Mejorar la productividad y la eficiencia: dificultades e innovación de la IIoT

Para tener éxito y mantenerse competitivas en el mercado global actual, las empresas manufactureras deben encontrar formas de mejorar continuamente su productividad. Para lograr este objetivo, la mayoría de los fabricantes implementan prácticas de producción eficiente y programas asociados de Mantenimiento Productivo Total (TPM). La clave del éxito de estas iniciativas es estandarizar la medición de datos, así como establecer un medio para evaluar las mejoras realizadas y realizar un seguimiento de su progreso a lo largo del tiempo.

La métrica más utilizada para medir La eficiencia de la producción es la efectividad general del equipo (OEE). Los tres componentes individuales de OEE (disponibilidad, rendimiento y calidad) tienen una correlación directa con las seis grandes pérdidas de TPM (tiempo de inactividad no planificado y planificado, ciclos lentos y microparadas, producción y pérdidas iniciales), lo que lo convierte en un marco útil para identificar las causas fundamentales de la ineficiencia y ayudar a los usuarios a priorizar y validar los esfuerzos de mejora de la productividad.

Si bien estos marcos de medición son vitales para impulsar la mejora operativa, son tan buenos como los datos que los respaldan. Esta es la razón por la que muchas iniciativas de producción eficiente tropiezan desde el inicio. Los datos precisos, consistentes y perspicaces a menudo son difíciles y costosos de recopilar, optimizar y administrar. Sin embargo, con el crecimiento del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), esto está cambiando. La tecnología emergente trae consigo nuevas posibilidades para la automatización y estandarización de la recopilación de datos, y un medio para que los datos se organicen de una manera más significativa que permita la medición y mejora de la OEE.

Introducción: El desafío de los datos

Al comenzar con OEE, los fabricantes deben elegir entre un método de recopilación manual de datos o un método automatizado de recopilación de datos. Para tomar mejor esta decisión, es importante considerar qué datos se requieren, quién tiene la intención de usarlos y cómo se usarán. Estas determinaciones deben equilibrarse con los datos fácilmente disponibles frente a los datos que son difíciles de obtener.

La captura manual de datos puede ser una buena manera de comenzar, pero este enfoque a menudo es inexacto, difícil de estandarizar y poco adecuado para el propósito si tiene la intención de utilizar los datos para cualquier toma de decisiones en tiempo real. Es por estas razones que un enfoque manual para la recopilación de datos puede ser una barrera significativa para generar rápidamente impulso y éxito a largo plazo.

Sin automatización, la recopilación de datos para la mejora operativa no es tarea fácil. Con los avances en el IIoT, es posible que la recopilación de datos se automatice utilizando equipos que ya están en línea. El desarrollo y la integración de sensores en equipos y tecnología de software OEE / productividad, la recopilación de datos se puede racionalizar, mejorando aún más la precisión y consistencia de los datos.

Consideraciones con una solución OEE/productividad

Navegar por la propuesta de valor de una solución de software OEE/productividad puede ser un desafío. Al evaluar una solución, es necesaria una comprensión reflexiva de sus necesidades, tanto ahora como a largo plazo. La escalabilidad y la complejidad son cuestiones importantes para considerar. Algunas ofertas pueden ser complejas de implementar y son más robustas en funcionalidad de lo necesario y otras pueden ser demasiado simplistas, lo que le brinda datos de alto nivel que lo dejan a varios pasos de distancia de la causa raíz de un problema.

Con las soluciones de software disponibles en una amplia gama de precios, también querrá encontrar algo que pueda obtener y operar rápidamente a un costo que se ajuste a su presupuesto. Encontrar un equilibrio perfecto de todos estos elementos puede ser complicado, por lo que encontrar un socio de confianza con conocimiento de su producción, así como de sus necesidades y procesos, también es importante.

Un enfoque innovador y más asequible para gestionar la productividad

Videojet comprende el problema de los productores que desean mejorar su productividad sin incurrir en una inversión de capital significativa en equipos y software y soportar un proyecto de integración de varios meses. Por ese motivo, ha innovado con una solución de productividad habilitada para IIoT que brinda visibilidad a los fabricantes en sus líneas de envasado. Esta visibilidad permite a los usuarios maximizar el rendimiento de la producción, reducir los costos operativos e impulsar mejoras en los procesos. VideojetConnect™ Productivity Suite, cuando se asocia con determinados equipos de Videojet, no solo proporciona a los usuarios una visión general del panel de control de cómo se está ejecutando toda su operación en general, sino que también puede mostrar la productividad en tiempo real dónde y cuándo se está trabajando. Esta visión instantánea permite a los usuarios realizar ajustes rápidos en la línea para alcanzar los objetivos de producción de turnos / diarios.

Los avances en la tecnología están creando oportunidades significativas y tangibles para mejorar la OEE y la productividad. El IIoT hace posible la automatización de la recopilación de datos y es una propuesta ganadora cuando puede aprovechar fácilmente la inteligencia de su equipo para hacerlo. Encontrar la solución de productividad del tamaño adecuado para administrar los datos recopilados es tan importante como identificar un socio que entienda su producción y procesos.

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