¿Recuerda cuando una planta de neumáticos típica podía mantenerse fabricando el mismo tipo de neumático durante días o incluso semanas? Los cambios de línea podían tardar horas. Sin embargo, como eran eventos ocasionales y predecibles, no impactaban considerablemente la productividad.
No hace falta decir que esos días pasaron a la historia. Ahora usted, como fabricante de neumáticos, necesita producir más variaciones de SKU que nunca para satisfacer la cambiante demanda de los fabricantes de automóviles. Y al mismo tiempo, ofrecer plazos de entrega mínimos y un suministro confiable a lo largo de toda su red de distribución, tal y como esperan los servicios de posventa en la industria de neumáticos.
A fin de aumentar la agilidad de la producción y enfrentar los retos actuales, los fabricantes de neumáticos de todo el mundo están recurriendo a la tecnología digital. Sin embargo, decidir cómo enfocar la digitalización puede ser una tarea abrumadora para los productores preocupados por los costos que ya cuentan con una amplia base instalada de equipos antiguos.
No hay una única ruta hacia la digitalización
Mi trabajo como consultor para la industria automotriz y de neumáticos me ha enseñado que cada fabricante de neumáticos inicia su travesía hacia la digitalización de un modo único, tan único como los retos que debe afrontar en su planta. Y estas son las preguntas que se hacen:
- ¿Dónde están los cuellos de botella?
- ¿Dónde y cómo pueden las iniciativas digitales producir el mayor impacto, teniendo en cuenta las siempre presentes restricciones de tiempo y financiamiento?
En lo que respecta a la gestión de la complejidad y a la respuesta a la demanda del mercado, un sistema de ejecución de fabricación (MES) satisface todos los requisitos. Un MES puede dirigir y gestionar su proceso de fabricación, desde la gestión de materias primas hasta la mezcla, la preparación, el ensamblaje, el curado, el acabado, las pruebas y el almacenaje.
Si instala una plataforma MES, puede esperar importantes beneficios en las operaciones de su planta. Un MES programa y dirige la producción de cada neumático, realizando tareas como la configuración de la máquina y de los requisitos de materiales, basándose en los datos maestros de la ingeniería del producto. El MES proporciona un control, secuenciamiento, monitoreo y localización completos, además de alertas y documentación a lo largo de todo el proceso de fabricación. Un MES también aplica los estándares de fabricación y las instrucciones de trabajo, lo que permite a los gerentes asignar dinámicamente el trabajo a su fuerza laboral según el conjunto de destrezas y las necesidades de producción reales.
Este nivel de control y organización reduce de forma significativa las existencias vencidas, el trabajo en curso y los desechos en cualquier planta. Además, si dispone de un MES que abarca toda su instalación de fabricación, podrá mejorar la agilidad general y controlar con rapidez y eficiencia los cambios en los programas de producción, satisfacer la demanda de mercado de forma eficiente y aumentar la eficacia total del equipo (OEE).
Y aun cuando las plataformas MES son críticas para lograr una optimización sustentable de extremo a extremo, la decisión de adoptarlas puede representar un reto para algunos fabricantes de neumáticos. Francamente, la implementación de un MES completo requiere de un compromiso de toda la empresa a favor del cambio, además de la determinación de acabar con las barreras organizacionales y con ciertos procesos operacionales. También es cierto que puede suponer una inversión significativa, especialmente en las plantas existentes que han ido desarrollándose y creciendo sin una estructura coherente a lo largo del tiempo.
Ese es el motivo por el que la ruta hacia la producción digital de neumáticos a menudo comienza con un enfoque más simple: con iniciativas centradas en aplicar la tecnología de la Internet de las cosas (IoT) escalable para la optimización del rendimiento de centros de máquinas concretos.
La tecnología IoT escalable comienza con visualización y analítica
La fabricación de neumáticos es un proceso ciertamente complejo. Sin embargo, con los muchos tipos de máquinas similares, los fabricantes de neumáticos pueden obtener un gran valor incremental si centran sus esfuerzos en la optimización alrededor de los cuellos de botella.
Si bien el personal que interactúa con las máquinas a diario tiene idea de dónde se encuentran esos cuellos de botella, localizar los problemas es difícil cuando la visibilidad en tiempo real del rendimiento de las máquinas está limitada. Además, muchos centros de máquinas son una mezcla de equipos nuevos y antiguos, con diversos niveles de automatización y visibilidad del rendimiento.
¿Pero cómo se puede identificar qué equipo está funcionando con los tiempos de ciclo para los que han sido diseñados, o qué operadores se están quedando atrás? ¿Cómo visualizar la operación del centro de máquinas como un todo y determinar dónde están los verdaderos cuellos de botella, y cómo optimizar su rendimiento?
Para mejorar la visibilidad de los procesos, muchos fabricantes de neumáticos centran en primer lugar sus iniciativas IoT en un software de analítica escalable que pueda recopilar y consolidar datos de muchas fuentes disímiles y colocarlos en un contexto significativo.
La analítica básica convierte los datos sin procesar en el tipo de informes y tableros que necesita para identificar los problemas de rendimiento y para tomar decisiones mejor fundamentadas. Específicamente, esto le ayudará a responder preguntas como estas: “¿Qué ocurrió?” y “¿Por qué ocurrió?”
Pero el enfoque basado en la ciencia de los datos no se detiene aquí. También puede ampliar estas capacidades hasta una analítica predictiva y prescriptiva, que le ayudará a responder preguntas como estas: ¿Cuándo volverá a suceder? y “¿Qué puedo hacer para evitarlo?” Esta analítica avanzada utiliza a menudo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para obtener información importantísima, además de mejoras en el rendimiento:
- La analítica predictiva reconoce y aprende patrones en los datos que preceden a los fallos en los equipos o a las anomalías en la producción y que, en consecuencia, pueden servir para alertar al personal para que investigue o realice mantenimiento de manera proactiva.
- La analítica prescriptiva no solo predice los posibles problemas, sino que también prescribe acciones para evitar el tiempo improductivo, para mejorar los tiempos de ciclo o para ayudar a asegurar la calidad del producto.
Una estrategia de “control de aprendizaje automático” lleva la potencia del análisis prescriptivo un paso más adelante. Las medidas prescritas están directamente relacionadas con el sistema de control, y se ejecutan de forma automática en tiempo real con el objetivo de automatizar la optimización de la máquina.
Un acercamiento al gemelo digital
El software de gemelo digital es otra manera de añadir valor a sus operaciones de manera escalable. Un gemelo digital es una réplica virtual de un activo físico que puede reproducir su rendimiento.
Un gemelo digital aporta valor durante todo el ciclo de vida, comenzando con los diseños de las máquinas, que pueden probarse y ponerse en marcha de forma virtual antes de ser instaladas en la planta.
Con un gemelo digital, puede capacitar a su fuerza laboral con la máquina virtual para que puedan operar y dar mantenimiento al equipo desde el primer día. Además, el gemelo digital también le permite probar escenarios mediante simulación en el ambiente virtual para determinar cómo los cambios en el proceso podrían afectar el funcionamiento y el rendimiento de las máquinas.
Una solución escalable, mantenible y sustentable
Una cosa es comenzar su travesía hacia la producción digital de neumáticos con soluciones centradas en IoT y otra diferente es mantenerlas y sacarles provecho.
¿Cómo puede evolucionar de forma rentable hacia una empresa transformada digitalmente y totalmente integrada? He aquí algunos factores que debe tener en mente:
- Visión y liderazgo. Con mucha frecuencia, las empresas inician la ruta hacia la digitalización sin una visión o un liderazgo cohesivo a nivel corporativo. Este enfoque a menudo resulta en varias iniciativas sin coordinación entre ellas ni apego a una justificación comercial que terminan siendo difíciles de evaluar y de ampliar.
- Capacidad de escalado. Para demostrar su verdadero valor, el enfoque de los proyectos piloto de IoT no puede ser demasiado estrecho. Por el contrario, debería poder ampliarse fácilmente a otras máquinas, procesos y plantas.
- Mantenible y sustentable. Invertir en una plataforma de IoT comercial mantenible y lista para utilizar, le reportará beneficios por varios años. Las soluciones digitales “hechas en casa” desarrolladas por personal interno pueden resolver los problemas al principio. Sin embargo, conservar al personal capaz de mantener, sustentar y ampliar esa solución a largo plazo puede resultar difícil y costoso.
Obtenga más información sobre cómo crear una hoja de ruta rentable hacia la producción digital de neumáticos. No importa la etapa en que se encuentre en su travesía digital: podemos ayudarle.
Bill Sarver, consultor sénior de la industria automotriz y de neumáticos, ha contribuido a este blog.
Publicado 5 de abril de 2021
