Los 5 pasos clave para el éxito de la digitalización industrial
Hoy en día, el concepto de digitalización industrial o fábrica inteligente está cobrando relevancia en un momento en que la pandemia del COVID-19 ha obligado a las empresas a reinventarse para suministrar productos a clientes potencialmente inesperados.
El siguiente artículo es un resumen en forma de cinco pasos generales que muestran el camino para empezar a trabajar según la filosofía de la fabricación inteligente.
Los ciclos de producto y desarrollo son cada vez más cortos. En consecuencia, la capacidad de una empresa para preparar la producción de una pieza para un cliente de forma ágil será un criterio central a la hora de decidir quién gana el contrato. Por ejemplo:
Las empresas industriales necesitarán cada vez más apoyar a sus clientes con sus conocimientos técnicos. Los talleres deben incluir servicios de apoyo en la fase de desarrollo del producto para garantizar un diseño rentable para la fabricación desde el principio del proceso .
Es evidente que aquí se impone la aplicación de nuevas tecnologías de software e incluso la creación rápida de prototipos para validar los conceptos lo antes posible. Incluso es necesario el uso de sistemas de sensores integrados en los productos entregados, que puedan retroalimentar la información durante su uso final para futuras mejoras en versiones posteriores.
En principio, una fábrica inteligente basa su éxito en el intercambio eficaz de información entre operarios, máquinas y recursos en tiempo real.
Toda empresa industrial debe ser capaz de producir con eficacia para satisfacer las exigencias del mercado actual: fabricar lotes pequeños de forma económicamente viable, cumplir los plazos con sus clientes y satisfacer las normas de calidad más exigentes.
Cada uno de los pasos descritos a continuación irá acompañado de una serie de tareas destinadas a la aplicación práctica de los conceptos dentro de la organización.
1. Gestión del conocimiento
Tradicionalmente, la industria extrae la mayor parte de su saber hacer del conocimiento generado por sus trabajadores cualificados dentro de la organización. Normalmente, este conocimiento sólo se encuentra en la cabeza de cada trabajador y no se almacena sistemáticamente ni se pone a disposición de los demás.
En muchos casos, los conocimientos aún se encuentran en textos físicos y manuales de difícil acceso y probablemente obsoletos.
En el contexto de la digitalización industrial, el conocimiento y el aprendizaje adquieren un significado totalmente nuevo. La recopilación de datos de todas las fases del proceso mediante la conexión de todos los sistemas, máquinas, productos y trabajadores se está convirtiendo en una nueva fuente de conocimiento. Para ello, los trabajadores deben poder acceder a la red de forma intuitiva, definir quién tiene acceso a qué tipo de información y ser disciplinados a la hora de mantener actualizadas las bases de datos.
Para los empleados, utilizar estos sistemas significa asegurar su puesto de trabajo gracias a la transparencia de los costes.
Incluso podría suponer un aumento de su remuneración gracias al ahorro generado por el descubrimiento de costes ocultos en el proceso. Una reducción de su carga de trabajo porque un problema puede detectarse más fácilmente. También significa un tipo de reconocimiento social, que empieza a entenderse con el uso de las redes sociales, que se genera con el intercambio fructífero de experiencias en todo el sistema.
Un reto actual para la industria es que su personal debe empezar a tener unos conocimientos mínimos de control de máquinas, técnicas de redes y sistemas operativos para poder aprovechar al máximo estas nuevas tecnologías.
Aplicación práctica
Las empresas necesitan digitalizar la información física que poseen y ponerla a su disposición en una base de datos interna o en una página web, de modo que pueda gestionarse de forma participativa para generar un intercambio continuo y saludable de conocimientos entre los empleados de la empresa. Una forma de facilitarlo es crear un terminal de acceso a la información para los trabajadores y, en el mejor de los casos, dotarles de tabletas electrónicas móviles para que introduzcan los datos en el sistema.
2. Supervisión en línea
En la medida de lo posible, todos los datos clave de un proceso deben adquirirse, digitalizarse y estructurarse. En las primeras fases de aplicación de los procesos de supervisión, es importante obtener datos sobre el número de piezas (y, si es posible, el número de piezas buenas). Adquirir las horas reales de producción (tiempo de utilización del husillo), a partir de las cuales se pueden calcular los tiempos de preparación y configuración, los tiempos muertos (errores, reparaciones, máquina sin órdenes de producción, etc.). Otros datos a adquirir pueden ser el tipo de herramienta utilizada, el desgaste, las primeras horas de uso, el tipo de avería al final de su vida útil, etc. Este tipo de información aún debe ser completada por los operarios.
El objetivo de adquirir estos datos es aumentar la productividad; incrementar la ocupación de la máquina; minimizar los tiempos de montaje y parada; y comprender el motivo de un incidente con la máquina.
También es muy útil para planificar las reparaciones y el mantenimiento, ya que se pueden determinar las horas reales de funcionamiento de los componentes críticos. Por último, disponer de un historial de datos de toda la cadena de producción permite calcular los costes de forma más realista. También es un punto de partida para modelizar el comportamiento del proceso en función de sus variables de entrada y, por tanto, para predecir los posibles efectos sobre las piezas fabricadas.
A menos que las máquinas tengan capacidad para suministrar estos datos a un sistema de gestión y análisis de la información de producción del tipo MES (Manufacturing Execution Systems), e incluso antes de invertir en un sistema de supervisión automático externo, todos estos datos deben ser recogidos manualmente por los trabajadores de forma estricta y disciplinada.
Como parte de la creación de una cultura de gestión del conocimiento, es esencial que las personas comprendan claramente la importancia de conservar estos datos para su análisis...
Las últimas soluciones de sistemas de adquisición de datos operativos registran los valores directamente de la máquina y de los sensores auxiliares, los sincronizan con los parámetros reales de producción (velocidades de rotación, avances, profundidad de corte, esfuerzo, consumo de energía, etc.) y los muestran en tiempo real para que pueda ver por qué se están produciendo realmente cambios en la productividad y la calidad.
Tener los datos al alcance de la mano y adquirir conocimientos sobre la influencia de los distintos parámetros de producción en el resultado final supone una mayor flexibilidad a la hora de tomar decisiones en caso de cambios inesperados.
De este modo, algo radical está ocurriendo en los negocios...
La organización de cada proceso en función de sus propias condiciones elimina la necesidad de una planificación rígida y lenta. Además, el tipo de trabajo puramente rutinario que ha impedido a muchos operarios de planta utilizar su capacidad analítica para resolver problemas les permite ahora tomar decisiones durante el proceso basadas en las consecuencias de las variaciones de los distintos parámetros. De este modo, se les capacita para generar soluciones alternativas que hagan más eficiente la producción; aumentando así el conocimiento interno de la empresa y añadiendo valor a la cadena de producción.
Aplicación práctica
Invertir en software para la recogida, almacenamiento y análisis de datos. Además, es necesario invertir en sistemas de comunicación directa entre los controles de las máquinas y los sistemas de software, así como en sistemas adicionales de supervisión externa para medir las variables críticas del proceso que las propias máquinas no proporcionan. Esto incluye la fabricación, el control de calidad, el montaje y el embalaje. Todos estos sistemas deben estar conectados a la red central y los datos almacenados sincronizados en el tiempo para un análisis detallado. Se recomienda que las empresas empiecen por etapas y elijan un sistema llave en mano para reducir el tiempo de implantación y la inversión en tiempo y dinero.
3. Planificación de la producción digital
La transparencia de la producción generada por la adquisición automática de datos permite a las empresas planificar sus líneas de producción de forma mucho más eficaz. Un sistema de adquisición y análisis de datos permite observar en tiempo real el estado "previsto" de la producción, comparado con el estado "actual", no sólo en cuanto a las piezas fabricadas, sino también a la disponibilidad de personal y materiales (materias primas, máquinas, herramientas, etc.).
Al llevar a cabo este procedimiento digitalmente, los trabajadores disponen siempre de una versión actualizada del estado de toda la línea y pueden actuar con la información más reciente, a menudo sin tener que esperar una orden del jefe de producción.
Los sistemas de planificación de la producción permiten incluir reglas normalizadas para priorizar las decisiones, lo que contribuye aún más al flujo de trabajo. Incluso es posible, a partir de la experiencia adquirida con datos anteriores, simular el efecto de cambiar el orden de las etapas de fabricación en el plazo de entrega final, incluidas las etapas de montaje y control de calidad.
Todo ello constituye una base fundamental para las iniciativas de mejora continua, en las que los trabajadores de los talleres están claramente cada vez más implicados.
La siguiente etapa, derivada del uso de este tipo de sistemas, es la del control automatizado de la línea de producción basado en predicciones generadas a partir del análisis de la información rastreada en todas las fases de la producción. Esta etapa, que requiere una comunicación eficaz a todos los niveles de la empresa, se alimenta de datos históricos y sólo se hace efectiva varios meses después de la puesta en marcha.
Aplicación práctica
Los trabajadores deben encargarse de cumplimentar la información necesaria (obligatoria) para completar la recibida por los sistemas automatizados. La cumplimentación de esta información garantiza que los datos almacenados en el sistema puedan analizarse posteriormente. Por tanto, la dirección de producción debe asegurarse de que la interfaz de recogida de datos sea intuitiva y rápidamente accesible en el taller.
4. Integración en la fase de desarrollo del producto
El objetivo de la innovación inteligente es acelerar el camino del cliente hacia el producto final, apoyándole con los conocimientos propios de la empresa. Para lograrlo, es aconsejable integrarse en la fase de desarrollo del cliente para aumentar el grado de innovación del producto final y garantizar que el diseño sea fácilmente fabricable.
Hoy en día, existen muchas soluciones al concepto de gemelos digitales.
Un fabricante de productos puede utilizarlo para describir digitalmente su línea de producción, incluidos todos los movimientos de las máquinas de control numérico, los equipos de sujeción, la automatización e incluso el montaje, sin tener que consumir nunca ninguna de sus materias primas.
Esto puede ayudar a detectar precozmente los defectos de diseño del cliente, lo que supone una excelente oportunidad para aprovechar la experiencia del taller para mejorar el rendimiento del producto. Además, un enfoque de correspondencia digital puede utilizarse para generar estudios de viabilidad; para ayudar al cliente a comprobar si el producto también está optimizado desde el punto de vista de los costes.
Aplicación práctica
Inversión en el uso de sistemas de realidad aumentada para comparar geometrías o ensamblajes con el CAD existente. Los sistemas de simulación de procesos de producción y diseño estructural nos permiten entrar en la fase de desarrollo del cliente aportando conocimientos clave de fabricación que pueden faltar. El uso de sistemas de impresión 3D para la creación de prototipos también puede aumentar la capacidad de respuesta del cliente en determinadas condiciones.
5. Cambio de modelo de negocio
Gracias a la colaboración entre el taller de fabricación y sus clientes, la línea entre producto y servicio se difumina. De este modo, un cliente no pide un producto concreto; pide una solución completa.
Idealmente, la digitalización industrial debería llevar a las plantas a aumentar su cartera de servicios para sus clientes.
En el caso de los talleres que mecanizan piezas complejas, como los fabricantes de herramientas y matrices; necesitan complementar sus moldes con sensores y procesamiento de datos. Esto último porque los moldes pueden aumentar la eficacia de la producción de piezas de plástico para el cliente; al estar conectados a las máquinas de producción y a los operarios; para controlar el proceso sobre la base de una información más completa; garantizando una mayor productividad con mayor calidad. El fabricante de moldes se convierte en un proveedor de servicios de datos y no "sólo" en un cortador de metal.
Aplicación práctica
Incluir en la estructura de la organización la capacidad de generar soluciones inteligentes que ayuden a los clientes a mejorar su productividad con los productos ofertados, a través de servicios que utilicen la capacidad disruptiva de la tecnología desarrollada para la Industria 4.0.
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