Por: David
Medina Mayorga, responsable de Analítica e Inteligencia Artificial México &
USA en Minsait.
Conocer el futuro
siempre ha sido una de las grandes inquietudes del ser humano. Anticiparse a
los hechos para evitar eventos contrarios a nuestras expectativas o deseos,
bien podría ser una de las motivaciones principales. En la industria, así como
en la vida, si bien no se cuenta con “bolas de cristal” ni “puertas
dimensionales” que nos muestren con certeza lo que va a pasar, la matemática
aplicada en conjunto con la tecnología de análisis de datos, nos brindan a los
tomadores de decisiones ciertas capacidades para generar escenarios y reducir
la incertidumbre. Lo anterior, nos permite anticiparnos a diferentes tipos de
eventos que, no solo son adversos, sino que incluso podrían ser catastróficos.
¿Qué es lo que
necesitamos para poder estimar el futuro y ver realmente esos posibles
escenarios, tanto exitosos, como de alto peligro?, Un buen conocimiento del
negocio, las ciencias exactas y la tecnología con la infraestructura adecuada
sumado a la experiencia, nos permiten predecir y evaluar adecuadamente los
mismos con su respectiva probabilidad de ocurrencia.
En la
manufactura, mientras más conectados están los equipos, instrumentos y
maquinaria en redes de información, mayor es la comunicación hacia sistemas de
software que concentran datos a los que después dan sentido a los procesos a
partir de la lógica de los ingenieros de planta.
Mantenimiento,
Diseño, Producción, Calidad, Manejo de materiales, Logística; todas las áreas
relacionadas con operaciones industriales pueden ser observadas y conocidas a
partir de los datos que generan, mismos que se administran desde sistemas de
gestión como ERP (Administrativos, Financieros y Recursos Humanos), MRPII
(Producción), EAM (Activos), SCM (Proveedores), CAD/CAM (Diseño) o MES
(Manufactura), por mencionar algunos.
Integrando
sistemas y/o herramientas de analítica avanzada a esta red de plataformas de
Tecnologías de la Información (TI) , es posible generar un análisis más
profundo de los datos. Además de brindar una estructura y orden, ayudan a
comprender la información generada y enfocarla en los objetivos de negocio que
se buscan alcanzar y darle un enfoque acorde a objetivos buscados. Dado lo
anterior, se mejora la capacidad de proyectar escenarios en los que se
determinen posibles anomalías o desviaciones estadísticas para suponer así
fallos futuros como oportunidades de mejora y sus consecuencias.
En la industria
de procesos, como lo son las cementeras o mineras, esta información se emplea
para determinar el ciclo de vida de los motores. Al monitorear indicadores
clave como picos anormales en el suministro de energía, se comparan con
aquellos relacionados con el desempeño del motor para prever acciones de
mantenimiento, inclusive fuera de lo determinado en el plan preventivo de
mantenimiento. En estos casos, los equipos se reparan o cambian antes de sufrir
daños que, no solo son más costosos, sino que además podrían generar
afectaciones a toda la línea de producción.
Otro caso es el
desgaste de una herramienta de corte en un maquinado. Al incluir sensores que
determinan el desgaste, se puede determinar si se está usando la cantidad
adecuada de refrigerante, hacer ajustes en las velocidades de corte o incluso,
determinar si requerirá un menor número de operaciones para sustituirla y
disminuir así el índice de retrabajo, conservar la calidad y mantener el tiempo
ciclo estipulado en ingeniería.
Los sistemas de
predicción para manufactura permiten mejorar a actividad en todas las áreas
dentro de la planta. En el caso de Ingeniería de procesos, permite mantener la
mejora continua y dar seguimiento a prácticas Lean, que repercuten siempre en
mantener la competitividad en producción y en ganar terreno a la rentabilidad
operativa.
En el caso de
Mantenimiento, como ya se hizo mención, los beneficios financieros son más que
palpables, pues el valor de los activos no solo se mantiene, sino que se
extiende. Los paros de producción se reducen a paros técnicos breves y bien
programados, además de contribuir a que las promesas de entrega se cumplan.
Derivado de todo ello, el valor de la producción y de la empresa se elevan de
manera significativa.
Según datos
obtenidos por Minsait, una compañía de Indra, en México la predicción de la
manufactura impacta de forma directa en la eficiencia de la fábrica, pues
mejora la producción (5 y 20%), los activos (1 y 5%), la calidad del producto a
partir de la reducción de I (10-30%) y la eficiencia energética (1-10%).
La Transformación
Digital en las empresas de manufactura permite lograr varios objetivos todos
encaminados a lograr la eficiencia operativa, logrando beneficios de rentabilidad
y de sustentabilidad. Las TI, a través de soluciones analíticas avanzadas, no
solo brindan visibilidad del acontecer en tiempo real de la operación, sino
que, al relacionarlas con históricos de indicadores, permiten prever escenarios
que abran la puerta a una planeación de la producción de muy alto nivel. A fin
de cuentas, prever el futuro tiene sus ventajas.
Recibe las noticias más
importantes de la industria en tu email
