño del proceso, los fabricantes pueden mejorar el valor agregado.
Por ejemplo, algunas empresas analizan de forma remota el estado de operación y el entorno de uso del cliente y luego proponen sugerencias de operación óptimas para agregar valor en forma de ahorro de energía.
Al utilizar los datos obtenidos de los sensores conectados al producto y proporcionar un nivel de experiencia al cliente sin precedentes, se mejora el valor de los productos de la empresa.
Aprovechar la computación perimetral para utilizar los datos del sitio de fabricación
Un número cada vez mayor de empresas aprovecha los datos críticos de los sitios de fabricación para mejorar la productividad y la calidad de los procesos de fabricación.
Para generar los datos necesarios para resolver el problema, son necesarios esfuerzos como la instalación de nuevos sensores y la digitalización de datos analógicos. Además, para utilizar los datos para mejorar las operaciones, es fundamental recopilar y analizar los datos de los sensores y dispositivos repartidos por toda la línea de producción.
Sin embargo, el envío de esta enorme cantidad de datos desde la línea de producción al servidor en la nube para su procesamiento supone una gran carga para la red. Por esta razón, la introducción de Edge Computing, que realiza el procesamiento primario más cerca del sitio donde se generan los datos, ha llamado la atención en los últimos años.
Las plataformas de Edge Computing, que son clave para estos sitios de fabricación, son de alto rendimiento, confiables y seguras. Deben ser fáciles de mantener para que quienes no estén familiarizados con la TI puedan utilizarlos fácilmente.
Consulte este artículo para obtener más información sobre la computación perimetral para la utilización de datos en las plantas de fabricación.
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