¿Cómo reducir el downtime de la industria manufacturera, con tecnologías 4.0?

Para la industria manufacturera, surgen una serie de puntos clave a evaluar para el desarrollo de las tareas de gestión del día a día. La reducción del tiempo de inactividad, el aumento de la capacidad productiva, la optimización del costo de los activos y el uso de la transformación digital para obtener una ventaja competitiva, deben abordarse para llegar a niveles efectivos de productividad.

La industria manufacturera ha estado experimentando crecimiento y cambios a un ritmo acelerado en los últimos años, así como los retos dentro de la misma han crecido a la par.La falta de implementación completa de la transformación digital agrava la situación de las industrias, siendo los problemas más comunes: tiempo de inactividad no planificado, necesidad de mayor producción, altos costos de cuidado de activos y la obtención de una ventaja sobre los competidores. Todo esto puede abordarse aprovechando las tecnologías predictivas que ya están disponibles para los fabricantes.

El Internet of Things (IoT), está transformando la manera en que las fábricas de producción operan en la actualidad. Permite a las empresas conectar sus equipos, maquinaria y sensores; para recopilar y analizar datos en tiempo real, permitiendo a su vez tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos.

Una de las principales ventajas de las IoT en las fábricas de producción, es la capacidad de recopilar información y realizar un análisis a detalle acerca del rendimiento de cada activo, uso de recursos, eficiencia operativa y calidad en el desarrollo de materias primas; indicando problemas y oportunidades de mejora.

Otro de los beneficios de este tipo de tecnología es la capacidad de programar el mantenimiento preventivo, dentro del proceso de producción. Cada sensor conectado puede detectar problemas antes de que ocurran, permitiendo que las empresas programen acciones previas ante cualquier tipo de falla, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la disponibilidad de equipos.

Además de esto, el machine learning se puede utilizar para ayudar con la detección temprana de fallas de la máquina mediante el análisis de puntos de datos de vibración y temperatura. Esto se puede hacer entrenando un modelo en un conjunto de datos históricos de vibración y temperatura de una máquina, junto con etiquetas que indican cuándo falló la máquina. Una vez que se entrena el modelo, se puede usar para hacer predicciones sobre nuevos datos de la máquina, que se pueden usar para identificar problemas potenciales antes de que provoquen una falla. Además, al analizar los datos, se pueden descubrir patrones y relaciones que pueden ayudar a comprender la causa de la falla, lo que puede ayudar a prevenir futuras ocurrencias.

Acerca del mantenimiento preventivo, ¿Cómo impacta en el downtime?

El tiempo de inactividad no planeado tiene un gran impacto en los resultados de producción y puede sumarse a las interrupciones de la cadena de suministro global. 

Para reducir el tiempo de inactividad en la producción, las fábricas que adoptan nuevas tecnologías, se están alejando de las estrategias reactivas y adoptando estrategias preventivas  mediante el uso de soluciones de mantenimiento predictivo. La lectura permanente de la información que proviene de las máquinas, hace que las fallas inesperadas de los equipos sean cosa del pasado y se otorgue una capacidad de recuperación sin precedentes en la cadena de suministro. Al identificar problemas potenciales con la maquinaria antes de que provoquen mayores fallas, se le permite a los gerentes de planta abordar los problemas de manera proactiva, minimizando el impacto en la producción y la eficiencia general. 

El software de mantenimiento se consolida, por ende, como una herramienta poderosa que ayuda a las empresas a romper sus récords de producción, optimizar sus operaciones y mejorar su eficiencia. Está diseñado para ayudar a las empresas de cualquier tamaño, a mantener un registro de equipos y recursos, programar actividades de mantenimiento frecuentes, e identificar y solucionar problemas potenciales antes de que ocurran.

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