Cinco áreas de datos que ya debería estar supervisando en sus líneas de producción

Comencemos con la energía. No porque esté de moda, sino porque afecta a los resultados y a los requisitos de ESG al mismo tiempo.

Si todavía depende de su factura mensual de servicios públicos y de un gran contador principal para saber cómo va su negocio, puede que no esté perdiendo de vista el bosque, pero seguramente está perdiendo de vista cada árbol.

"La energía es muchas cosas", explica Stefan Jensen. "Para la mayoría de las personas, son kilovatios-hora o emisiones de CO₂. Pero la energía también puede ser temperatura, humedad, presión, flujo. Todos los mencionados pueden ser puntos de datos que garanticen que su producción funcione como debe".

El secreto aquí es más sencillo de lo que cabría esperar: instalación de medidores de energía. Gracias a los medidores de energía , obtiene visibilidad de hacia dónde se está yendo realmente la energía, ya sea en líneas específicas, zonas o incluso máquinas individuales. Y aunque pueda parecer demasiado simple, el uso de medidores de energía le permite identificar los mayores consumidores de energía, detectar consumo en reposo y, al final, ayudarle a establecer KPI reales.

Más allá de la energía eléctrica, los entornos de producción también necesitan supervisar las métricas relacionadas como el flujo de aire, los sistemas de refrigeración e incluso el uso de aire comprimido. Los sensores de flujo, los sensores térmicos y los transmisores de presión son sus aliados. Son un seguro económico contra el desperdicio y una base sólida para la elaboración de informes de carbono.

Como añade Stefan Jensen, cada vez más clientes solicitarán conocer su huella energética por pieza; la dura realidad es que, si no puede proporcionarles cifras reales, será otro quien lo hará.

Todos los jefes de producción con los que hablamos nos dicen lo mismo: "Nuestras líneas funcionan bien". Pero cuando analizamos datos como el tiempo de actividad real, los tiempos de ciclo y la producción real frente a la prevista, la historia suele cambiar. Y, por supuesto, no se puede mejorar lo que no se mide (y no, "bien" no es un indicador).

"Un buen punto de partida es sencillamente entender cuánto tiempo están sus máquinas realmente en funcionamiento", dice Stefan Jensen. "Después podrá profundizar en las razones por las que se detienen y si se está logrando la producción esperada".

¿Entonces, por dónde empezar?

Lo básico es sencillo: sensores contadores, como sensores fotoeléctricos para la detección de piezas que determinan el tiempo de ciclo de la máquina y sensores compatibles con IO-Link para rastrear estados en tiempo real. Con estos, puede supervisar automáticamente el tiempo de actividad, la velocidad de ciclo y las transiciones.

A continuación, profundice: cuando se observe un tiempo de inactividad, ¿por qué se ha producido? ¿Se ha tratado de un atasco? ¿Un retraso en el material? ¿La ausencia de un operario? Al principio, podrá realizar un seguimiento manual de muchos de estos casos, pero con el tiempo necesitará sensores o software que registren las causas sobre la marcha. Intégrelo con su MES o incluso use la sencilla interfaz de una tablet para que los operarios registren las causas fundamentales en tiempo real.

Con unos pocos y sencillos sensores, obtendrá los datos que necesita para comenzar a garantizar una producción rentable.

Y una vez que haya comenzado, el siguiente paso será medir los factores ambientales en su producción, donde cambios inesperados en la humedad o la temperatura ambiente pueden ralentizar sutilmente una máquina. Aquí es donde entran en juego los sensores ambientales, como los monitores de temperatura y humedad, y no solo para cumplir con la normativa, sino también para mejorar el rendimiento.

En resumen: una producción eficiente se basa en la visibilidad de sus métricas de producción. Sin datos concretos, está planificando a ciegas.

Esto es muy importante. La calidad es la diferencia entre una pieza que se envía y una pieza que se desecha. Pero también es la diferencia entre una auditoría sin problemas y un auténtico dolor de cabeza en materia de cumplimiento. Y hay que ocuparse de ambas cosas.

"Me gusta dividir la calidad en dos categorías", afirma Stefan Jensen. "Por un lado, está la calidad del producto: ¿tiene la pieza el aspecto y el rendimiento adecuados? Y, por otro, está el cumplimiento o la calidad del proceso: ¿estamos cumpliendo los parámetros que prometimos?".

En cuanto al producto, las cosas han mejorado y se han abaratado. Los sensores de visión y las cámaras inteligentes ahora pueden detectar defectos en la superficie, discrepancias de color, componentes mal alineados y piezas que faltan. Los sistemas de visión de la serie FH de OMRON, por ejemplo, pueden comprobar las características en línea a gran velocidad, sin ralentizar el proceso.

Combínelos con sensores de desplazamiento para una medición de precisión y sensores de color para verificar el etiquetado o el embalaje, de repente obtendrá un control de calidad fiable que no depende de un operario cansado con una carpeta.

En lo que respecta al cumplimiento normativo y la calidad de los procesos, a menudo hay que lidiar con normas, tolerancias y auditorías: ISO 9001, FSSC 22000, etc. Ya se trate de la temperatura requerida del horno, la humedad de la sala limpia o la diferencia de presión, los números importan.

Una vez más, los procesos automatizados y los sensores son la opción más inteligente, explica Stefan Jensen.

"No es necesario que cinco personas recopilen datos manualmente. Se pueden recopilar una sola vez, almacenarlos correctamente y actuar solo si se salen de los límites de tolerancia".

Los sensores ambientales, los termopares y los sensores de presión barométrica pueden enviar este tipo de datos directamente a su panel de control y proporcionarle los informes de cumplimiento que necesita, al tiempo que le permiten actuar únicamente ante anomalías, alertas y eventos fuera de lo normal.

Probablemente disponga de un calendario de mantenimiento colgado en la pared. Las máquinas se revisan cada X semanas, tal y como indica el manual del fabricante. Y la mayoría de las veces, eso funciona bien. Hasta que deja de hacerlo.

"Observamos una tendencia hacia el uso de datos para el mantenimiento", afirma Stefan Jensen. "No solo basados en el tiempo, sino en horas de funcionamiento reales, niveles de vibración y consumo de energía. Todos ellos son indicios de que algo podría estar fallando".

Aquí es donde los sensores de vibración, los monitores de corriente y los sensores de temperatura por infrarrojos cobran vital importancia. Supongamos que un motor comienza a consumir un 10 % más de corriente de lo habitual. Esa es su señal de alerta temprana. O que una caja de cambios comienza a vibrar más de lo normal. Tiene tiempo para actuar antes de que la correa se salga y se averíe toda la línea, pero solo si se da cuenta.

En la práctica, no es necesario abandonar el mantenimiento basado en calendarios, sino simplemente incorporar datos en tiempo real sobre el estado de las máquinas para poder establecer prioridades. Si una máquina que se utiliza poco sigue en perfecto estado, no es necesario desmontarla por completo. Si un robot que funciona a pleno rendimiento empieza a mostrar signos de desgaste, debe adelantar puestos en la lista.

El objetivo no es reducir las tareas de mantenimiento, sino mantener su equipo con un programa más inteligente que garantice el buen funcionamiento de la producción en todo momento.

Aquí es donde todo encaja. Si no está utilizando los datos de producción para calcular los costes reales (por pedido, por línea, por turno), solo le queda cruzar los dedos y esperar que su margen bruto no desaparezca.

"Con datos, ahora puede calcularse el coste real por pieza o por pedido", afirma Stefan Jensen. "¿Cuánto tiempo se tardó realmente? ¿Cuánta energía se consumió? ¿Cuántas personas participaron? Todo suma".

Empiece por lo sencillo: realice un seguimiento de las horas de inicio y finalización de los pedidos con sensores de entrada básicos o eventos de escaneo. A continuación, añada el consumo energético (obtenido de sus subcontadores), el tiempo de mano de obra (obtenido de los inicios de sesión de los operadores o los sensores de presencia) y reste las tasas de residuos. ¡Y voilà! Su cálculo de costes ya no se basa en suposiciones, sino en datos reales y cuantificables obtenidos de su propia línea de producción.

Y aquí está la parte de la que nadie habla: una vez que tiene estos datos, puede decidir qué no producir. ¿Qué pedidos de bajo margen le están quitando tiempo? ¿Qué máquinas le están costando más por unidad de lo previsto? Este es el tipo de información que diferencia a las plantas buenas de las excelentes.

No se preocupe. No es necesario que se convierta en un especialista en datos de la noche a la mañana. Pero si no está realizando un seguimiento de estas cinco áreas (energía, eficiencia, calidad, mantenimiento y coste), estará jugando a la defensiva. Los sistemas están ahí fuera. Los sensores son baratos. La integración es más fácil que nunca.

Como dice Stefan Jensen: "Las herramientas están ahí. La mentalidad está cambiando. Ahora solo queda actuar".

Elija el área en la que más esté perdiendo y empiece por ahí. Genere confianza en los datos y siga adelante. Porque, aunque hoy sus líneas sigan funcionando bien, alguien más ya está utilizando los datos para funcionar más rápido, más barato y de forma más inteligente, y le esperará en la línea de meta si no sigue su ritmo.