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Las fábricas tradicionales también tienen necesidades en materia de datos
Publicado a las 18 de marzo de 2022 el Industry 4.0
Las herramientas y la tecnología adecuadas pueden facilitar un mantenimiento predictivo avanzado, la prevención de cuellos de botella y la optimización. Descubra cómo se está cubriendo la brecha entre los sistemas heredados y la Industria 4.0 gracias a la digitalización.
Sin duda, la digitalización está estableciendo altos estándares de eficiencia y rendimiento en la producción. En la actualidad, a medida que los fabricantes se acercan cada vez más a la Industria 4.0, la cuestión está pasando cada vez más del «y si» al «cuándo» las empresas de producción podrán hacer uso de los datos que se generan con cada pieza que sale de la línea. ¿Qué primeros pasos están dando las empresas tradicionales para adoptar la digitalización y cómo están trabajando con esos datos? ¿Cómo pueden liberar el potencial de todos los sistemas de producción para mejorar y optimizar sus resultados? ¿Y cuál es la forma más sencilla de aprovechar el potencial de la informática en la nube y de la inteligencia artificial en el «edge»?
Como sabemos, no todas las fábricas modernas son salas de exposición de alta tecnología totalmente nuevas con impecables trabajadores con batas de laboratorio. De hecho, muchas ni siquiera son muy modernas, pero eso no significa que no puedan beneficiarse de las herramientas, las prácticas recomendadas y los procesos modernos por los que se distinguen las fábricas productivas y de éxito. En este afán por alcanzar la modernidad, la digitalización se ha convertido en un puente vital que permite que los propietarios y directores de producción empiecen a recopilar datos que pueden dar pistas vitales para mejorar la producción.
Empiece por los sensores
A medida que los nuevos estándares de eficiencia y calidad se convierten en la norma, cada vez se está adoptando más la digitalización entre aquellos que buscan una ventaja competitiva. Se pueden incorporar sensores (desde los más sencillos hasta los más complejos) en todos los tipos de líneas de producción para medirlo todo, desde la temperatura y la velocidad de la unidad hasta la forma, el tamaño, el peso y la dureza de la producción, entre otras muchas variables más. Según las necesidades de la fábrica, los sensores pueden formar parte de una red inalámbrica, enviar señales de forma remota o conectarse directamente a un sistema de producción existente.
Desde los datos sin procesar hasta la información vital
El resultado de estos sensores son los datos sin procesar que se pueden transformar en información y conocimientos para optimizar la eficiencia, eliminar cuellos de botella, reducir el tiempo de inactividad y optimizar los ciclos de producción, siempre que se utilicen correctamente. Antes de analizar cualquier dato, se debe almacenar, ya sea en un servidor interno o mediante un servicio en la nube que ofrezca un mayor alcance en términos de expansión y procesamiento fuera de las instalaciones. La cantidad exacta de almacenamiento que se necesita depende de la aplicación, el nivel de digitalización, el formato de salida y el análisis necesario. Por establecer una comparación, una línea de producción con sensores sencillos conectados para monitorizar el rendimiento generará significativamente menos datos que otra con cámaras de control de calidad que supervisen varios tipos de formas de productos.
¿En la nube o en el «edge»?
Unir puntos de datos desde varias puertas en el proceso de producción es un primer paso importante. La velocidad de muchas líneas de producción es uno de los muchos factores que determinan lo que sucede a continuación. Una vez capturados los datos, se deben almacenar y procesar. Si se requiere un análisis intensivo (para prevenir cuellos de botella, hacer análisis de correlación, etc.), se puede sugerir el almacenamiento local. Si se van a procesar grandes volúmenes de datos, podría preferirse una solución en la nube, aunque si se necesita un procesamiento en tiempo real, la constante entrada y salida de los datos hacia y desde la nube puede provocar retrasos debido a la latencia. Y para estos casos resultan ideales los dispositivos «edge», ya que permiten procesar gran parte de los datos cerca de la propia máquina, sin necesidad de sobrecargar la red con flujos de archivos destinados al procesamiento en la nube. En pocas palabras: cuando los datos se procesan en el «edge», los resultados pueden estar disponibles más rápido a un coste menor, aunque todo depende de las necesidades concretas de la aplicación, que se pueden determinar con ayuda de OMRON en colaboración con nuestra red de socios.
Creación de un sistema manejable
Por supuesto, hay soluciones que pueden ayudar a simplificar y automatizar todo el proceso. Por ejemplo, si se reúne todo en un sistema significativo y manejable, como la plataforma de automatización Sysmac de OMRON, una solución probada que ofrece capacidades de captura y procesamiento de datos potentes y sólidas. Sysmac, que proporciona análisis y captura de datos precisos y predecibles, utiliza un motor de inteligencia artificial para realizar el análisis predictivo de datos en tiempo real. Tiene un controlador que incluye conectividad directa con la base de datos SQL, con compatibilidad con OPC-UA y MQTT. Proporciona un único control para toda la máquina o unidad de producción, y se puede ajustar fácilmente para adaptarse a cualquier configuración.
La gama Sysmac, diseñada pensando en la seguridad y la facilidad de uso, ofrece fiabilidad, solidez y control rápido a los propietarios de fábricas que quieren beneficiarse de la digitalización. Además de gestionar la entrada y la salida de sensores y actuadores, controladores de visión y movimiento, E/S y seguridad, se conecta fácilmente en red y resulta fácil de controlar. Por lo tanto, tanto si busca la trazabilidad en la producción, el mantenimiento predictivo, la simulación de cambios o la resolución de cuellos de botella, hay herramientas probadas y disponibles para ayudarle.
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