Sistema MES para una producción inteligente
La digitalización de la fábrica aumenta la eficiencia y productividad de la planta, reduce el gasto en costes y tiempo, y mejora la calidad de los procesos y del producto que le llega al cliente. Un sistema MES para una producción inteligente hace accesible la información sobre toda la actividad de la fábrica y permite la reducción de tiempos y costes. En la mejora continua de sus procesos productivos, las fábricas implantan herramientas digitales que les facilitan la transición hacia la Industria 4.0. Se trata de sistemas MES (Manufacturing Execution System), soluciones desarrolladas para el ámbito industrial que, mediante la sensorización de las máquinas y tarjetas PLC, se encargan de la recopilación de datos de todo el ciclo de producción para mejorar la eficacia y eficiencia de la planta. Descubre Opera MES con aggity De esta forma se dispone de toda la información necesaria para llevar a cabo un control instantáneo de los procesos de producción y logística gracias a un sistema MES para una producción inteligente. Lo que no solo mejora la calidad de la actividad, también del producto o servicio final que llega al cliente, así como de la trazabilidad de los materiales. Al tratarse de datos compartidos por varios departamentos es posible generar órdenes automáticas de fabricación, obtener información relativa a las cantidades producidas, así como de paros o rechazos. Opera MES con aggity Opera MES con aggity es un sistema MES completo, configurable y modular que cubre la gestión y el control de actividades de producción, calidad, materiales y mantenimiento. En el núcleo de Opera MES se encuentra el módulo Opera Production Management, donde se definen los datos maestros de la factoría, el producto, así como los recursos de producción y procedimientos para la toma automática de datos que permite la trazabilidad de las actividades de producción. Un sistema MES para una producción inteligente facilita información en tiempo real sobre el avance del plan de producción de la planta, lo que incluye actividades directas e indirectas, además de proporcionar datos sobre rendimiento y eficiencia por operador, máquina, línea, departamento y centro de trabajo. También ayuda a establecer la relación entre el tiempo programado y el utilizado en una actividad, gestionar el control de calidad y trazabilidad de los lotes de materiales, así como controlar los parámetros de proceso y mantenimiento de los activos. Gracias a que todos estos datos los proporciona en tiempo real, es posible aplicar acciones correctivas ante situaciones imprevistas. De este modo con un sistema MES para una producción inteligente, se consigue mejorar la capacidad de reacción de la planta, aumentar la eficiencia en los procesos de fabricación y minimizar las pérdidas. La digitalización de la fábrica también conlleva sustituir todos o prácticamente todos los formularios en papel por formatos digitales. La cualidad paperless caracteriza a la Industria 4.0. y evita los costos directos e indirectos que su uso supone para la empresa, como la utilización de impresoras y consumibles, dispositivos para su destrucción cuando así se requiera y su posterior reciclado. Hacer accesible la información sobre toda la actividad de la fábrica, de una forma ordenada e inteligente, se traduce directamente en la reducción de los tiempos y los costes, y lo que es aún más importante, posibilita el diseño de estrategias a futuro. El resultado es una empresa más competitiva donde la tecnología se ocupa de las tareas más rutinarias, mientras las personas se centran en la toma de decisiones. Descubre Opera MES con aggity
Democratización de la analítica en la industria
Cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar datos y conseguir un informe o un análisis con un árbol de decisión sin ser un experto en Business Intelligence (BI). Aquellas organizaciones que estén dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en una plataforma analítica para todo su ciclo productivo. Los datos se han convertido en la materia prima para un mejor funcionamiento de las organizaciones. Esto es posible gracias a que la tecnología facilita un acceso adecuado a ellos para su explotación y análisis. Su manejo, antes restringido a especialistas que normalmente trabajaban en departamentos IT, se ha democratizado para que sean utilizados por otros empleados de la organización. La mejora de los sistemas de almacenamiento y el empleo de técnicas de Big Data ha rebajado los costes de la recopilación de datos y su mantenimiento, reduciendo así la inversión necesaria para este tipo de tecnologías y haciéndolas más asequibles. En el sector industrial, esta democratización de la analítica permite a los profesionales detectar patrones que pueden ayudar al buen funcionamiento de la organización. Por ello, a día de hoy y con las herramientas adecuadas, cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar esos datos y conseguir en pocos pasos un informe o un análisis con un árbol de decisión sin tener que ser un experto en Business Intelligence (BI). Cómo extraer los datos Business Analytics consiste en explotar los volúmenes de datos generados por la empresa para, por ejemplo, optimizar los recursos disponibles. Es una herramienta que ayuda a la toma de decisiones gracias al estudio matemático y estadístico del Big Data. Aquellas fábricas que lo aplican obtienen mejores resultados que aquellas que no lo hacen. Sin embargo, no todas cuentan con la capacidad para extraer esos datos. Aquellas organizaciones dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en unaplataforma analítica como IA & Analytics Factory by aggity para todo su ciclo productivo. Esto incluye la mejora de la producción, la logística, la calidad, el mantenimiento y la previsión de la demanda e inventario, todo ello mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, lenguaje natural y machine learning. Al tratarse de un sistema modular, la plataforma es capaz de adaptarse a las necesidades de cada cliente, manejar los grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística para, por ejemplo, identificar la raíz de los problemas, predecir el comportamiento futuro de la fábrica y poder tomar las decisiones más acertadas. Entre los resultados se consigue una reducción del 30% de los costes operativos, una mejora de la eficiencia en la producción que puede alcanzar el 20% y una mejor gestión de los inventarios de hasta el 30%. La transformación digital de la industria ha de pasar inevitablemente por la analítica de datos. El uso de tecnologías IoT (Internet of Things) facilitan la sustracción de toda la información sobre el funcionamiento de una organización desde múltiples fuentes. Descubrir nuevas oportunidades ahora está al alcance de pocos ‘clics’ si se cuenta con las soluciones adecuadas para su interpretación y toma de decisiones. Descubre cómo digitalizar tu fábrica
Retos de la Industria 4.0 para el 2021
Definir la estrategia de transformación digital, implantar las tecnología adecuadas o identificar el talento que hará posible el cambio son algunos de los retos a los que se enfrenta la industria 4.0. El 32% de las compañías industriales españolas se encuentran en un estadio de digitalización avanzado. La industria 4.0 es el resultado de la implantación de herramientas digitales en los procesos de negocio, impactando en toda la cadena de valor independientemente del sector de actividad. Lo relevante es que el uso de tecnologías inteligentes como la robótica, la inteligencia artificial, el big data o la Internet de las Cosas (IoT) ayudan a mejorar la eficiencia, sostenibilidad y flexibilidad de todas las operaciones. En los próximos años, las empresas industriales españolas esperan aumentar sus ingresos un 11,1% y reducir sus costes un 19,4% como consecuencia de la digitalización, según revela un informe de la consultora PwC. El estudio concluye que el 68% de las compañías industriales españolas están en un estadio de digitalización medio o bajo y un 32% en un nivel avanzado. En este avance progresivo hacia la digitalización las compañías se enfrentan a varios retos: 1. Dirección estratégica El primer paso antes de abordar la transformación digital es definir una estrategia alineada con los objetivos del negocio. Para su planificación es imprescindible que estén implicados todos los agentes de la compañía, empezando por el cuadro directivo. 2. Implantación tecnológica adecuada La digitalización de la industria conlleva la implantación de soluciones tecnológicas que sean válidas para los objetivos definidos. Identificar aquellas herramientas que servirán al propósito de la compañía es esencial para que la transformación se lleve a cabo con éxito. 3.Evaluación del impacto El despliegue de tecnologías en las fábricas ha de ser medible para poder cuantificar los resultados de esta transformación. Evaluar su impacto permite comprobar si los sistemas y medidas adoptadas son las más adecuadas. 4.Cultura empresarial. Uno de los retos posiblemente más difíciles de superar es cambiar la perspectiva sobre cómo se hacen las cosas y pasar de unos modelos tradicionales y arraigados a otros más disruptivos que, inevitablemente, van unidos a la digitalización de la industria. 5 .Adquisición de talento. La automatización de los procesos implica que perfiles hasta ahora muy demandados pasen a ser sustituidos por otros con capacidades acordes a la industria 4.0. Es imprescindible detectar ese talento y formar al personal con las habilidades adecuadas para que sean capaces de adaptarse y promover el cambio. El cambio que supone la cuarta revolución industrial está transformando la forma en la que se produce y también la gestión de los negocios. Afrontar los retos que plantea con las herramientas adecuadas mejora la competitividad de las compañías de cualquier sector. Para facilitar esa transición hacia la industria 4.0, una plataforma como Smart Factory by aggity agrupa todas las soluciones necesarias para digitalizar la fábrica gracias a una perfecta y completa automatización de procesos y predicción de acciones. El software de gestión industrial MES configurable y modular el control de actividades de producción, calidad, materiales y mantenimiento. Por su parte, PlanetTogether by aggity es capaz de proporcionar toda la información necesaria para guiar y controlar el plan de producción.
Planificador industrial: para qué sirve
Entre los obstáculos para que las plantas de producción cumplan con los plazos de entrega figuran una mala gestión de los recursos o la poca flexibilidad para realizar cambios en tiempo real. La programación de las máquinas o un histograma en tiempo real de la producción ayudan a mejorar la eficacia de las empresas de fabricación. La transformación digital de la industria no solo precisa de la incorporación de herramientas que automaticen procesos, también de soluciones que mejoren la eficacia de la producción teniendo en cuenta todas las áreas de la empresa. Esa visión global con la que favorecer el rendimiento de la planta manufacturera se obtiene a través de un sistema de planificación industrial. Esta herramienta se enclava entre el sistema ERP (Enterprise Resource Planning) y el sistema MES (Manufacturing Execution System) de la fábrica. La integración del planificador industrial inteligente con ambas piezas permite la adecuada organización de los flujos de trabajo. Para ellos se tienen en cuenta factores como la disponibilidad de stock o los plazos de entrega establecidos, y la posterior evaluación de los resultados obtenidos según lo planificado. Funcionalidades del planificador industrial Entre los obstáculos que se han detectado en las plantas de producción en el cumplimiento de los plazos de entrega establecidos figuran una mala gestión de los recursos, dificultades en la asignación a las máquinas de las cargas de trabajo adecuadas o la poca flexibilidad para realizar cambios en tiempo real ante imprevistos. La incorporación de un planificador de la producción como PlanetTogether by aggity ayuda a solventar estos problemas gracias a las siguientes funcionalidades: Gestión de enlaces entre órdenes y pegging de materiales con los detalles de suministros y demanda. Planificación y programación a capacidad finita de las máquinas de producción atendiendo a la disponibilidad de recursos, calendario y plazos de entrega establecidos con el cliente. Gestión de recursos primarios y secundarios, incluida la definición de restricciones por plazos. Histograma ‘just in time’ del proceso de producción y de la carga de trabajo de las máquinas atendiendo a los tiempos asignados y stock de materiales. Diagrama de Gantt gráfico e interactivo para una visualización global de todos los procesos. Análisis ‘what-if’ para simular resultados en función del planteamiento de diferentes escenarios. Análisis KPIs para medir el rendimiento de la planificación y de las acciones llevadas a cabo en el proceso de producción. Toda esta información facilita a los responsables de planta una toma de decisiones inteligente. Un sistema de planificación industrial se convierte, por tanto, en una herramienta esencial para estimar los recursos que va a necesitar una empresa para organizar su producción, asignar las cargas de trabajo de manera óptima y establecer los plazos de ejecución que garantizan el cumplimiento de las fechas de entrega con el cliente. PlanetTogether by aggity también incorpora herramientas de analítica y tecnología de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático, que contribuyen a sumar inteligencia y automatización a todas sus funciones. El software es capaz, por ejemplo, de detectar el origen de potenciales incidencias en los procesos para evitarlos antes de que se produzcan o minimizar al máximo su impacto, y también proporciona recomendaciones que ayudan a una toma de decisiones inteligente. De esta forma, el planificador industrial contribuye a la digitalización de la fábrica y centraliza todos los datos relacionados con la planta de producción, repercutiendo así en beneficios para otras áreas, como la organización de flujos de trabajo por parte de los responsables de recursos humanos, la detección de roturas de stock en el almacén o la identificación de los materiales necesarios y su fecha de disponibilidad, mejorando así el funcionamiento de todos los procesos.
Analítica para la Industria 4.0
Mejora del rendimiento y de las competencias laborales, corrección de errores en tiempo real y aumento de la calidad del producto final son algunos de los beneficios que proporciona el análisis de datos en las plantas de producción. La capacidad de aprovechar la información de los activos conectados y utilizarla para la toma de decisiones es esencial para evolucionar hacia la Industria 4.0. El 90% de las organizaciones pertenecientes al sector industrial recopila información del mundo físico, según una encuesta de Deloitte a más de 350 ejecutivos de 11 países de América, Asia y Europa sobre el potencial de la Industria 4.0. Sin embargo, muchas menos indican tener capacidad para analizar los datos recabados y solo la mitad de ellas afirma tener en consideración estos datos en tiempo real para optimizar las operaciones y tomar decisiones. Según el mismo informe, para el manejo de datos la mayoría de las organizaciones utilizan herramientas de productividad de escritorio (87%) y funciones de análisis del software ERP (85%). Soluciones ya implantadas en la industria desde hace tiempo y que van incorporando mejoras gracias a la digitalización. Sin embargo, aún son pocas las empresas que emplean la robótica (24%) y la sensorización de sus máquinas (24%) y que explotan estos datos para evolucionar hacia una fábrica más inteligente. Automatizar procesos y predecir acciones La capacidad para aprovechar la información de los activos conectados y utilizarla en la toma de decisiones es esencial para evolucionar hacia la Industria 4.0. Según la investigación de la firma consultora, la gran mayoría de los ejecutivos son conscientes de las oportunidades que esto les ofrece, pero no saben cómo llevar a cabo ese cambio a pesar de que planean realizar importantes inversiones en el futuro. Con plataformas como Smart Factory by aggity, que agrupa soluciones para acompañarles en esa transformación digital, es posible realizar esa transición gracias a una completa automatización de los procesos y predicción de acciones. Con el uso de big data analytics e Inteligencia Artificial (IA) es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera más eficiente. La automatización de las plantas de producción, con la incorporación de dispositivos y sensores, es el primer paso para crear entornos digitales que sustituyan y se comuniquen con los entornos físicos. Superada esta primera fase, desde una sola plataforma la compañía puede acceder a monitorización en tiempo real, con visibilidad e informes de todos los procesos, informatización de los muestreos de calidad, y a la planificación, organización y control de los procesos en la fábrica de manera automática y personalizada. Esta transición hacia un mayor uso de los datos lleva aparejada la digitalización de toda la información y la eliminación de los documentos en papel. Esta evolución supone un cambio en el desempeño y en las funciones de los empleados, pero reporta dos grandes beneficios: la mejora de la eficiencia, ya que es posible detectar fallos más rápidamente; y la reducción del gasto, al eliminar los costes asociados al uso del papel. Gracias a la recopilación de los datos que generan todos los activos y su posterior explotación y análisis, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento y las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la rentabilidad.
Mantenimiento industrial de las fábricas inteligentes
[fusion_builder_container hundred_percent=»no» equal_height_columns=»no» menu_anchor=»» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» background_color=»» background_image=»» background_position=»center center» background_repeat=»no-repeat» fade=»no» background_parallax=»none» parallax_speed=»0.3″ video_mp4=»» video_webm=»» video_ogv=»» video_url=»» video_aspect_ratio=»16:9″ video_loop=»yes» video_mute=»yes» overlay_color=»» video_preview_image=»» border_size=»» border_color=»» border_style=»solid» padding_top=»» padding_bottom=»» padding_left=»» padding_right=»»][fusion_builder_row][fusion_builder_column type=»1_1″ layout=»1_1″ background_position=»left top» background_color=»» border_size=»» border_color=»» border_style=»solid» border_position=»all» spacing=»yes» background_image=»» background_repeat=»no-repeat» padding_top=»» padding_right=»» padding_bottom=»» padding_left=»» margin_top=»0px» margin_bottom=»0px» class=»» id=»» animation_type=»» animation_speed=»0.3″ animation_direction=»left» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» center_content=»no» last=»no» min_height=»» hover_type=»none» link=»»][fusion_text columns=»» column_min_width=»» column_spacing=»» rule_style=»default» rule_size=»» rule_color=»» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» animation_type=»» animation_direction=»left» animation_speed=»0.3″ animation_offset=»»] El objetivo principal de una gestión integral del mantenimiento de las plantas de producción es garantizar la disponibilidad de los recursos tratando de evitar averías y optimizando su correcto funcionamiento. [/fusion_text][fusion_separator style_type=»none» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» sep_color=»» top_margin=»20px» bottom_margin=»» border_size=»» icon=»» icon_circle=»» icon_circle_color=»» width=»» alignment=»center» /][fusion_modal_text_link name=»El uso de tecnologías como big data, Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT) o robotización requiere que el mantenimiento sea más exhaustivo y preciso.» class=»» id=»»]El uso de tecnologías como big data, Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT) o robotización requiere que el mantenimiento sea más exhaustivo y preciso.[/fusion_modal_text_link][fusion_separator style_type=»none» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» sep_color=»» top_margin=»20px» bottom_margin=»» border_size=»» icon=»» icon_circle=»» icon_circle_color=»» width=»» alignment=»center» /][fusion_text columns=»» column_min_width=»» column_spacing=»» rule_style=»default» rule_size=»» rule_color=»» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» animation_type=»» animation_direction=»left» animation_speed=»0.3″ animation_offset=»»] Las plantas industriales precisan para su correcto y óptimo funcionamiento de unas medidas de mantenimiento. Esto incluye tanto a aquellas que siguen procesos más convencionales como a las fábricas inteligentes. Hay que tener presente que un error en la planta de producción supone la paralización de la actividad que, según su grado de repercusión, puede conllevar importantes daños económicos. [/fusion_text][fusion_separator style_type=»none» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» sep_color=»» top_margin=»20px» bottom_margin=»» border_size=»» icon=»» icon_circle=»» icon_circle_color=»» width=»» alignment=»center» /][fusion_global id=»21975″][fusion_separator style_type=»none» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» sep_color=»» top_margin=»25px» bottom_margin=»» border_size=»» icon=»» icon_circle=»» icon_circle_color=»» width=»» alignment=»center» /][fusion_text columns=»» column_min_width=»» column_spacing=»» rule_style=»default» rule_size=»» rule_color=»» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» animation_type=»» animation_direction=»left» animation_speed=»0.3″ animation_offset=»»] Cuando se trata de fábricas inteligentes el mantenimiento industrial tiene un mayor nivel de complejidad. El uso de tecnologías como big data, Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT) o robotización requiere que ese mantenimiento sea más exhaustivo y preciso. De ahí que su gestión no solo deba centrarse en subsanar errores una vez producidos, sino también en evitar posibles averías. [/fusion_text][fusion_separator style_type=»none» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» sep_color=»» top_margin=»20px» bottom_margin=»» border_size=»» icon=»» icon_circle=»» icon_circle_color=»» width=»» alignment=»center» /][fusion_text columns=»» column_min_width=»» column_spacing=»» rule_style=»default» rule_size=»» rule_color=»» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» animation_type=»» animation_direction=»left» animation_speed=»0.3″ animation_offset=»»] Para ello es importante crear un plan que garantice el correcto funcionamiento de las máquinas y que incluye cuatro tipos de mantenimiento industrial: [/fusion_text][fusion_separator style_type=»none» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» sep_color=»» top_margin=»20px» bottom_margin=»» border_size=»» icon=»» icon_circle=»» icon_circle_color=»» width=»» alignment=»center» /][fusion_text columns=»» column_min_width=»» column_spacing=»» rule_style=»default» rule_size=»» rule_color=»» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» animation_type=»» animation_direction=»left» animation_speed=»0.3″ animation_offset=»»] • Mantenimiento preventivo Permite anticiparse a las averías y minimizar los riesgos. Consiste en la revisión periódica de las máquinas de la fábrica, para lo que hay que detener momentáneamente su actividad. Este mantenimiento ha de estar programado, tanto el momento que ha de llevarse a cabo, como el tiempo de inoperatividad de los equipos. • Mantenimiento correctivo Gestiona las actividades de mantenimiento como consecuencia de averías inesperadas de las máquinas. No requiere de una programación exhaustiva, ya que este mantenimiento solo es necesario cuando se detecta un fallo. En este caso, las empresas han de tener establecido un plan de actuación. • Mantenimiento autónomo Realización de comprobaciones diarias acerca del estado de las máquinas o activos de la compañía. Esto incluye revisiones superficiales, limpieza de los equipos y registro de factores externos que puedan afectar a su correcto funcionamiento, tales como la humedad o el calor. • Mantenimiento predictivo Evalúa las condiciones de las máquinas en tiempo real para detectar si hay algún proceso fuera de control y si es necesario intervenir antes de que se produzca un fallo. El objetivo es optimizar la fiabilidad de los equipos y mejorar su disponibilidad, al mismo tiempo que se evitan gastos ocasionados por la reparación de averías inesperadas. [/fusion_text][fusion_global id=»21975″][fusion_separator style_type=»none» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» sep_color=»» top_margin=»20px» bottom_margin=»» border_size=»» icon=»» icon_circle=»» icon_circle_color=»» width=»» alignment=»center» /][fusion_text columns=»» column_min_width=»» column_spacing=»» rule_style=»default» rule_size=»» rule_color=»» hide_on_mobile=»small-visibility,medium-visibility,large-visibility» class=»» id=»» animation_type=»» animation_direction=»left» animation_speed=»0.3″ animation_offset=»»] Para ejecutar cualquiera de estos tipos de mantenimiento industrial es imprescindible que las fábricas inteligentes dispongan de personal especializado en estas laborales o de un servicio externo que se ocupe de ello. Así mismo, la monitorización de las máquinas a través de un software como Opera MES con aggity y su módulo de mantenimiento industrial facilitan la gestión y control de todas las intervenciones de mantenimiento de los activos. En particular, de aquellos directamente involucrados en el proceso de fabricación como máquinas, equipos y herramientas. El objetivo principal de una gestión integral del mantenimiento de las plantas de producción es garantizar la disponibilidad de los recursos. Al eliminar averías de máquinas que afectan a la productividad y al rendimiento, no solo se evita la interrupción de la producción por fallos en la fábrica, también se logra una mejora la gestión de los recursos y se reducen los gastos imprevistos. [/fusion_text][/fusion_builder_column][/fusion_builder_row][/fusion_builder_container]
6 conceptos básicos de la Industria 4.0
Entender qué es big data, blockchain y Business Intelligence es fundamental para comprender cuáles son las implicaciones de la transformación hacia la Industria 4.0. «El camino hacia la cuarta revolución industrial implica la adopción de tecnologías que conviertan las fábricas en inteligentes.» El camino hacia la cuarta revolución industrial implica la adopción de tecnologías que conviertan las fábricas en inteligentes. La transformación digital de la industria hacia una fábrica inteligente es ineludible y pasa por la incorporación de tecnologías que ya están cambiando los procesos de producción. Es lo que ya se ha denominado como cuarta revolución industrial o Industria 4.0. Una evolución que implica la asimilación de una terminología que no siempre es fácil identificar y comprender. Hemos recopilado seis conceptos básicos de la Industria 4.0 que es necesario entender para saber qué significa esta transformación: 1. Big Data Este término describe los ingentes volúmenes de datos que tienen potencial para ser analizados de manera inteligente y extraer información con el objetivo de tomar decisiones más efectivas y realizar una mejor gestión de los recursos. 2. Blockchain (Cadena de bloques) Tecnología que tiene su origen en el sector financiero de la mano de la criptomoneda ‘bitcoin’. Actualmente se utiliza en varios ámbitos para codificar y guardar la información de documentos digitales en varios nodos de la red en una cadena de bloques de datos en los que las transacciones están vinculadas entre sí. 3. Business Intelligence (BI) Designa métodos y procesos basados en TI que realizan un análisis sistemático de datos previamente almacenados y consolidados. Proporciona información sobre cuestiones como el desarrollo del mercado, tendencias comerciales, así como sobre los riesgos potenciales y su minimización. Es una herramienta fundamental para la toma de decisiones corporativas. La solución inteligente para Industria Gracias al la aplicación del Business Intelligence (BI) a la industria podrás disponer de un análisis profundo y detallado del rendimiento de la fábrica, facilitando así la toma de decisiones de manera inmediata para reducir al mínimo las pérdidas e incrementar la productividad. 4. Digital Twins (gemelos digitales) Se trata de réplicas virtuales de objetos o procesos que simulan el comportamiento de sus homólogos reales. El fin es analizar su eficacia o comportamiento en determinados supuestos para mejorar su eficacia. 5. Inteligencia Artificial (IA) Con este término se denomina a aquellos programas de software que analizan el comportamiento humano a través de tecnologías cognitivas y establecen patrones que facilitan respuestas ante acciones individuales. Se aplica en objetos de uso diario, como el servicio de mapas de un smartphone, y también en otros entornos como el industrial para la gestión de procesos. 6. Internet of Things (IoT) Tecnología que permite a los objetos comunicarse entre sí a través de Internet y que otorga a cada dispositivo un identificador único. Esta interconexión es la que permite, por ejemplo, que se pueda manejar un electrodoméstico en el hogar desde el teléfono móvil o las máquinas de una fábrica desde una tableta. La aplicación en el entorno industrial de estas seis tecnologías responde a la necesidad de automatizar, integrar y monitorizar procesos y recursos. Con el uso del Big Data, la IA y el BI es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera eficiente y en tiempo real. La automatización de las plantas de producción, con el uso de dispositivos y sensores, es el primer paso para crear entornos digitales que sustituyan y comuniquen con los entornos físicos. Las soluciones Smart Factory by aggity permiten promover la transformación hacia un modelo de fábrica más inteligente, y todo ello desde una única plataforma capaz de proporcionar toda la información necesaria para guiar y controlar el plan de producción teniendo en cuenta la disponibilidad de recursos y materiales.
La digitalización como impulso a la industria 4.0
La digitalización como impulso a la industria 4.0 como la IA, la robótica, el IoT, la realidad virtual o la fabricación aditiva promueven la automatización, integración y monitorización en la industria. La recogida de datos en tiempo real constituye un factor esencial que ayuda a identificar ineficiencias rápidamente y facilita la toma de decisiones para corregirlas. La recogida de datos en tiempo real constituye un factor esencial que ayuda a identificar ineficiencias rápidamente y facilita la toma de decisiones para corregirlas. La digitalización como impulso a la industria 4.0 se puede definir como la orquestación y la optimización inteligente y en tiempo real de todos los procesos dentro de las fábricas. Bajo este concepto concurren tecnologías diversas que actúan de manera complementaria, como la inteligencia artificial (IA), la robótica, el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), la realidad virtual o la fabricación aditiva. La introducción de estas innovaciones en el entorno industrial responde a la necesidad de automatizar, integrar y monitorizar procesos y recursos. Atendiendo a los resultados, su implementación se traduce en un incremento del 40% en la calidad de los métodos y productos, un aumento de la eficiencia en un 30%, la reducción de la entrada manual de datos en un 90% y la disminución de los tiempos de producción en un 25%, según los análisis realizados por aggity. La recogida de datos en tiempo real constituye un factor esencial que ayuda a identificar ineficiencias rápidamente y facilita la toma de decisiones para corregirlas. En este escenario, los mandos intermedios y los responsables han de contar con herramientas muy precisas para mejorar la calidad de la producción y del mantenimiento como la digitalización como impulso a la industria 4.0 El impacto de la tecnología en la industria Sustituir el modelo tradicional de fábrica por una Smart Factory requiere de una transformación de los métodos industriales y de toda la cadena de valor, incluidos personal, proveedores y clientes. En este sentido, la ingeniería de procesos es uno de los ámbitos con mayor proyección en la Industria 4.0 al mejorar la planificación y simulación de procesos, la programación virtual de robots, y el diseño y validación de nuevos métodos antes de su introducción en la cadena de producción. Otra de las áreas que se han visto beneficiadas por el empleo de herramientas digitales es la de Investigación y Desarrollo. Aunque antes ya se realizaban simulaciones, ahora se han acortado sensiblemente los tiempos y costes de producción con el empleo de técnicas virtuales. En este sentido la fabricación aditiva, o impresión 3D, también ha supuesto un punto de inflexión. Su aplicación significa una disminución de hasta el 93% del peso del producto prototipado y una reducción del 60% del coste. Ejemplo de ello son las iniciativas que surgieron en las semanas más críticas de la pandemia del coronavirus, cuando varias empresas pusieron en marcha proyectos para ayudar a frenar el impacto de esta enfermedad fabricando respiradores en tiempo récord. Una experiencia que ha servido para reflexionar, por un lado, sobre la Industria 4.0 como acelerador de la cultura digital y de los modelos analíticos aplicados a la producción y, por otro, sobre las oportunidades de reindustrialización con la proximidad como factor determinante. La parte logística es otra de las áreas en las que la implantación de tecnología ofrece grandes beneficios. Así, con la información de toda la cadena de suministro en tiempo real, es posible localizar los elementos transportados y gestionar adecuadamente los stocks. Esta área también se verá reforzada con el uso de drones y robots para el transporte autónomo.
Industria 4.0 para ganar en eficiencia y competitividad
La digitalización de las fábricas ayuda a la mejora de las relaciones, potencia competencias, aumentar la calidad y también la eficiencia y competitividad en Industria 4.0. Con el uso de tecnologías como el Big Data, el análisis de datos y la IA es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera eficiente y en tiempo real. Con el uso de tecnologías como el Big Data, el análisis de datos y la IA es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera eficiente y en tiempo real. La cuarta revolución industrial implica la digitalización de los procesos de producción, pero su alcance es mucho mayor. Los impactos de la Industria 4.0 alcanzan tres niveles: en grandes ecosistemas, organizativo e individual, tal y como ha definido la firma analista Deloitte. Eficiencia y competitividad en Industria 4.0 La industria 4.0 puede mejorar las operaciones de negocio y el crecimiento de los ingresos, transformando los productos, la cadena de suministro y las expectativas de los clientes. Esta evolución no solo cambia la operativa de una compañía, también afecta a cómo los clientes se relacionan con ella y las experiencias que esperan tener mientras interactúan con la empresa. Más allá de eso, podría generar cambios en la fuerza laboral, lo que requeriría nuevas capacidades y roles. Además, el uso de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), la Inteligencia Artificial (IA), la robótica, el aprendizaje profundo (deep learning) o la nanotecnología permite a las compañías satisfacer sus necesidades y adoptar un papel más competitivo en el mercado. Para ello, es necesario saber identificar cuáles son las herramientas que les ayudarán afrontar el cambio que implica la transformación digital. Tecnologías para actuar en tiempo real Con el uso del Big Data, el análisis de datos y la IA es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera eficiente y en tiempo real. La automatización de las plantas de producción, con el uso de dispositivos y sensores, es el primer paso para crear entornos digitales que sustituyan y comuniquen con los entornos físicos. Por su parte, la herramienta Scheduling de PlanetTogether permite programar la producción en base a diferentes modelos -a capacidad finita, lo más pronto posible o Just in time (JIT)-, con la ventaja añadida que implica el uso de reglas de optimización y el aumento de la eficiencia y competitividad en Industria 4.0. PlanetTogether también incluye el uso de diagramas de Gantt interactivos por recurso/orden para garantizar la gestión más eficiente posible de los procesos y el uso optimizado de los recursos de fabricación, con la posibilidad de acceder a histogramas y generar informes con diferentes perspectivas para avanzar en la mejora continua de la forma más inteligente posible con el planificador industrial. Las herramientas analíticas y de BI que incorpora la solución también tienen este objetivo y permiten el desarrollo de simulaciones y la comparación entre diferentes escenarios. La solución incorpora así mismo un sistema CTP (Capable to Promise), que permite a las empresas anticiparse a la demanda y ajustar esta a sus capacidades de producción para alcanzar y mantenerse en una situación de equilibrio óptima.
Planificador industrial, mantra de la Industria 4.0
Conectividad y automatización señas de identidad de la Industria 4.0 y un planificador industrial, elemento clave para una producción inteligente. Una solución de planificación industrial proporciona toda la información necesaria para dirigir y controlar el plan de producción La mejora continua de los procesos de producción es un objetivo prioritario de las empresas del sector industrial y alcanzarlo exige garantizar que los productos se fabrican en el menor tiempo y con el menor coste posibles. Esto implica tener una visión global de todos los procesos y también poder dirigir y controlar el plan de producción para hacer el mejor uso posible de recursos, es decir, de los materiales, maquinaria y personal. Se trata, por lo tanto, de mejorar situaciones, aún comunes en muchas plantas de fabricación gracias a un planificador industrial, tales como la falta de optimización a la hora de asignar recursos a las diferentes órdenes de fabricación (OFs), rigideces para modificar el orden de prioridad de estas o la imposibilidad de visualizar y asignar en tiempo real cargas de trabajo por máquina. Para superar estos escollos y arrancar el ciclo de mejora continua propio de la Industria 4.0 resulta fundamental disponer de una herramienta de planificación industrial que incluya entre sus funcionalidades: Planificación y programación de las necesidades de producción teniendo en cuenta los pedidos y otros aspectos críticos como fechas de entrega, calendario de producción, disponibilidad de materiales y maquinaria, etc. Determinación de las materias primas y los materiales necesarios para cumplir con las necesidades de producción en la fecha fijada. Determinación, en función del histórico y de los diferentes factores implicados, del tiempo necesario para la producción de los lotes. Visualización, asignación y priorización de las órdenes de fabricación (OFs) con un reparto y gestión eficientes de los recursos. Organización y gestión avanzadas de los flujos de expedición. Analítica e inteligencia para mejorar de forma continua la toma de decisiones. PlanetTogether, el planificador industrial para la industria El software de planificador industrial de la producción PlanetTogether by aggity proporciona toda la información necesaria para dirigir y controlar el plan de producción, teniendo en cuenta la disponibilidad de materiales y recursos. El uso de una herramienta de planificación de la producción alcanza un nivel máximo de eficiencia cuando esta se comunica con el sistema de gestión de la producción como el sistema Opera MES con aggity, ya sea directamente o a través del sistema ERP de la organización; lo que asegura la retroalimentación de ambos. La solución PlanetTogether by aggity integra diferentes herramientas que permiten, en primer lugar, la creación del modelo de producción a través de la carga de las OFs, la definición del calendario y la determinación de los recursos a emplear, con la posibilidad de poder establecer restricciones. Por su parte, la herramienta Scheduling de PlanetTogether permite programar la producción en base a diferentes modelos -a capacidad finita, lo más pronto posible o Just in time (JIT)-, con la ventaja añadida que implica el uso de reglas de optimización. PlanetTogether también incluye el uso de diagramas de Gantt interactivos por recurso/orden para garantizar la gestión más eficiente posible de los procesos y el uso optimizado de los recursos de fabricación, con la posibilidad de acceder a histogramas y generar informes con diferentes perspectivas para avanzar en la mejora continua de la forma más inteligente posible con el planificador industrial. Las herramientas analíticas y de BI que incorpora la solución también tienen este objetivo y permiten el desarrollo de simulaciones y la comparación entre diferentes escenarios. La solución incorpora así mismo un sistema CTP (Capable to Promise), que permite a las empresas anticiparse a la demanda y ajustar esta a sus capacidades de producción para alcanzar y mantenerse en una situación de equilibrio óptima.