Formas en la que el control y la optimización del proceso de producción genera grandes ganancias

El control del proceso de producción es un elemento crucial de todas las actividades de fabricación. Se logra mediante la implementación de software y sistemas para monitorear y regular las diferentes etapas de producción. Dichos controles del proceso de fabricación comprenden tanto la infraestructura como los dispositivos inteligentes, por ejemplo:

• Redes para recopilar datos y conectar equipos
• Equipo de procesamiento de datos
• Algoritmos para correlacionar variables en los procesos de producción con varios atributos del producto
• Sensores, actuadores y sondas

Los sistemas de control adaptativo, las herramientas de software de arquitectura abierta, las herramientas de diagnóstico y los procesos que supervisan el estado de los equipos de procesamiento son todos aplicables al control del proceso de producción y ayudan a optimizar el proceso en sí.

La optimización, en general, se refiere a seleccionar la mejor opción entre las posibles soluciones a un problema de fabricación, en base a criterios predefinidos.

¿Por qué es necesario el control y la optimización del proceso de producción?

La fabricación es el proceso de creación de un producto a partir de una gama de materiales y productos. Este esfuerzo incluye varias actividades interrelacionadas en diferentes etapas del proceso, incluida la producción, integración y ensamblaje de los componentes del producto. Puede ser una operación muy compleja, dependiendo de la industria o producto.

La fabricación moderna es una amalgama de diseño de productos, selección de materiales, planificación de procesos, control de calidad, garantía de calidad, documentación y gestión de productos. Los avances tecnológicos de las últimas décadas han hecho que la fabricación sea cada vez más compleja, lo que requiere sofisticación técnica, automatización y delicadeza en la gestión de las operaciones. A esto se suma los altos niveles de seguridad de los procesos y el cumplimiento de las normas de seguridad necesarios con ciclos de producción más cortos. Sin una adecuada optimización de procesos, una empresa puede quedarse atrás en sus planes y aspiraciones de expansión.

La globalización ha sido el principal factor en el aumento de la competencia entre las industrias, y el sector manufacturero no es una excepción. Las empresas deben utilizar la tecnología existente y emergente para obtener una ventaja competitiva. El control y la optimización del proceso de producción prometen una mayor cuota de mercado al hacer posibles productos de mejor calidad.

El control y la optimización del proceso de producción pueden facilitar un uso más eficiente de los activos, los recursos y los ingresos al disminuir los costos de producción y el consumo de materiales. Ejecutar operaciones de fabricación en condiciones optimizadas genera ahorros, aumenta la productividad y aumenta la calidad de los productos fabricados. También hace que la empresa sea más sostenible al optimizar el consumo de energía y reducir el impacto ambiental.

¿Dónde se aplica el control del proceso de producción?

El control del proceso de producción es particularmente vital en las siguientes etapas del proceso de fabricación:

• Medición de perfiles de temperatura en entornos de procesamiento exigentes o sensibles
• Medición de atributos físicos críticos a altas temperaturas y altas velocidades de línea
• Seguimiento de los procesos de combustión y de la composición química de la mezcla

Esto afecta aún más el control de calidad y la garantía de calidad del producto de fabricación.

Desde la perspectiva de la línea de producción, el control y la optimización del proceso de producción pueden eliminar los siguientes problemas que provocan una reducción de la productividad y problemas de calidad:

• Problemas en la línea de producción
• Estaciones de trabajo aisladas sobrecargadas más allá de su capacidad
• Trabajo en curso excesivo
• Bienes y equipos no utilizados que ocupan espacio en el suelo
• Errores humanos, que resultan en reelaboración o retrasos
• Productividad inconsistente e insatisfactoria
• Problemas de gestión de la producción
• Obstáculos en el flujo de trabajo

Volverse proactivo con el control del proceso de producción

El control del proceso de producción tiene que ver con la acción preventiva y la planificación de contingencias con automatización.

Planificación de contingencias

Por ejemplo, los fabricantes pueden diseñar un gráfico de control automatizado que proporcione alertas, junto con los planes de acción correspondientes, en caso de problemas.

Control de calidad

La detección de anomalías y la clasificación automática de defectos es una característica común e importante del control del proceso de producción para mantener la calidad y la integridad del producto.

Por qué es importante el mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es el uso de la analítica de datos para predecir y prevenir fallas en las máquinas. Presenta una forma novedosa de reestructurar las actividades de mantenimiento a escala industrial. Esto es especialmente importante en la industria manufacturera porque una gran cantidad de dinero y recursos dependen del funcionamiento óptimo de los equipos de gran inversión. Estos activos pueden requerir mantenimiento periódico, lo que resulta en tiempo de inactividad. Las estrategias de mantenimiento inadecuadas pueden causar una caída significativa en la capacidad de fabricación de una planta, lo que podría conducir a la pérdida tanto de ingresos como de ventaja competitiva.

Por el contrario, los beneficios de invertir en sistemas de control de proceso de producción también son bastante significativos: la predicción de fallas a través de análisis avanzados puede aumentar el tiempo de actividad del equipo.

En promedio, el mantenimiento predictivo puede:

• Aumentar la productividad
• Reducir averías
• Reducir el costo de mantenimiento del equipo

En general, las estrategias de mantenimiento formuladas a escala industrial deben tener en cuenta los activos disponibles y en funcionamiento, sus costos operativos y los niveles de sofisticación técnica. Según la combinación, una organización puede elegir entre cuatro tipos de respuestas. Los tres primeros son más convencionales, mientras que el cuarto, el mantenimiento predictivo, es una nueva incorporación, impulsada por la tecnología y el Internet de las Cosas.

1. Mantenimiento Reactivo

Si se rompe, hay que arreglarlo o reemplazarlo. Este término y acción generalmente se aplican a elementos fácilmente reemplazables de bajo valor, como una bombilla o un control remoto.

2. Mantenimiento preventivo

Este término se refiere a la acción preventiva tomada para evitar fallas mediante el mantenimiento de equipos y máquinas en tiempos de inactividad preprogramados e intervalos de tiempo fijos. Esta opción suele funcionar cuando el coste del mantenimiento no es muy elevado, y cuando se puede programar fuera del horario de producción, con pérdidas mínimas.

3. Mantenimiento basado en la condición

Esta forma de actividad de mantenimiento depende en gran medida de los niveles de uso de una máquina o equipo en particular.

4. Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es un enfoque de mantenimiento que deriva su estrategia y frecuencia mediante el análisis de un conjunto de datos de procesos de operación. Emplea métodos de análisis muy avanzados para predecir la posibilidad y el cronograma de fallas de los equipos con mucha anticipación, lo que permite tomar medidas preventivas y estimar la vida útil restante o el tiempo de funcionamiento de los equipos y la maquinaria. Junto con los datos recopilados por sistemas como Smart Factory o Industry 4.0, se basa en sí mismo para ser cada vez más preciso con el tiempo.

El mantenimiento predictivo es valioso en los casos en que las actividades de mantenimiento son de varios niveles o complejas, su implementación puede ser costosa o cuando el tiempo de inactividad puede provocar pérdidas significativas.

Hacer el cambio de mantenimiento predictivo reactivo a proactivo: desafíos y soluciones

Configurar una fábrica, proceso o máquina digital no es una propuesta simple o directa. Los sistemas de monitoreo inteligente deben integrarse en los sistemas existentes o heredados, y la producción debe continuar sin perder el ritmo. Del mismo modo, el mantenimiento predictivo debe activarse antes de que se necesiten reparaciones o tiempo de inactividad para que sea rentable.

Para una evolución y una transición fluidas del mantenimiento reactivo al proactivo, los expertos de la industria manufacturera deben concentrar sus esfuerzos en compensar una variedad de desafíos.

Geografía y complejidad

El desafío de la complejidad operativa o las distancias geográficas se puede abordar mediante el establecimiento de un ecosistema de unidad de fabricación conectada, que aporta un elemento de conocimiento de la situación en tiempo real a toda la operación. Además, facilita el monitoreo para quienes supervisan la operación. Los sistemas inteligentes deben configurarse para formar enlaces viables entre los dispositivos de "entrada" como sensores, actuadores, la infraestructura de recopilación de datos y el personal humano.

Accesibilidad de los datos

La analítica de datos debe unir todos los aspectos del negocio de fabricación, desde la cadena de suministro hasta el usuario final. La estructura de datos debe diseñarse de tal manera que una instantánea en tiempo real de dónde está todo esté fácilmente disponible a través de informes. Esto brinda a las empresas la ventaja de tomar decisiones ágiles basadas en situaciones en tiempo real.

Detección de Anomalías

La detección de anomalías constituye una parte importante del mantenimiento predictivo y la optimización del control de calidad. Para que funcione, el sistema necesita una gran cantidad de datos de registro detallados con respecto a las fallas del proceso. La detección de anomalías se basa en datos de sensores acumulados con una frecuencia mínima de mediciones para cada unidad de tiempo y sensor en la infraestructura.

Luego se pueden aplicar la analítica avanzada a estos datos para que el sistema establezca parámetros para lo que cuenta como "normal". Cualquier desviación de la norma o aberraciones en el sistema levanta banderas rojas y envía alertas del sistema a los operadores. Estos últimos luego deben determinar si realmente se ha producido una falla real en el equipo y luego tomar decisiones con respecto a las medidas correctivas.

Ventajas del mantenimiento predictivo para lograr el control y la optimización de la fabricación

Las ventajas del mantenimiento predictivo son muchas:

• Reduzca el costo del tiempo de inactividad de los equipos al anticipar las fallas antes de que sucedan y aplicar el mantenimiento preventivo
• Automatice el monitoreo del equipo y las alertas del sistema para reducir las fallas y los tiempos de respuesta
• Contribuya a la agilidad de la cadena de suministro respondiendo a condiciones volátiles en tiempo real
• Reduzca los defectos del producto y establezca un control de calidad más estricto
• Comprenda todos los aspectos del proceso de fabricación, desde lo simple hasta lo complejo, lo que permite una vista de 360 grados de las operaciones en todo momento

Controladores digitales de control y optimización de proceso de producción

Automatización robótica de procesos

La automatización de procesos se hace cargo de tareas operativas aburridas, laboriosas, sin sentido y mecánicas. La automatización de procesos libera el potencial humano y lo reorienta en áreas de mayor valor para impulsar mejor el crecimiento del negocio. Muchas horas de trabajo humano se desperdician en tareas tediosas y repetitivas que la automatización debería asumir.

En los últimos tiempos, ha habido un auge en las empresas de automatización inteligente y las nuevas empresas que ofrecen un conjunto de soluciones y productos de automatización inteligente que prometen optimizar incluso los flujos de trabajo más complejos.

Se cree que la adopción de la automatización de procesos en el sector de la fabricación es un movimiento que generará grandes beneficios para las empresas a corto y largo plazo.

Inteligencia artificial

El mayor beneficio de la inteligencia artificial en el control y la optimización del proceso de producción es su capacidad para crecer constantemente y desarrollarse a sí misma para volverse más inteligente, más intuitiva y más proactiva. Toma los datos generados por los procesos conectados (como la automatización de procesos digitales y la automatización de procesos) para volverse más fuertes y precisos en la detección de anomalías y la predicción de fallas.

Optimización de procesos en tiempo real

La optimización en tiempo real se define como un proceso que garantiza que el rendimiento se mejore constantemente en tiempo real. En comparación con los controladores de procesos tradicionales, los controladores de procesos en tiempo real difieren en el sentido de la escala y el diseño. Los procesos de optimización en tiempo real se basan principalmente en sistemas de optimización basados en modelos. Por lo general, son de mayor escala en comparación con los controladores de procesos tradicionales.

La optimización en tiempo real se basa en la retroalimentación del sistema y la información de la analítica de datos. Con la optimización en tiempo real, la detección de errores es automática y el sistema puede modificar y eliminar errores aleatorios y no aleatorios.

Además de eso, la optimización en tiempo real hace que los datos computados estén disponibles en tiempo real y puede enviarlos a varias ubicaciones. Se puede programar para evaluar los detalles de rendimiento para cualquier marco de tiempo específico y para cualquier tarea o aplicación dentro del proceso. Es una solución altamente rentable para mejorar el rendimiento del sistema y lograr la optimización del proceso.

No confunda la optimización de procesos en tiempo real con el control de procesos avanzado (APC). No son intercambiables sino funciones complementarias. El control de proceso avanzado es una técnica diseñada para producir estrategias de control que minimizan efectivamente la diferencia entre los puntos de referencia del proceso y los valores reales. Un ejemplo sería minimizar el sobreimpulso durante un cambio de proceso o reducir el tiempo necesario para que un sistema vuelva a un estado estable después de una alteración del proceso.

La optimización de procesos en tiempo real se utiliza para definir los parámetros de proceso objetivo para que APC se mantenga alineado con las metas y objetivos comerciales. La optimización de procesos en tiempo real se puede aplicar al control básico de encendido o apagado a través de técnicas complejas de control predictivo y control matricial dinámico.

Los sistemas de automatización y optimización de procesos pueden optimizar varios procesos de producción, desde simples hasta altamente complejos. Una estrategia de transición clara y bien definida es muy valiosa cuando se seleccionan procesos que generarán el máximo beneficio y generarán eficiencia operativa con el tiempo.