Con su versión avanzada se dota de inteligencia a las fábricas de piezas de chapa, tubos y perfiles metálicos a partir de la recopilación y analítica de los datos. El programa no pierde su valor central, sino que se enriquece, convirtiéndose en la correa de distribución a modo de transmisor y ejecutor de las órdenes del cerebro de la planta, alimentado por el Data Analytics.
De este modo, el MES combinado con la analítica de datos se convierte en el MES Avanzado y es la base de una Digital Factory y de la producción inteligente, porque compila toda la información que sale de las máquinas y los procesos en tiempo real y de forma automatizada. Esta se almacena en Cloud, donde los datos actuales se cruzan con los históricos, analizándose a través de la Inteligencia Artificial, en general, y el Machine Learning, en particular. A partir de unos algoritmos se podrían ofrecer planificaciones de trabajo optimizadas para cada línea y respuestas ante diferentes escenarios, lo que facilita y agiliza la toma de decisiones.
Además de programar a medio plazo los recursos productivos, mostrará una visión de conjunto -dentro de una sola planta o entre varias- lo que facilita al operario balancear la carga de trabajo de forma adecuada. De este modo, se obtienen datos sobre el estado de las máquinas y los pedidos, la capacidad del stock o los plazos de entrega. Datos que vistos de manera completa ofrecen mejores soluciones ante cualquier eventualidad. En este sentido, por ejemplo, el MES Avanzado advierte sobre incidencias de diferente naturaleza como problemas con el stock, reajustes de la carga de trabajo, alerta de nuevas entradas de pedidos e, incluso, su capacidad de predicción anticipa eventuales demandas de compra.
Existen dos aspectos claves del MES Avanzado: visibilidad y programación.
- Visibilidad a través del estado de las máquinas y de los pedidos, las necesidades de material y el calendario de mantenimiento. La analítica de procesos permitirá conocer en cada momento dónde se encuentra el cuello de botella y reaccionar para agilizar el flujo de producción.
- Programación a través de diagramas gráficos (Gant) con propuestas automáticas para la producción. También serán posibles escenarios de simulación para evaluar el impacto en la producción de nuevos pedidos. Los datos permitirán una programación más flexible, pudiéndose balancear las cargas de trabajo en tiempo real, solo con arrastrar órdenes de producción de un centro de trabajo a otro.
Analítica avanzada
A diario se toman decisiones de trabajo, ya sean operativas o estratégicas, pero lo más importante en ellas son los datos, porque la calidad de éstos hará que las acciones que se aprueben sean las más adecuadas. Recabarlos no es tarea sencilla si se hace de forma manual. Tal y como avanzábamos al principio, esta era y es todavía la forma de obtenerlos, lo que no solo retrasa sobremanera, sino que aumentan las probabilidades de que la calidad no sea la idónea.
La calidad del dato se mide en su precisión y en su oportunidad. Si no refleja la realidad, correremos el riesgo de tomar decisiones erróneas. Por ello, debemos contar con las herramientas tecnológicas adecuadas para poder recopilarlos en tiempo real y de forma automática, lo que da la rapidez que la era digital demanda. Herramientas que, además, de capturarlos, los limpian y procesan. El objetivo básico es reducir máquinas y almacenes y sacar más partido a las personas, consiguiendo una mayor capacidad y, por tanto, mayor flujo de producción, al tiempo que se eliminan ineficiencias y se optimizan los procesos de fabricación.
En definitiva, lo que aporta la fabricación avanzada es agilizar procesos, ahorrar tiempos y costes e incrementar la productividad de la planta. Algo que es ineludible en la Industria 4.0, una nueva etapa en la ya que estamos inmersos. Cuanto antes nos sumemos al cambio, en mejores condiciones estaremos para competir en la era digital. Adaptemos nuestras fábricas y dotémoslas de inteligencia.
