El Potencial de la IIoT en la Manufactura es Gigantesco

El mundo de la manufactura es el ciclo de vida de un activo de Diseñar > Operar > Mantener > Retirar. Históricamente, las compañías se han centrado en las fases de diseñar y mantener, pero la información perteneciente al reino de las operaciones, a saber, el control distribuido y las rondas de los operadores, no estaba siendo integrada inteligentemente. Ahora, con la IIoT conectando todo sin problemas, las compañías están comenzando a enfocarse profundamente en el componente que son las operaciones para enlazarlo todo y mejorar la confiabilidad general del sistema.

El aprendizaje automatizado está mejorando la confiabilidad de los activos desde la forma en que los fabricantes operan sus líneas de producción hasta la optimización de los ciclos de vida de sus activos. Por ejemplo, la IIoT posibilita analizar dos años de información en línea de un sistema compresor de 25.000 caballos de fuerza y predecir los parámetros que lo mantendrán confiable. Los escáneres láser y el software 3-D permiten escanear una parte problemática de una línea de producción y rediseñarla para hacerla más fuerte y así trabajar mejor en la línea con el doble de vida útil.

En este mundo impredecible, varias compañías, tales como las que se especializan en robótica construida para propósitos específicos o en proveer la cadena de abastecimiento como un servicio para el mantenimiento, la reparación y las operaciones (MRO), están ayudando a las organizaciones a crear valor predecible. Estas compañías están sacando ventaja de la IIoT al encontrar patrones en los datos y convirtiéndolos en información procesable para ya sea predecir problemas o solucionar problemas de una nueva manera.

Pero la tecnología de manejo de datos en sí no es necesariamente nueva. Por ejemplo, algunas compañías han incluido algoritmos de compresión de demanda en sus sistemas de distribución industrial inteligentes desde hace más de una década. Estos algoritmos vuelven obsoletos a los sistemas tradicionales de reaprovisionamiento mín/máx ya que los mismos no están a la altura en los ciclos de demanda pico que son tan difíciles de manejar. Usan multiplicadores de tendencias que acomodan las variaciones en los tiempos de espera para re-calcular y recomendar cantidades y puntos de re-orden. Hay muchas otras maneras en que el sistema puede analizar la demanda y predecir dónde debería estar estableciendo sus puntos de re-orden. Estos sistemas son también adaptables a los cambios en la línea, con sistemas celulares haciendo ajustes basándose en los requerimientos de uso y producción.

Las grandes ventajas de esta Big Data son:

  • Reducción del inventario en un 30 por ciento.
  • Eliminación de desabastecimientos.
  • Terminar con el inventario “muerto al llegar” que ocurre porque las necesidades del fabricante cambian muy rápidamente.
  • Alejarse del juego de adivinanzas del mín/máx.

Con toda la tecnología que hay allí fuera, toda comunicándose entre sí, el mundo se está volviendo cada vez más y más conectado – de hecho, plano. La Internet Industrial de las Cosas (IIoT) parece un concepto nebuloso que abarca todo desde el aprendizaje de las máquinas y la robótica hasta sistemas de entrega con aviones no tripulados o drones y máquinas expendedoras inteligentes en el punto de uso. Hay más información disponible que nunca antes, pero darle sentido a toda esta información puede ser desalentador. Este artículo lo ayudará a aclarar como la IIoT puede mejorar todos los aspectos de la manufactura.

¿Qué Está Inhibiendo el Progreso?

Si la tecnología está disponible, ¿porque los fabricantes todavía pasan por tiempo de corte y desabastecimientos de repuestos críticos? La tecnología es como una ola. Toma tiempo para expandirse a lo largo del proceso de manufactura. Siempre hay innovadores y adoptantes tempranos de tecnología, pero la mayoría de las personas prefieren esperar y ver cómo se desempeña. Y, por supuesto, siempre están los rezagados que sólo cambiarán su manera de hacer las cosas cuando la vieja manera ya no esté disponible. ¿Cuántas personas tienen todavía teléfonos plegables y están presionando el número nueve cuatro veces para escribir una Z en sus mensajes de texto?

Steve Pixley , innovador y adoptador temprano de la IIoT, observa esto todos los días con sus máquinas. Fundó una compañía que construye robótica para propósitos específicos que aceleran el flujo de trabajo, acorta costos y da a los fabricantes un mejor control sobre sus materiales indirectos en los entornos severos del mundo de la manufactura. A menudo, se le pide a Steve que deshabilite alguna parte de la tecnología predictiva en sus sistemas – el equivalente de usar una supercomputadora para hacer sumas básicas. En la era de Google™, las personas tienen menos y menos interés en dominar la tecnología o siquiera entenderla. Quieren la respuesta o el proceso y lo quieren inmediatamente. No quieren tener que volver a pensar en eso de nuevo hasta que lo necesiten. Pero, sin un entendimiento de cómo funciona la tecnología, no pueden realmente ajustarla para hacer que trabaje mejor para ellos.

El entrenamiento y la educación sobre tecnología y procesos influirá mucho en la adopción de los usuarios a medida que las personas se den cuenta de que el objetivo no es reemplazar a los operarios o a los mecánicos de mantenimiento, sino empoderarlos para hacer mejor su trabajo y hacer a su compañía más competitiva en una escala global.

Además del ritmo de adopción de la tecnología, nadie está realmente integrando lo que hacen los operarios en la planta de producción con las necesidades reales del equipo. Cambiar las perspectivas desde solamente enfocarse en el mantenimiento a reevaluar el impacto sobre los activos de las operaciones va a mover la aguja aún más lejos. Ahora, más que nunca, comprender cómo pueden las organizaciones operar para optimizar lo mejor posible el ciclo de vida de sus activos se convierte en una cuestión importante.

Las Posibilidades Son Infinitas

El futuro traerá de nuevo a los cronogramas de producción dentro del proceso de demanda, anticipando las necesidades de la semana que viene y adaptando el suministro, no sólo en ventas, sino también en la gestión de la cadena de abastecimiento en general.

Está claro que la tecnología de punto de uso avanzará más lejos en los próximos años a medida que la información se vuelva más integrada y procesable. Estos sistemas y máquinas inteligentes pueden analizar la información y adaptarse a ella.

A pesar de todo, ya sea que hablemos sobre ventas inteligentes o aprendizaje automatizado, hay un tema común. Estos sistemas inteligentes son tan buenos como lo sean los humanos inteligentes que introducen todas las variables, monitorean los sistemas y los configuran para adaptarse a sus necesidades.

Con un foco incrementado en el componente de operación de la manufactura, las operaciones se volverán tan estables que eventualmente las partes van a fallar raramente. Operaciones sabrá que hay un problema antes de que ocurra y será capaz de actuar así nunca ocurra la falla. Los repuestos serán enviados sólo a los proyectos de mantenimiento planificado y el tiempo de corte no planificado será un recuerdo de otra era lejana.

Los principales facilitadores de la IIoT serán la tecnología móvil y el aprendizaje automatizado. ¡La nueva tecnología siempre incrementa exponencialmente los grados de libertad y las organizaciones, con la ayuda de proveedores de servicios especializados, encontrarán maneras de usarla en formas que nunca se creyeron imaginables!

​Chuck Wallace

Chuck Wallace is the Vice President of Engineering Services for SDI, Inc. With more than 35 years of experience delivering exceptional engineering value in industrial plant environments, Chuck is a pioneer in the emerging field of complex adaptive systems. 

www.sdi.com

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