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Uso del IoT para impulsar la implementación de la optimización

Las marcas de bienes de consumo rápido (FMCG por sus siglas en inglés), que antes disfrutaban de un crecimiento saludable de aproximadamente cinco puntos o más, deben afrontar ahora vientos en contra. En este mercado sometido a gran presión, la fabricación eficaz es cada vez más importante. La tecnología (especialmente la tecnología que permite la conexión a Internet) es un factor clave en dichos esfuerzos.

La prensa escribe a menudo acerca del Internet de las cosas (IoT) en el sector industrial, la siempre creciente interconexión de máquinas y sistemas que conforman nuestras empresas (y nuestras vidas). Sin embargo, los extraordinarios ejemplos sobre los que solemos leer suelen implicar inversiones de capital muy elevadas en equipos, como cosechadoras combinadas, equipos de minería y motores de aeronaves. Por lo tanto, podría parecer que el IoT es menos relevante para la línea de envasado de FMCG, en particular, para empresas más pequeñas. Sin embargo, no es así.

Es más, esta teoría puede evitar que se tenga en cuenta una nueva tecnología de optimización, en especial, porque los equipos de planta podrían evitar conscientemente iniciativas que implican recursos considerables de TI, ya que estas iniciativas podrían considerarse como un lujo más allá de los objetivos principales de calidad, entrega, inventario y productividad. No obstante, es importante reconocer que ahora existen avances en la tecnología que minimizan la intensidad de la intervención del departamento de TI y se adaptan, incluso, a los presupuestos y al alcance de empresas de FMCG de menor tamaño.

Más adelante, detallaré este tema, pero analicemos primero por qué resulta importante. Tomemos el tiempo de inactividad del equipo de envasado como ejemplo. El tiempo de inactividad imprevisto puede resultar muy inoportuno y afectar en gran medida a la velocidad de producción. Sin embargo, puede que un gerente de planta no tenga los datos necesarios para desarrollar información acerca de cuándo o durante cuánto tiempo se produce el tiempo de inactividad imprevisto, y menos aún si representa una tendencia plana o de empeoramiento, o si tiende a producirse en momentos similares del día o sucede de forma irregular.
Sin estos datos, resulta muy complicado buscar patrones de oportunidad al identificar problemas, implementar medidas correctivas e impulsar la productividad. En otras palabras, muchas operaciones de envasado simplemente carecen de la base necesaria para alcanzar una optimización excelente. Aquí se indican tres motivos:

La obtención de datos es difícil. Los datos de referencia que muestran lo que sucede en la línea, como el tiempo de funcionamiento y los datos de la eficacia general del equipo (OEE por sus siglas en inglés) o incluso sencillas listas de instancias de tiempo de inactividad y fallos asociados, a menudo no existen o poseen una calidad insuficiente para estimular la mejora continua. Sin ellos, los gerentes deben confiar más en la observación, los comentarios y la intuición, por lo que la implementación de la optimización resulta prácticamente imposible.

Gran variedad de equipos y software. Las líneas de envasado a menudo se componen de equipos procedentes de muchos fabricantes de equipos originales (OEM por sus siglas en inglés) diferentes. Estas máquinas pueden hablar lenguajes de software distintos, por lo que resulta costoso supervisar los equipos incluso mediante sistemas de información de fabricación (MIS por sus siglas en inglés) sencillos. Esta suele ser la principal causa de problemas a la hora de recopilar datos y obliga a los equipos de las plantas a mantener los registros con portapapeles y hojas de cálculo. Aunque resultan admirables y son necesarios, estos procesos suelen ser muy manuales, lo que dificulta la ampliación y la consolidación de la recopilación de datos y supone un obstáculo para los esfuerzos por obtener información a partir de dichos datos.

Varios turnos. Los retos de visibilidad aumentan cuando las plantas tienen dos y tres turnos, ya que el gerente de planta no puede mantener una visibilidad directa del funcionamiento de forma permanente. Además de los problemas de recopilación de datos que se han indicado anteriormente, el trabajo en varios turnos puede provocar interrupciones o incoherencias en los procesos de formación. Cuando una máquina deja de funcionar en mitad de la noche, es evidente que hay menos expertos disponibles para solucionar el problema y lograr que la línea vuelva a funcionar.
El resultado de estos retos es que hay gastos operativos ocultos, unos gastos que no se han calculado ni se han detectado. Por eso, resulta sencillo anotarlos como costos derivados del negocio.
Sin embargo, el hecho es que la tecnología está disponible y puede utilizarse para lograr la optimización. Aquí se muestran dos ejemplos:

  • Conectividad. Se acabaron los tiempos en los que la única forma de conectar equipos era mediante cables de categoría 5. La reciente oleada del IoT ha provocado una reducción del precio de la conectividad inalámbrica de forma exponencial. Un proyecto de conectividad que podría tener un costo de 20 000 USD solo por la instalación de cables de categoría 5 ahora requiere menos de 1000 USD en tarjetas inalámbricas y repetidores de rango.
  • Recopilación, consolidación y visualización de datos. Los cambios recientes en el hardware y el software le permiten recopilar datos operativos sin una excesiva implicación in situ del departamento de TI. Las soluciones de software basadas en la nube se están convirtiendo en la norma, lo que simplifica considerablemente la implementación al minimizar de forma drástica la intensidad de la intervención del departamento de TI. El cambio a soluciones basadas en la nube elimina la dependencia de PC y servidores ubicados en las plantas, así como los retos de implementación y mantenimiento asociados. Ahora, las conexiones de datos se pueden simplificar mediante el uso de estándares y protocolos de seguridad de Internet comunes. Gracias a las soluciones basadas en la nube, se obtiene la ventaja añadida del acceso remoto a los datos, lo que libera a los gerentes de las restricciones que supone permanecer in situ para revisar el rendimiento de la planta o de la línea.

Sin embargo, ¿resulta importante realizar una inversión de 1000 USD teniendo en cuenta todas las prioridades que tiene? Por supuesto. El tiempo de inactividad imprevisto es un gran desperdicio. Un cambio de planes para la jornada, un aviso de última hora de que el personal tendrá que trabajar varias horas más, tiempos de espera excesivos... son problemas que se reflejan en todos los estamentos de la organización de la planta. Los gerentes de planta, los administradores de línea y los trabajadores de la línea tienen tareas más productivas e importantes que desarrollar un plan de recuperación ante un problema de tiempo de inactividad imprevisto. Nadie disfruta de pasar más tiempo del esperado para lograr el mismo rendimiento. Con la tecnología actual, el tiempo de inactividad imprevisto puede reducirse considerablemente.

Ahora, pensemos en esto desde el punto de vista del impacto financiero. Seamos conservadores, por ahora, y asumamos que el costo del tiempo de inactividad imprevisto es de 500 USD por hora. En el trabajo preliminar que hemos realizado con algunos de nuestros clientes, la capacidad de conectar, recopilar, consolidar y visualizar datos, y emprender medidas correctivas tiene un impacto significativo en la reducción del tiempo de inactividad. Resulta conservador calcular en varios miles de dólares mensuales lo que supone la pérdida de productividad por línea en una planta de FMCG determinada.

El costo de los sensores que supervisan el rendimiento de las máquinas y su estado también se está reduciendo, y los fabricantes trabajan de forma intensa para incorporar tecnologías de sensores adicionales en las nuevas soluciones. El rendimiento de las máquinas seguirá evolucionando rápidamente. Como ejemplo sencillo, piense en la comunicación de advertencias y condiciones de fallo. Hace unos años, estas alertas se comunicaban principalmente a través de indicadores luminosos que podían ver los operadores de las líneas situados cerca. Ahora, las alertas automatizadas enviadas a través de mensajes de texto y correo electrónico son algo habitual, lo que ayuda al personal de mantenimiento y operaciones a controlar el rendimiento de las máquinas. Gracias a sensores más potentes y numerosos, unidos a la tecnología del IoT, la posibilidad de alcanzar una capacidad de mantenimiento predictivo real está al alcance de la mano.

Nos encontramos en un momento lleno de retos, pero la optimización ya no nos da miedo. Si pertenece usted a una empresa pequeña y en crecimiento, la optimización puede contribuir a reducir las pérdidas para que pueda reinvertir en un crecimiento estable. Si pertenece a una gran organización y no crece al ritmo que desearía, profundizar en la implementación de la optimización puede ayudarlo a descubrir soluciones para los retos más complicados. A medida que solucionamos los problemas de conexión, recopilación, consolidación y visualización de los datos de la línea de envasado, podemos buscar sin miedo soluciones que mejoren nuestro negocio.

 Por Chris Riley, presidente de Videojet

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