HACIENDO
INTELIGENTEMENTE.

HACIENDO
INTELIGENTEMENTE.

MANUFACTURA INTELIGENTE


La manufactura inteligente es el objetivo principal de todos los procesos de transformación digital de las líneas de producción, donde el despliegue de nuevas tecnologías ayuda a las empresas a obtener el control de sus máquinas y procesos. La manufactura inteligente requiere una planificación y entrega inteligentes desde el principio. Existen multitud de formas de recopilar y visualizar los datos de una línea de producción, pero solo la experiencia puede determinar el despliegue óptimo de sensores y datos de proceso para obtener resultados efectivos orientados a metas.

CRECIMIENTO.

RESULTADOS DE NEGOCIO EN MANUFACTURA


El deseo de obtener resultados de negocio positivos es el catalizador lógico para nuevos proyectos. En relayr, es también el principio básico que inspira la planificación a lo largo de todas las transformaciones digitales. Todas ellas se guiarán mediante escenarios de resultados de negocio establecidos. Sin embargo, estos escenarios también pueden ser mejorados con nuevos objetivos de negocio basados en la información obtenida a través del reequipamiento digital de la maquinaria y los procesos de producción existentes. Una vez que se haya completado la visualización de los procesos y puntos débiles existentes, los equipos sobre el terreno podrán integrar cualquier nuevo resultado posible procedente de los datos en su planificación objetiva.

Además de las preocupaciones generales de negocio habituales en las empresas, como la reducción del consumo de energía y el aumento de la productividad y la calidad de las líneas, hay otra serie de objetivos de resultados de negocio positivos que se materializan durante la optimización de la línea de producción mediante el proceso de IIoT.

CRECIMIENTO.

IDEAS.

IDEAS.

MEJORA EN LA EFICIENCIA GENERAL DE LOS EQUIPOS


La Eficiencia General de los Equipos (OEE) es una de las prioridades de todos los procesos de optimización de las líneas de producción. Los expertos en ingeniería de relayr diagnosticarán problemas ocultos, los solucionarán y prescribirán mejoras para sus líneas de producción. Los datos obtenidos del reequipamiento de los sensores de relayr y los datos procesados de los controladores lógicos programables (PLC) existentes se combinan y visualizan para ayudar a los operadores a identificar y eliminar rápidamente las secciones defectuosas o con bajo rendimiento del proceso de la línea. Los minuciosos detalles de los procesos y las máquinas revelan información sobre cómo mejorar la producción y la calidad del producto, reducir los costos de mantenimiento, aumentar la productividad (tiempo de funcionamiento de la máquina) y reducir los costos relacionados con los tiempos de interrupción del funcionamiento no planificados.

NUESTRO CAMINO.

Una vez que se ha completado la fase de organización, el equipo de relayr se traslada y reequipa la maquinaria con un arreglo de diversoss sensores y fusiona los nuevos datos obtenidos con con los datos obtenidos de los PLC existentes. Los datos se introducen en la tecnología interna de relayr para su tratamiento y en el sistema de estructuración de datos.

A su vez, la tecnología de relayr visualiza exactamente cómo funcionan los procesos existentes y, lo que es más importante, ayuda a identificar futuras oportunidades de optimización para el cliente en paneles de control interactivos y fáciles de configurar. La manufactura inteligente es un proceso continuo que comienza con la planificación inteligente, continúa con el despliegue de máquinas inteligentes y toma impulso a través de la visualización y la intención orientada a los resultados de los operadores inteligentes. Por ejemplo, la visualización de la línea de producción ayudará rápidamente a reducir los residuos e identificar los procesos que causan piezas defectuosas. Además, los paneles de control configurables proporcionan alertas automáticas para posibles averías o pueden revelar anomalías del sistema y prever la escasez de existencias. La configuración de datos inteligentes también puede ayudar a preparar al personal para los cambios en la línea de producción, así como eliminar la necesidad de generar informes manuales de la zona de producción y de inspeccionar las máquinas.

La clave para asociarse con relayr es la sensación de que no solo está utilizando nuestra tecnología y nuestros conocimientos para mejorar el rendimiento actual, sino que también está aprovechando los nuevos conocimientos que hemos adquirido para identificar oportunidades de negocio innovadoras en el futuro.

NUESTRO CAMINO.

HISTORIAS.

Los equipos de relayr tienen un historial probado y comprobado cuando se trata de aumentar el rendimiento de la línea de producción. Desde la racionalización de los procesos de planificación industrial hasta el suministro de soluciones de fabricación eficaces y económicas, relayr colabora constantemente con sus socios para lograr los resultados de negocio deseados y, a menudo, superarlos.
Nuestra solución aprovecha la potencia de los principales proveedores de cómputo en la nube. Nuestros clientes pueden seleccionar su entorno preferido como AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure o incluso instalaciones híbridas y locales.
Una PYME de gran tamaño con cinco plantas en Europa, con alrededor de 150 líneas de producción y unos ingresos anuales de 90 millones de euros cada una, pidió expresamente al equipo de relayr una solución para reducir los residuos y el consumo de energía (con el fin de cumplir con las estrictas normas de la UE). Como parte del paquete, relayr también identificaría posibles fallos en las líneas, mejoraría la planificación del mantenimiento y reconocería oportunidades de futuro. La instalación en su momento no permitía conocer la cantidad de energía consumida por máquina o planta, por lo que no podían planificar el consumo de energía por lote. También registraron pérdidas de fabricación del 10 % de forma generalizada debido a las normas de calidad, cuya causa no pudieron identificar. Además, los datos de la OEE se recopilaban y cotejaban manualmente, lo que requería mucho tiempo y daba lugar a errores. Es decir, el sistema manual no generaba una buena visión global. Tras el reequipamiento y la conexión con el banco de datos de PLC existente, relayr centró su atención en la detección de anomalías dentro del sistema. El resultado fue una reducción significativa del 5 % del total de residuos en todas las líneas de producción. Realmente, la transformación digital también contribuyó poniendo en marcha un nuevo sistema de seguimiento y elaboración de informes que podía evaluar los niveles de temperatura y humedad, registrar los tiempos de interrupción del funcionamiento de las máquinas, medir las rotaciones de los husillos en las máquinas y realizar el seguimiento de los niveles químicos en el agua necesarios para procesar los tejidos.
Relayr no solo trabaja con los socios en las líneas de producción, sino también en los procesos de planificación detrás de ellos. Una gran empresa de ingeniería mecánica que producía componentes a medida atípicos para soluciones de aguas residuales necesitaba ayuda para encontrar un sistema que le permitiera determinar el tiempo que tardaba en fabricar piezas personalizadas, ya que lo estaban haciendo de forma manual usando las mejores estimaciones. El error porcentual absoluto medio (MAPE) de la estimación humana alcanzó el 26 %. Esta inexactitud provocó la ralentización en la producción, ya que los tiempos de espera de una estación de fábrica a otra eran más largos. La empresa proporcionó a relayr un conjunto de datos para un tipo de pieza común, incluidos detalles sobre la longitud, la anchura, etc., y el tiempo real de fabricación que se tardaba en hacerlas.

Con esta información básica, un algoritmo de aprendizaje automático de relayr creó una plantilla de predicción que podía utilizarse en otros tipos de piezas. Esto redujo los valores medios de error al 14,6 %. Los resultados de negocio incluyeron una mayor precisión debido a que los datos se visualizaban en tiempo real a diferencia de lo que ocurría con el sistema anterior, que planificaba los ciclos de producción mediante estimaciones. A su vez, este cambio ayudó a aumentar la productividad, ya que dio a los trabajadores objetivos más concretos. Las mejoras también redujeron el costo de mano de obra porque se eliminó del proceso de planificación el «cálculo aproximado» que requería mucho tiempo.
El equipo de relayr fue contactado para mejorar el rendimiento de una gran línea de producción para un importante fabricante y distribuidor internacional de piezas de suspensión para automóviles. La línea de producción en cuestión era en realidad una serie de máquinas y una línea clave en la base de fabricación principal de la empresa. Tras la fase inicial de implementación, en la que se encargó al equipo de relayr la tarea de mejorar el rendimiento de la línea y reducir las pérdidas, los datos visualizados revelaron que una parte del sistema estaba produciendo hasta 100 piezas defectuosas por turno (unos 4000 dólares por turno). Los datos también revelaron cuellos de botella críticos en una máquina de llenado de gas en parte de la línea. Ambos problemas podían resolverse convenientemente.

En la fase posterior a la implementación, el equipo trabajó para ayudar al fabricante a realizar previsiones y, por lo tanto, acelerar los tiempos de cambio de formato en la línea. Desarrollaron un complemento de inventario que mostraba los amortiguadores principales en tiempo real y preparaba al personal del taller para el inminente cambio de línea con alertas por SMS. Los resultados inmediatos se vieron mejorados por las nuevas alertas de mantenimiento predictivo y los sistemas de detección de anomalías que se dejaron instalados. La compañía disponía ahora del control remoto y centralizado de toda la línea de producción.
Un importante fabricante de piezas y agente de servicio para plantas de embotellado se puso en contacto con nosotros y nos encargó la tarea de mejorar la OEE en todas las plantas bajo contrato.
Las líneas de producción tenían una capacidad para llenar hasta 1,2 millones de botellas utilizando máquinas con una antigüedad media de 20 años. Además de aumentar la productividad y reducir los gastos de mantenimiento (la dirección tenía limitaciones presupuestarias), se nos pidió que redujéramos el tiempo de interrupción del funcionamiento no planificado, que ascendía a 35 000 dólares por hora, aumentáramos los valores del índice de OEE y mejoráramos la calidad del producto.

Reequipamos la maquinaria existente con sensores para recopilar datos que habían pasado desapercibidos anteriormente que luego se presentaron en paneles de control personalizados. Los datos desvelaron parámetros clave que podrían ayudar a los operadores a mejorar la calidad del producto y reducir al mínimo los residuos. Las funciones de detección de anomalías identificaron tres procesos que eran los responsables del 90 % del tiempo de interrupción del funcionamiento de sus plantas: filtrado, embalaje y etiquetado.

Gracias a un aumento del 20 % en el tiempo de funcionamiento de las máquinas, el cliente logró una mejora general del rendimiento del 11 %. La mejora de la calidad del 8 % y la reducción del 30 % en los gastos de mantenimiento se tradujeron en un aumento del margen de beneficio operativo del 2 %.
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