A Predictive Analytics Framework is Crucial for Industry 4.0 Software Success
A Predictive Analytics Framework is Crucial for Industry 4.0 Software Success

No existe ninguna planta de fabricación de éxito que funcione sin datos. Sin datos precisos, medibles y significativos, las plantas pierden su ventaja competitiva, así como dinero en ineficiencias, productos desperdiciados y productividad no optimizada.

Es vital que todas las operaciones de fabricación, desde alimentación y bebidas y bienes de consumo a envasado y textil invierten en software de datos e inteligencia artificial que aumenta la productividad sin sacrificar la calidad y satisface las demandas y expectativas de los consumidores.

Los datos son el alma de sus operaciones. Tiene acceso a información sin explotar las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Está totalmente seguro de que está sacando el máximo partido de sus procesos de recopilación de datos y de que sus datos están pronosticando con precisión resultados que benefician a su planta?

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Deje de operar en el pasado y mire hacia el futuro con el análisis predictivo

Hace muy pocos años, casi la mitad de las empresas manufactureras seguían utilizando hojas de cálculo y la introducción manual de datos para controlar el rendimiento de su planta.

Sin embargo, este procedimiento "tradicional" de recogida manual conlleva una serie de problemas. No sólo es un proceso tedioso, sino también muy propenso a errores e impreciso. 

Cuando utilice datos para tomar decisiones, debe asegurarse de que sus analistas de datos trabajan con datos precisos para empezar.Mientras que los dispositivos, sensores y IIoT están facilitando el proceso de recogida de datos, los analistas siguen necesitando un sistema para recopilar, procesar y dar sentido a esos datos en tiempo real. El software adecuado de supervisión y predicción de máquinas y operaciones no sólo facilitará que los analistas informen mejor de lo que ocurre a los supervisores, sino que también permitirá a los trabajadores tomar decisiones más rápidas e inteligentes en la planta. Es imposible confiar en la recopilación manual de datos para que esto suceda, y mucho menos ser capaz de predecir los resultados futuros y las tasas de producción de manera eficiente y eficaz.

Ventajas del uso del análisis predictivo en la fabricación

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que utiliza modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones en los datos y hacer predicciones sobre acontecimientos o resultados futuros. En términos sencillos: el análisis predictivo recopila un montón de datos de eventos pasados y actuales y predice lo que ocurrirá en el futuro basándose en estos sucesos.

Al fin y al cabo, la historia se repite.

El análisis predictivo es una herramienta eficaz para las empresas que desean comprender mejor sus datos y utilizar esa información para tomar decisiones informadas y mejorar sus operaciones. Las empresas utilizan el análisis predictivo para prever las tendencias de los datos, como las tendencias de ventas o los cambios en el comportamiento de los clientes. Por ejemplo, una empresa puede utilizar el análisis predictivo para prever la demanda de un producto y ajustar la producción en consecuencia o identificar posibles riesgos en la cadena de suministro y desarrollar estrategias para mitigarlos. Aunque el análisis predictivo se ha aplicado en diversas industriases absolutamente esencial en la fabricación.

Casos prácticos de análisis predictivo

Los dispositivos conectados en toda su planta de fabricación están recopilando puntos de datos que permiten a sus analistas y a su software de recopilación de datos predecir numerosos sucesos a lo largo de sus operaciones como:

Reducción del tiempo de inactividad, los fallos de la máquina y las necesidades de mantenimiento

Los gestores pueden planificar más fácilmente el mantenimiento antes de que se produzca un fallo en la máquina mediante el mantenimiento predictivo. La clave aquí es que el análisis predictivo permite a los gestores y supervisores realizar los ajustes necesarios cuando el mantenimiento es realmente necesario, no solo cuando se supone que lo es.

Dado que muchas de las máquinas de este fabricante de cereales integrales tenía piezas y componentes sellados, era difícil saber cuándo había que realizar el mantenimiento rutinario. Toda la documentación sobre reparaciones y uso por parte de mantenimiento y operaciones se escribía a mano y se archivaba. Cuando el equipo de mantenimiento quería revisar las notas, a menudo eran ilegibles o faltaban.

Además, tras informar de los problemas de la máquina a mantenimiento, los operarios solían abandonar su zona y no sabían cuándo llegaba el personal de mantenimiento ni cuánto tardaba en reparar la máquina, lo que provocaba retrasos en la reanudación de la producción. Esto también dificultaba la facturación interempresarial entre los departamentos y solía dar lugar a que el mantenimiento se saliera del presupuesto.

Sightline EDM se implantó y alertó a los operarios cuando los indicadores de procesamiento de la máquina se desviaban de los valores previstos, de modo que las anomalías pudieran detectarse y rastrearse hasta su causa raíz. Esta forma rápida y cómoda de identificar posibles problemas aumentó la disponibilidad y eficiencia de la planta, lo que supuso un ahorro de casi $100.000 en una línea durante el primer año.

Control de calidad y reducción de defectos

El análisis predictivo ofrece a los gestores la inestimable capacidad de detener o ajustar los procesos con mayor antelación para reducir o eliminar los residuos. Los operarios de las instalaciones pueden utilizar el análisis predictivo para mejorar el control de calidad identificando patrones en los datos que puedan indicar posibles defectos o problemas en el proceso de fabricación. También pueden utilizar software de recopilación de datos de fabricación para analizar los datos de control de calidad de los dispositivos y sensores conectados en el proceso de fabricación. Al abordar estos problemas de forma proactiva, las empresas pueden mejorar la calidad general de sus productos. 

Uno de nuestros clientes...una empresa de envases de cartón ondulado de Nueva Jersey con una planta onduladora de línea completa- tenía un proceso de experimentación manual en el que modificaba los niveles de humedad, las temperaturas, la presión y la mezcla de adhesivo mediante la recogida manual de datos, lo que generaba aún más residuos.

Con la solución EDM™ de Sightline en su arsenal de optimización empresarial, este cliente dispuso de las herramientas que necesitaba para encontrar la combinación más eficiente de desembolso de adhesivo y velocidad para ver los resultados sustanciales que buscaba, consiguiendo un ahorro instantáneo de 11% en su cuenta de resultados y un aumento de 14% en la producción total de productos.

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¿Cómo puede implantarse el análisis predictivo en su planta de producción?

Los operarios de fabricación deben equilibrar prioridades y retos contrapuestos para operar con eficiencia y eficacia. La implantación de análisis predictivos en una planta de fabricación puede ayudar a facilitar este objetivo y puede lograrse de varias maneras, entre ellas:

  • Aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos de diversas fuentes, como sensores y registros de máquinas, para predecir las necesidades de mantenimiento, identificar tendencias y patrones, y optimizar los procesos de producción.
  • Mantenimiento predictivo: Los sistemas de mantenimiento predictivo utilizan sensores y datos de los registros de las máquinas para predecir cuándo es probable que fallen los equipos, lo que permite realizar un mantenimiento proactivo y reducir el tiempo de inactividad.
  • Control de calidad: Los datos de los sistemas de control de calidad pueden supervisarse y analizarse mediante análisis predictivos para detectar tendencias y patrones que podrían indicar posibles problemas con la calidad del producto.
  • Optimización de la cadena de suministro: Los usuarios pueden aplicar análisis predictivos para optimizar la cadena de suministro, ayudando a predecir la demanda, identificar cuellos de botella y optimizar los niveles de inventario.
  • Gestión de la energía: Una planta de fabricación puede emplear el análisis predictivo para optimizar el uso de la energía, reduciendo los costes e impulsando la sostenibilidad.

En última instancia, los profesionales del sector pueden integrar el análisis predictivo en diversas áreas de sus instalaciones. El objetivo es determinar los objetivos empresariales específicos y las áreas en las que el análisis predictivo podría ser más útil y, a continuación, crear un plan para introducir e integrar la tecnología en la empresa.

Es hora de entrar en el futuro y adoptar el análisis predictivo

El software de análisis de fabricación de Sightline está diseñado para ayudar a las empresas de la industria manufacturera mejorar sus tiempos de respuesta, prevenir problemas y mantener a salvo a sus empleados. Utilizamos la inteligencia del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) para agilizar procesos complicados, aumentar la eficiencia e impulsar los ingresos. Además, nuestra plataforma IIoT incluye análisis predictivos de planificación de la capacidad, que ayudan a las empresas industriales y de fabricación a comprender mejor y satisfacer las demandas actuales y futuras. Nuestro software está hecho para ayudar a las empresas de fabricación a agilizar sus procesos y alcanzar el éxito. Sabemos lo que su planta necesita y nuestro software de análisis predictivo integrado y de fácil implementación es la respuesta para optimizar sus procesos de fabricación y maximizar el éxito de su empresa.

Los expertos de Sistemas Sightline puede ayudarle a empezar. Póngase en contacto con nosotros para saber más sobre cómo nuestro software puede transformar sus operaciones de fabricación.

Implement predictive analytics into your manufacturing processes

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