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Diseño y optimización de una fábrica para IoT y fabricación

Diseño y optimización de una fábrica para IoT y fabricación

La fabricación en el siglo XXI es posiblemente más fácil que nunca, sin embargo, una plétora de nuevas tecnologías también significa que los fabricantes modernos necesitan ser expertos en todos los oficios para vencer a la competencia.

La fábrica moderna se define cada vez más por lo bien que maneja el enorme volumen de datos que produce. La velocidad y complejidad de los datos que producen las instalaciones de fabricación son astronómicas en comparación con años anteriores. La digitalización de la fabricación ha permitido que muchos obtengan ventajas competitivas sobre herramientas y métodos más antiguos.

Con todo avanzando hacia la digitalización en la fábrica moderna, esto significa que todo también está produciendo datos. Con estos datos viene la capacidad analítica, que permite a los fabricantes tomar decisiones más inteligentes y acertadas sobre sus procesos. Esta recopilación de datos se logra a través de Internet de las cosas (IoT), un término con el que probablemente todos estemos familiarizados en este momento.

Ahora que todas nuestras herramientas de fabricación se duplican como productores de datos, la gestión de una fábrica ya no se trata solo de conocer la mejor herramienta para la fabricación, sino también de saber cómo aprovechar los datos para determinar el mejor proceso.

A medida que aumenta este flujo de datos, a través de IoT y otras tecnologías de fabricación inteligente, la pregunta es: ¿cómo nosotros, como gerentes de planta, operadores o simplemente pequeños fabricantes, administramos nuestros macrodatos y el valor adicional que impacta en nuestros resultados finales?

Manejo de big data en una fábrica

El uso de big data en la fabricación puede resultar abrumador sin la comprensión adecuada de cómo gestionarlo. Los datos pueden venir en muchas formas, desde datos estructurados como archivos de fabricación, hasta datos completamente no estructurados como registros de errores y registros de máquinas.

Podemos definir los datos producidos en la fábrica moderna de tres formas: estructurada, no estructurada y semiestructurada en tiempo real.

Los datos estructurados son datos que encajan en tablas y ya están formateados de tal manera que se pueden extraer ideas con facilidad. Es fácil de administrar y mantener. Los datos estructurados, por ejemplo, pueden ser nuestros datos de fabricación almacenados en bases de datos.

Los datos no estructurados son el tipo de big data que obtenemos de fuentes no estándar. Se trata de cosas como registros de turnos para los operadores o imágenes de la planta o las máquinas. Todos estos datos existen, pero deben decodificarse y organizarse antes de que se pueda extraer valor de ellos.

Los datos semiestructurados son datos que no se ajustan a los modelos de datos estándar pero que tienen encabezados, etiquetas y marcadores que diferencian las diferentes partes de ellos en documentos semi-interpretables. Los ejemplos de datos semiestructurados incluyen sensores en máquinas, información RFID, datos del controlador de movimiento y similares.

Organizar, administrar y extraer información útil de los diversos tipos de datos disponibles de múltiples fuentes y en múltiples estados alguna vez fue una tarea imposible. Pero las plataformas de gestión de datos y de IoT actuales no solo lo hacen posible, sino que también lo hacen relativamente simple y escalable.

Dando un paso atrás por un momento, me doy cuenta de que el solo hecho de tener todos estos datos no significa inherentemente que comprendamos su valor, pero ciertamente puede tener mucho valor. Los datos de la máquina (velocidades de alimentación, uso de la herramienta, RPM, etc.) están correlacionados directa o indirectamente con el rendimiento y la calidad. Si un operador en una máquina CNC registra un error en el mecanizado cada 1 de cada 10 piezas, la recopilación de big data nos permite no solo detectar esto con facilidad, sino que al utilizar varias herramientas de resolución de problemas, como el análisis de la causa raíz, también podemos reparar el núcleo. problema.

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Si reconocer el valor de los macrodatos es el primer paso, lo siguiente es tratarlo. Administrar todos estos datos en diferentes formatos y permitir que los usuarios (gerentes de planta) visualicen cómo se pueden usar es el siguiente paso. En esencia, se trata de una estructura de datos masiva y un problema de ciencia de datos.

No dedicaré demasiado tiempo a profundizar en las soluciones y herramientas utilizadas para analizar e interpretar datos en esta publicación, ya que eso merece su propia investigación y discusión, mucho más amplia. Notaré que hay una gran cantidad de herramientas de IoT allí, con Intel posiblemente como uno de los líderes de fábricas inteligentes.

Hemos identificado el problema, la gestión de big data. Hemos reconocido por qué es importante: conocimientos y mejora continua. Y hemos mencionado brevemente que existen herramientas de datos para ayudar a administrar todos estos datos. A continuación, debemos dedicar un tiempo a comprender todas las complejidades y los conocimientos que podemos obtener del uso de big data en fábricas inteligentes.

La analítica es clave para comprender los beneficios de las fábricas inteligentes

Podría pasar todo el día hablando de los beneficios de alto nivel de las fábricas inteligentes, pero diría que todo eso pasaría por los oídos de casi todos los no ejecutivos que lean esto. Creo que es mucho más práctico (y útil) examinar estudios de casos reales y casos de uso en torno a la implementación de análisis de big data para mejorar nuestras fábricas.

Primero haré referencia a un caso de uso de la fabricación de Intel. Sin embargo, como con cualquier otra cosa, tenga en cuenta que a Intel le interesa venderle en IoT, especialmente considerando su participación en la industria. A pesar de esto, creo que el caso de uso se mantiene.

Intel quería determinar una forma de disminuir la cantidad de indicaciones falsas negativas que producía una máquina utilizada para determinar si las piezas eran buenas o malas. El trabajo de este equipo llamado Equipo de Prueba Automatizado (ATE) era realizar pruebas en dispositivos para evaluar sus capacidades sobre una base de pasa / falla.

El problema era que el ATE a menudo clasificaba erróneamente las unidades buenas como defectuosas, lo que afectaba el rendimiento general de la fábrica. Desechar las unidades buenas es obviamente un problema que no desea tener, por lo que Intel quería determinar si había una forma de detectar si la máquina de prueba tenía un defecto o falla que causaba que etiquetara las unidades buenas como defectuosas.

Después de recopilar datos en las máquinas, los ejecutaron a través de una herramienta de análisis de inteligencia artificial que eventualmente predijo el 90% de las fallas potenciales en la máquina de prueba, antes de que sucedieran. Esto, a su vez, redujo las pérdidas de rendimiento por el rechazo de piezas buenas en un 25 por ciento, lo que ahorró costos.

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Encontrará más ejemplos como este de fábricas de todo el mundo que han implementado IoT y herramientas de gestión de big data. En muchos casos, las optimizaciones y mejoras que permiten la IoT y la gestión de big data pueden ahorrar a las fábricas suficiente dinero para cubrir los gastos de software, y algo más.

IoT en la fábrica moderna permite la visibilidad de la producción, las mejoras del operador, la reducción de los costos de gestión de la calidad, la mejora de la calidad y ciclos de mejora más rápidos. Todo esto se debe a la analítica y al procesamiento de big data mediante IA.

Todo esto puede resultar aterrador para los fabricantes que no están familiarizados con él. Sin embargo, las herramientas disponibles en la actualidad hacen que el proceso sea mucho más sencillo que nunca.

Lo último que quiero abordar es el inmenso ancho de banda que requiere la fábrica inteligente moderna para operar de manera efectiva. En muchos casos, la recopilación de datos debe ocurrir en tiempo real, algo que solo se puede lograr con redes rápidas. El despliegue de 5G hará que esto sea posible para una red más grande de fabricantes.

Cómo 5G mejorará las fábricas inteligentes

5G es esencialmente una nueva infraestructura de datos para redes inalámbricas, una que puede operar a velocidades exponencialmente más rápidas en comparación con la infraestructura 4G. Las tecnologías intensivas en datos, como la inteligencia artificial y el Internet de las cosas, probablemente se llevarán al espacio público a través de 5G.

El Internet de las cosas es un área que parece particularmente adecuada para la tecnología 5G. Actualmente, IoT se utiliza mucho en el sector manufacturero para recopilar datos en las fábricas, como hemos discutido en este artículo, además de ser utilizado en el sector del transporte para recopilar datos sobre flotas. Los dispositivos domésticos inteligentes también están conectados a través de IoT, pero las redes Wi-Fi domésticas de menor potencia tienen problemas cuando tiene demasiados dispositivos conectados.

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5G tiene el potencial de ser más rápido que cualquier red wi-fi con cable y se puede usar prácticamente en cualquier lugar, siempre que pueda obtener una señal. Eso significa que 5G permitirá que los dispositivos IoT puedan funcionar en casi cualquier lugar, sin estar limitados a las redes inalámbricas locales.

La infraestructura 5G es una forma en que las plantas de fabricación modernas pueden aprovechar IoT sin preocuparse por las limitaciones en el ancho de banda y las velocidades de datos.

Toda esta infraestructura, por supuesto, cae dentro de la estructura general de la Industria 4.0. Al final del día, lograr el estado de fábrica inteligente con la ayuda de IoT y 5G es un trampolín para crear una nueva generación de fabricación. Es casi seguro que es la dirección en la que se dirige la industria, por lo que es importante que, como fabricantes, adoptemos el IoT, la mejora continua y la fabricación inteligente para mantenernos en la cima del juego. El mundo está innovando a un ritmo más rápido que nunca, es nuestro trabajo mantener el ritmo.


Ver el vídeo: Método y herramientas para el diseño y construcción de dispositivos IoT (Septiembre 2021).