![\"\"](\"https:\/\/ultatek.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/CTA-WEBINAR-DIGITALIZACION-DE-INDICADORES-DE-PRODUCCION-MEDICION-ANALISIS-Y-VISUALIZACION-DE-KPIS-1024x536.jpg\")
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\u00bfPor qu\u00e9 fallan las integraciones de m\u00e1quinas industriales?<\/b><\/h2>\n
Existen varias razones por las que capturar datos de los equipos de manufactura es dif\u00edcil, especialmente en la industria de manufactura discreta como la realizada en el sector automotriz, fabricaci\u00f3n de electrodom\u00e9sticos y electr\u00f3nica. El reto de la conectividad tambi\u00e9n es una raz\u00f3n importante para la alta tasa de fallos en proyectos de IoT (Internet de las Cosas).<\/p>\n
Variedad de Datos<\/b><\/h3>\n
Muchas empresas operan con equipos de producci\u00f3n de m\u00faltiples fabricantes (OEM), y la forma en que esas m\u00e1quinas se conectan y comunican puede variar de un proveedor a otro.<\/p>\n
Una planta de manufactura t\u00edpica tambi\u00e9n tendr\u00e1 m\u00e1quinas del mismo OEM que abarcan diferentes modelos, capacidades y generaciones. Los protocolos de conectividad y comunicaci\u00f3n pueden ser completamente diferentes para una m\u00e1quina nueva en comparaci\u00f3n con la misma m\u00e1quina de hace d\u00e9cadas.<\/p>\n
Y esto solo para equipos que realizan la misma operaci\u00f3n. Los equipos complementarios o de subprocesamiento upstream tendr\u00e1n el mismo problema con sus necesidades de funcionalidad y conectividad.<\/p>\n
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Estandarizaci\u00f3n de Datos de M\u00e1quinas<\/b><\/h2>\nVolumen de Datos<\/b><\/h3>\n
Muchos fabricantes que contemplan una\u00a0plataforma de monitoreo de la producci\u00f3n<\/a>\u00a0comprenden que sus equipos tienen datos bloqueados. Tambi\u00e9n es importante considerar el volumen y la complejidad de los datos. Cuanto m\u00e1s compleja es cada pieza de maquinaria, mayor es la cantidad de puntos de datos disponibles para an\u00e1lisis.<\/p>\n Los equipos que buscan ir m\u00e1s all\u00e1 de su piloto a menudo intentan \u00abbeber de una manguera contra incendios\u00bb, incluso si han resuelto los problemas de conectividad relacionados con la variedad de datos. Una vez que los activos conectados comienzan a enviar datos, el flujo es inmenso.<\/p>\n La sobrecarga de informaci\u00f3n puede abrumar a las personas o sistemas. En el contexto de la manufactura, y particularmente en proyectos de IoT (Internet de las Cosas), esto ocurre cuando las empresas resuelven los problemas iniciales de conectividad de sus m\u00e1quinas y empiezan a recibir una gran cantidad de datos en tiempo real. Aunque al principio el desaf\u00edo era obtener los datos, una vez que los sistemas est\u00e1n conectados y los activos comienzan a enviar datos, el volumen y la velocidad de la informaci\u00f3n puede ser tan masivo que los equipos de trabajo o las plataformas de monitoreo no pueden procesarlo adecuadamente. Esto genera una nueva serie de problemas: hay demasiada informaci\u00f3n que manejar, lo que dificulta la toma de decisiones, ya que se necesita filtrar y procesar grandes cantidades de datos.<\/p>\n Imagina una planta automotriz moderna que fabrica diferentes componentes del autom\u00f3vil, como motores, chasis y sistemas electr\u00f3nicos. Para optimizar su producci\u00f3n, implementan un sistema IoT que conecta todas las m\u00e1quinas de la planta, desde las prensas hidr\u00e1ulicas hasta los robots de ensamblaje, y comienzan a capturar datos en tiempo real. Estos datos incluyen la velocidad de las m\u00e1quinas, la temperatura de los componentes, la vibraci\u00f3n de los motores, la eficiencia energ\u00e9tica, y mucho m\u00e1s.<\/p>\n Durante la fase piloto del proyecto, los equipos de ingenier\u00eda logran conectar algunas m\u00e1quinas, y la cantidad de datos es manejable. Sin embargo, cuando el sistema se expande y se conectan m\u00e1s m\u00e1quinas en toda la planta, los datos empiezan a llegar a tal velocidad y volumen que es como \u00abbeber de una manguera contra incendios\u00bb. Cada m\u00e1quina podr\u00eda estar enviando miles de puntos de datos por minuto. De repente, el sistema recibe millones de datos de todos los componentes, lo que puede dificultar identificar cu\u00e1les son realmente \u00fatiles para mejorar la producci\u00f3n o detectar fallos.<\/p>\n Por ejemplo, si la planta recibe datos de la temperatura de miles de puntos a lo largo de la l\u00ednea de producci\u00f3n pero no cuenta con una infraestructura adecuada para procesar r\u00e1pidamente esa informaci\u00f3n, puede que no detecten a tiempo un aumento cr\u00edtico en la temperatura de una m\u00e1quina que est\u00e9 a punto de fallar. Esto podr\u00eda causar interrupciones en la producci\u00f3n, lo que impacta en los plazos de entrega.<\/p>\n En este caso, la empresa necesita soluciones avanzadas que filtren y procesen solo los datos m\u00e1s relevantes de manera eficaz. Una opci\u00f3n ser\u00eda implementar sistemas de procesamiento en el edge, donde los datos se analizan localmente en tiempo real, eliminando los datos redundantes o no cr\u00edticos y permitiendo que solo los datos relevantes sean enviados a la nube para an\u00e1lisis m\u00e1s profundos. Esto ayuda a evitar la sobrecarga de datos y a tomar decisiones r\u00e1pidas basadas en informaci\u00f3n clave, lo que mejora la eficiencia y reduce los tiempos de inactividad en la producci\u00f3n.<\/p>\n TE PUEDE INTERESAR –\u00a0Pasos para la Puesta en Marcha de un Sistema de Trazabilidad Automotriz<\/a><\/p>\n Las empresas tambi\u00e9n enfrentan el desaf\u00edo de la velocidad de los datos. \u00bfDe qu\u00e9 sirve una plataforma de datos en tiempo real si el ancho de banda del sistema no puede manejar el flujo de datos o si las respuestas tienen una latencia tan alta que la m\u00e1quina no puede responder a tiempo?<\/p>\n A medida que se agregan m\u00e1s activos y el sistema se expande, cada m\u00e1quina o tipo de m\u00e1quina encontrar\u00e1 repetidamente el mismo problema. Para muchos, la \u00fanica soluci\u00f3n es un desarrollo personalizado caro y tedioso, junto con una codificaci\u00f3n manual de puntos de datos igualmente tediosa, lo que hace que la soluci\u00f3n sea tan engorrosa como el problema original.<\/p>\n Aunque desalentadores, estos desaf\u00edos pueden superarse. Para la variedad de datos de las m\u00e1quinas, una soluci\u00f3n debe permitir una conexi\u00f3n r\u00e1pida entre cualquier tipo de m\u00e1quina, desde activos digitales hasta anal\u00f3gicos. Esta soluci\u00f3n tambi\u00e9n debe transformar los datos de manera r\u00e1pida y precisa en un modelo com\u00fan.<\/p>\n Una vez estandarizados los datos, la soluci\u00f3n necesitar\u00e1 la capacidad de analizarlos en m\u00faltiples \u00e1reas del sistema. Esto elimina datos redundantes y reduce el almacenamiento innecesario. Tambi\u00e9n debe ser vers\u00e1til y procesar los datos en el edge o en la nube, dependiendo del resultado o la complejidad del an\u00e1lisis requerido.<\/p>\n El \u00faltimo obst\u00e1culo para superar los desaf\u00edos de la velocidad de datos requiere un procesamiento ultra r\u00e1pido en el edge. Esta diferenciaci\u00f3n exige una plataforma poderosa y una capacidad de an\u00e1lisis que funcionen en sincron\u00eda entre la nube y el edge para producir resultados y acciones en tiempo real con poca o ninguna latencia.<\/p>\n En Ultatek, somos especialistas en resolver los retos de conectividad de m\u00e1quinas industriales, garantizando una integraci\u00f3n eficiente y en tiempo real de todos los equipos en el proceso productivo. Nuestras soluciones automatizadas eliminan errores manuales, optimizan la operaci\u00f3n y reducen costos, adapt\u00e1ndose a todo tipo de maquinaria y protocolos. Ofrecemos conectividad robusta, escalable y flexible, lo que permite una toma de decisiones inteligentes y mejora continua en la calidad y productividad, especialmente en la industria automotriz.<\/p>\nVelocidad de los Datos<\/b><\/h3>\n
Superando los retos de conectividad de m\u00e1quinas industriales\u00a0<\/b><\/h3>\n
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