Industria 4.0
Con la ayuda de Analytics, es posible obtener una visión precisa de la producción, identificar el potencial de mejora e inferir las medidas adecuadas. Analytics pone a disposición los datos de la producción en un formato atractivo y facilita el análisis. Los indicadores, como la eficiencia general de los equipos (OEE, por sus siglas en inglés), se calculan automáticamente tanto para las máquinas como para las líneas y en función del programa de turnos.
Los datos se recogen en la planta de fabricación mediante la plataforma LiSEC IoT y se transfieren a la nube de Microsoft Azure con ayuda de un dispositivo perimetral. El dispositivo perimetral es un ordenador industrial desarrollado explícitamente por un proveedor de servicios del área de seguridad de la información para los requerimientos de LiSEC. En la nube de Azure, los datos se preparan y se calculan previamente para que Analytics pueda mostrarlos de forma rápida y fiable.
En la producción, los datos se generan desde diferentes lugares. Una de estas fuentes es la propia máquina, donde se generan datos sobre el estado de la misma, el producto fabricado o incluso sobre las alarmas que se han producido. Estos datos son utilizados por diferentes sistemas, p. ej., para generar notificaciones de finalización. La plataforma LiSEC IoT transfiere estos datos a la nube de Microsoft Azure para su posterior procesamiento.
En el entorno de la nube, los datos se filtran correspondientemente, se agregan y se calculan previamente los indicadores clave de rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés). Analytics visualiza estos datos y permite filtrarlos para identificar los potenciales e inferir las medidas adecuadas.
Para poder utilizar Analytics, las máquinas ya deben generar y poner a disposición los datos necesarios. Póngase en contacto con su representante de LiSEC para saber si este es el caso de sus máquinas.
La mayor transparencia que ofrece la analítica facilita la gestión de la producción, porque se puede determinar exactamente dónde hay potencial de mejora y cuál es su impacto en la producción actual. Como base, sobre todo, se utilizan las alarmas que provocan tiempos de inactividad, pero también los tiempos de espera que se producen con las máquinas, hasta un análisis preciso de la mezcla de productos.
Mayor transparencia en la producción
Gracias a la visualización de datos, desde los empleados de la planta de fabricación hasta el director de producción obtienen una visión mucho mejor de la producción y de los estados actuales de las instalaciones.
Identificación del potencial de mejora
La información obtenida de los datos se utiliza para identificar los potenciales de mejora. Por ejemplo, las paradas pueden asignarse directamente a una causa organizativa o técnica y, por consiguiente, centrarse en la formación o el mantenimiento de los empleados.
Análisis de paradas
Hay varias razones por las que pueden ocurrir paradas en una instalación. En Analytics, los tiempos de inactividad se asignan automáticamente a las causas, que posteriormente pueden reducirse con las medidas adecuadas. La base esencial para ello es el estado de la máquina y las alarmas producidas.
Desglose por productos y formas
Las diferentes dimensiones del producto o incluso de las formas repercuten en la duración del ciclo. El indicador de producción, junto con la combinación de productos en el mismo período de tiempo, es significativo en términos de rendimiento. Con Analytics, ambas informaciones pueden considerarse de manera conjunta y, si es necesario, pueden inferirse medidas.
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Matthias Schoebl ,
Software