La industria manufacturera se ha subido a la ola de la Industria 4.0 durante la última década, trayendo diversas tecnologías a la planta de producción. Esta cuarta revolución industrial se trata de tecnologías digitales y sistemas de fabricación inteligentes. Estas tecnologías tienen como objetivo mejorar en gran medida la productividad al reducir el tiempo de inactividad no planificado y simplificar los procesos. Una parte central de estos sistemas que los hace funcionar es el Internet de las Cosas – IoT.

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Crédito: Aleksandar Littlewolf; Freepik

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Industrial IoT (IIoT) se refiere a IoT utilizado en entornos industriales. IIoT es una red de diferentes objetos que se transmiten datos entre sí. El IIoT se diferencia del IoT cotidiano por sus aplicaciones: mientras que el IoT habitual realiza tareas cotidianas, el IIoT funciona en un entorno de alta precisión con varios peligros a su alrededor. Esto requiere el uso de sensores con una precisión muy alta y una calidad de procesamiento robusta.

Otra gran diferencia entre los dos es el rango de enfoque. IoT se trata de conveniencia, IIoT se trata de mejorar la productividad conectando activos en un sistema de producción.

Tiempo de inactividad reducido con PdM

El mantenimiento predictivo (PdM) es una técnica de planificación de mantenimiento que asigna el tiempo de inactividad de mantenimiento mediante el análisis del estado de los activos en una planta de fabricación. Esto requiere que los técnicos trabajen con sistemas integrados interconectados con sensores que transmiten datos de activos a un sistema CMMS o EAM. Esta infraestructura para transferir datos a través del sistema es IIoT.

PdM, habilitado por IIoT, tiene como objetivo reducir el tiempo de inactividad no planificado a casi cero. Utiliza datos de activos históricos y en tiempo real para calcular el momento óptimo para su mantenimiento. El tiempo de inactividad por mantenimiento ayuda a la instalación a evitar roturas y tiempos de inactividad no planificados asociados con el mantenimiento reactivo. Además, dado que la tecnología predictiva solo sugiere tiempo de inactividad cuando un activo necesita mantenimiento, no es necesario dedicar recursos al mantenimiento preventivo regular.

El mantenimiento predictivo mantiene el sistema en funcionamiento y evita el desgaste y las fallas de la máquina. En resumen, es una forma de alta tecnología de obtener lo mejor de ambos mundos para mejorar la productividad de la planta. También mantiene todos los activos en su mejor estado. Con suficiente tiempo y suficientes datos para que el algoritmo funcione, PdM puede ayudar a la planta a lograr el sueño de todo gerente de planta: casi cero tiempo de inactividad no planificado. Para cualquier instalación mediana o grande, los beneficios de usar PdM, en lugar del mantenimiento preventivo o reactivo, generalmente justifican la inversión en el software y el hardware necesarios.

Seguimiento preciso de activos

Las instalaciones de fabricación pueden tener miles o incluso millones de activos en sus inventarios. La falta de un recurso puede desencadenar una reacción en cadena que afecta a múltiples departamentos. La planta puede perder valiosas horas de producción y dinero al ubicar y reemplazar el equipo defectuoso.

Una buena idea es tener un registro común de todos los activos. Sin embargo, se vuelve difícil rastrear la ubicación de cada activo las 24 horas del día, los 7 días de la semana cuando se trata de números tan grandes.

El seguimiento de activos basado en IoT es la solución perfecta para cualquier instalación de fabricación que maneje grandes inventarios. Se utilizan múltiples tecnologías como Bluetooth, Wi-Fi y redes celulares para rastrear activos. Su operación se basa en la precisión y el rango requerido para una aplicación específica. Para reducir la inversión de capital, las plantas pueden usar una combinación de seguimiento de activos IIoT para activos críticos y códigos de barras para otros.

Una forma de ayudar a su CMMS/EAM con la localización de activos es utilizar el seguimiento de activos basado en IoT. Esto puede reducir el robo y la pérdida de activos durante el transporte dentro de las instalaciones. Además, las horas de producción ahorradas al evitar la búsqueda o el reemplazo de equipos pueden generar mejoras en la productividad. Dado que el seguimiento de activos de IoT permite la ubicación en tiempo real de todos los activos, incluidos los empleados, la sincronización entre los empleados también mejora, haciéndolos más productivos.

optimización de inventario

La gestión y la optimización del inventario son fundamentales para la productividad de cualquier instalación. Esto incluye vigilar las ubicaciones, los precios y los tiempos de pedidos pendientes de los activos disponibles. Una mala gestión del inventario puede dar lugar a que la fábrica tenga un exceso de inventario o una escasez de materias primas y bienes. Los inventarios bajos significan que la instalación no está satisfaciendo la demanda, y los inventarios más altos significan que la instalación está desperdiciando recursos administrando el inventario cuando la demanda es baja.

Las tecnologías de la Industria 4.0 como IIoT, análisis de datos y AI/ML pueden hacer una gran contribución a la gestión y optimización del inventario. Por ejemplo, el seguimiento de activos de IIoT combinado con herramientas de visualización en EAM/CMMS puede mejorar la visibilidad del inventario. Los sensores IIoT pueden transmitir fechas de fabricación, fechas de caducidad y otra información relacionada con el producto, lo que ayuda al gerente a pintar una imagen más clara. Con esta información, los gerentes pueden decidir qué acciones usar primero, cuáles descartar y cuáles retener por un tiempo. Esta visibilidad mejorada ayuda a optimizar el inventario, lo que a su vez mantiene la instalación productiva y eficiente.

La optimización del inventario también forma parte de la optimización de la cadena de suministro, que se ocupa de mantener niveles óptimos de inventario en todas las ubicaciones. Minimiza los costos operativos, de transporte y almacenamiento en la cadena de suministro.

La seguridad trae productividad

Es posible que se haya topado con la suposición de que las plantas tienen que elegir entre seguridad y productividad. En realidad, las fábricas inteligentes modernas pueden ser altamente productivas sin dejar de tener algunas de las instalaciones más seguras. Los gerentes de fábrica logran esto mediante el uso de soluciones de automatización, IIoT e IA. IIoT conecta diferentes sistemas de planta para monitorear la producción y la seguridad. Con la ayuda de IoT, los gerentes de operaciones pueden obtener toda la información en un solo lugar. Luego puede tomar decisiones clave relacionadas con la producción y realizar cambios en tiempo real en caso de un incidente.

Los sensores de transmisión que rastrean el movimiento de los trabajadores mejoran la seguridad del personal en la planta. Los sensores pueden alertar a los trabajadores de que están ingresando a un área de alto riesgo. Los técnicos también pueden programar máquinas para que se apaguen solas si detectan personas en regiones inseguras a su alrededor.

Un lugar de trabajo seguro con menos incidentes y lesiones puede centrarse en la productividad. Los trabajadores también mejoran su productividad cuando no tienen que preocuparse por las condiciones de trabajo inseguras.

IIoT con grandes datos

El IIoT crea sistemas interconectados que abarcan instalaciones completas, a veces incluso conectando varias instalaciones. Una infraestructura digital tan masiva garantiza que los activos generen cantidades masivas de datos en todo momento. Desafortunadamente, la mayor parte de esta gran cantidad de datos no se usa, lo que resulta en una pérdida significativa para la instalación. Por otro lado, los datos contienen información valiosa sobre el sistema de producción que puede ayudar a mejorar la eficiencia y la productividad de la planta.

IIoT recopila datos del inventario y la gestión de la cadena de suministro. Estos datos se pueden utilizar para pronosticar la demanda y calcular los niveles óptimos de inventario. Además, los ingenieros pueden identificar y eliminar fallas para mejorar la productividad mediante el análisis de datos de diferentes partes del sistema de producción.

Además, el software de mantenimiento predictivo puede proporcionar datos sobre la eficiencia de diferentes activos a lo largo del tiempo. Esto ayuda a aprovechar al máximo todos los activos; También ayuda a tomar una decisión informada sobre el reemplazo o la actualización de un activo. Los datos son oro para todas las industrias en la actualidad, y las instalaciones de fabricación deben aprovechar al máximo los datos que producen para seguir siendo competitivas.

IoT se ha convertido en una parte central de los sistemas de producción durante la cuarta revolución industrial. El futuro de la fabricación radica en los sistemas de producción en red que se comunican a través de IIoT. Con el paso del tiempo, la tecnología se convertirá en un factor cada vez más importante en la industria y en la vida cotidiana de las personas. A largo plazo, los fabricantes del tren en movimiento tienen más posibilidades de seguir siendo competitivos en el mercado.

Crédito de las imágenes seleccionadas: Kateryna Babaiev; Pexels.com; ¡Muchas gracias!

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eric whitley

Eric Whitley ha sido un distinguido líder de fabricación durante más de 30 años. Además de las muchas publicaciones y artículos que Eric ha escrito sobre diversos temas de fabricación, es posible que lo conozca por sus esfuerzos al frente del esfuerzo de mantenimiento productivo total en Autoliv ASP o por su participación en los programas de certificación de gestión en la Universidad Estatal de Ohio, donde participó activamente. como miembro extracurricular. Después de una larga carrera como consultor de confiabilidad y mejora comercial, Eric se unió a L2L, donde actualmente se desempeña como Director de Manufactura Inteligente. Su papel en este puesto es ayudar a los clientes a aprender e implementar el enfoque pragmático y simple de L2L para la transformación digital empresarial. Eric ha vivido en el norte de Utah con su esposa durante 35 años. Cuando Eric no está trabajando, por lo general se le puede encontrar en el agua con una caña de pescar en la mano.

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