La gestión de los datos es uno de los mayores retos de la industria de la chapa y el metal en el actual ecosistema 4.0. Su recopilación a partir de una correcta identificación a través de una red que conecte mediante el Internet de las Cosas (IoT) y la sensorización máquinas y procesos es determinante, como también su almacenamiento en Cloud para su procesamiento a través de algoritmos de analítica de datos.
La implementación de softwares de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data en el modelo es un paso fundamental para ese análisis. De un lado, para crear procesos autónomos de toma de decisiones en la cadena de valor, liberando a las personas de tareas repetitivas y/o decisiones tediosas que requieren de análisis y visión a largo plazo; de otro, para predecir comportamientos, anticipar decisiones estratégicas, identificar problemas de calidad del producto, evitar tiempos críticos de inactividad y reducir costes. De esta forma se toman decisiones más inteligentes que mejoran la calidad del producto y ofrecen eficiencias en el sistema productivo en términos de tiempo y costes.
Veamos detenidamente cinco ventajas de automatizar la captura de datos de la fábrica.
1. Obtener información en tiempo real desde cualquier ubicación y equipo permite, por ejemplo, darse cuenta de una avería justo en el momento que se produce o ampliar el stock de forma automática. Gracias a un sistema de alertas, el operario recibe instantáneamente información en su dispositivo, esté donde esté.
2. Trabajar con información fiable, no basada en supuestos ayuda a detectar ineficiencias por microparadas, ralentización de las máquinas, mal funcionamiento, sobrecargas de actividad...
3. Dedicarse a tareas más productivas. Técnicos, operarios y gerentes pueden dedicarse a tareas que aporten más valor a la planta, a tareas donde la automatización y ls analítica de datos no pueden llegar.
4. Centralizar la información. Estos sistemas permiten que los datos fluyan por toda la fábrica, sin necesidad de pedir datos al departamento correspondiente. Producción sabe el estado del pedido; mantenimiento, las interrupciones de máquinas; financiero, el coste de la fabricación en cada momento; y gerencia, la eficiencia de la planta.
5. Ahorrar tiempos y costes e incrementar la productividad da como resultado una mejora de la rentabilidad y competitividad de la fábrica.
El enfoque personalizado con el que Lantek guía a las empresas en su transformación digital está fundamentalmente guiado por el análisis de los datos, así como la evaluación del camino del dato a lo largo de los procesos.
El mejor modelo matemático es inútil si la empresa que debe ponerlo en práctica no lo entiende. Para que se puedan utilizar los datos clave para la toma de decisiones y la automatización de las empresas es preciso que la empresa utilice un modelo de procesamientol que le permita utilizar, extraer y analizar sus datos existentes para obtener información más especializada para controlar de este modo de manera más optimizada sus procesos. Este ciclo autoverificado incluye la definición de los objetivos comerciales, la comprensión de los datos, la preparación de los datos, la modelización, la evaluación y la implementación.
Para ello es clave la preparación de los datos. Lantek para ello ha creado el Data-Quality-Report para evaluar la calidad del dato teniendo en cuenta la validez, consistencia y representabilidad, así como la unicidad y la integridad de los datos recopilados. Existen numerosas herramientas para ello y para hacer un uso adecuado de los datos en la producción y la gestión. No obstante, el factor humano desempeña un papel esencial. Por ejemplo, el Chief Data Officer (CDO) se ha convertido en un puesto fijo a nivel ejecutivo en muchas empresas que se están embarcando en la transformación digital y la optimización de sus procesos basándose en la inteligencia de datos.
Para la industria de la chapa y el metal, en Lantek contamos con el software más avanzado para procesar los datos y arrojar respuestas inteligentes que ayuden a los profesionales a tomar mejores decisiones de fabricación. Ese programa es Lantek Analytics, un módulo de fabricación inteligente que recopila, filtra, agrupa y relaciona todos los datos de las máquinas para apoyar, así, las decisiones en información fiable en tiempo real.
Lantek Analytics se integra con los programas de diseño y corte de chapa, CAD/CAM, de gestión de fabricación, MES, y de planificación de recursos empresariales, ERP (propio o externo), lo que ofrece una panorámica completa de todo lo que sucede dentro de la planta. De este modo, podemos conocer la productividad del proceso de fabricación a través del OEE, el cual la mide a partir de tres parámetros. Primero, ofrece la disponibilidad de tiempo ejecutado de una máquina; segundo, el rendimiento de la misma; y, tercero, la calidad de la fabricación de las piezas de cada máquina. Al mismo tiempo, se visualiza el estado actual de la máquina en función de tres aspectos: funcionamiento, parada programada y para accidental.
El programa también cuenta con un módulo que envía alertas, tanto ante posibles averías como necesidades de stock, lo que permite ajustar el inventario a la demanda real del momento, lo que redunda en la mejora de la eficiencia y en el ahorro de costes.
Pero el programa no solo monitoriza la fabricación en sí misma, sino también la evolución de los pedidos integrando softwares de ventas y presupuestación. Los datos históricos y presentes de las necesidades de los clientes aportan un conocimiento de los mismos que facilita detectar patrones de consumo a partir del comportamiento de la demanda (frecuencia de los pedidos, volumen, materiales, tipo de corte…). Los algoritmos permiten anticipar y mejorar la planificación de las órdenes y sugerir nuevos pedidos que aumenten el volumen de negocio. Al mismo tiempo, personaliza los presupuestos pudiendo ofrecer, incluso, descuentos al cliente.
Todo ello ofrece rapidez, flexibilidad, objetividad y segmentación en la presupuestación lo que beneficia tanto a la fabrica como al cliente, consiguiendo, así, aumentar su fidelización.
Volviendo al principio. El Covid-19 nos obliga a ser ágiles, a tomar decisiones en remoto, para lo que es clave disponer de datos fiables y en tiempo real.
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