Data Insight
En una planta de producción formada por un gran número de máquinas e instalaciones, puede suponer un gran reto mantener una visión de conjunto. ¿Cuántas piezas o qué superficie se han producido en todas las instalaciones a día de hoy? ¿Cómo ha sido la mezcla de productos de hoy? ¿Qué alarmas se produjeron y con qué rapidez se resolvieron los problemas? Estas son preguntas a las que queremos y debemos dar respuesta, en referencia a un día o un solo turno, a una máquina individual o bien a toda una línea. Además, es importante poder comparar las cifras de un día o de un turno para asegurarnos de que mejoramos constantemente.
lis.analytics facilita enormemente poder dar respuesta a dichas preguntas y adoptar medidas.
Los datos con los que trabaja lis.analytics proceden directamente de las máquinas, se recopilan a través de la función Edge Box de LiSEC y se transfieren a la nube de Microsoft Azure. Ahí estos datos se procesan como corresponde, se precalculan y se almacenan en bases de datos para lis.analytics. A esta combinación de interfaz de datos de las máquinas, Edge Box e infraestructura en la nube la denominamos la plataforma IoT de LiSEC.
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 esta, 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. El sistema Edge Box de LiSEC transfiere una parte de estos datos a la nube de Microsoft Azure para su posterior procesamiento.
En el entorno de la nube, los datos se agregan y los indicadores clave de rendimiento (KPI) se precalculan. lis.analytics visualiza estos datos y permite filtrarlos para identificar factores donde hay potencial e inferir las medidas adecuadas.
Para poder utilizar lis.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 en sus máquinas.
La mayor transparencia que ofrece lis.analytics 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, 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.
Live Performance Monitoring: cuadros de mando individuales para la presentación transparente de las cifras de producción en tiempo real. Esta función está incluida en el contrato de servicio de LiSERV.
Productivity Analysis: contiene el cuadro de mando de OEE, la gestión de turnos y evaluación de un turno, la gestión de líneas y la evaluación de los datos de producción de líneas completas, y el análisis de datos históricos