18/10/2024 por Ultatek.Mk Una gran mayoría de los fabricantes sigue dependiendo de sistemas ineficientes de recopilación de datos. Muchos continúan confiando en la captura manual de datos de sus operaciones realizada por el personal de producción en el piso de la planta. Esta información generalmente se ingresa en los sistemas y luego se evalúa. Parte de la razón por la que este problema persiste es que resulta difícil capturar datos de manera autónoma desde los equipos y las operaciones de manufactura. Este artículo explica por qué la conectividad de las máquinas industriales es un reto y cómo ULTATEK supera estos desafíos para asegurar una conectividad profunda entre todos los tipos y modelos de equipos de una planta de manufactura industrial. ¿Por qué fallan las integraciones de máquinas industriales? Existen varias razones por las que capturar datos de los equipos de manufactura es difícil, especialmente en la industria de manufactura discreta como la realizada en el sector automotriz, fabricación de electrodomésticos y electrónica. El reto de la conectividad también es una razón importante para la alta tasa de fallos en proyectos de IoT (Internet de las Cosas). Variedad de Datos Muchas empresas operan con equipos de producción de múltiples fabricantes (OEM), y la forma en que esas máquinas se conectan y comunican puede variar de un proveedor a otro. Una planta de manufactura típica también tendrá máquinas del mismo OEM que abarcan diferentes modelos, capacidades y generaciones. Los protocolos de conectividad y comunicación pueden ser completamente diferentes para una máquina nueva en comparación con la misma máquina de hace décadas. Y esto solo para equipos que realizan la misma operación. Los equipos complementarios o de subprocesamiento upstream tendrán el mismo problema con sus necesidades de funcionalidad y conectividad. Estandarización de Datos de Máquinas Volumen de Datos Muchos fabricantes que contemplan una plataforma de monitoreo de la producción comprenden que sus equipos tienen datos bloqueados. También es importante considerar el volumen y la complejidad de los datos. Cuanto más compleja es cada pieza de maquinaria, mayor es la cantidad de puntos de datos disponibles para análisis. Los equipos que buscan ir más allá de su piloto a menudo intentan «beber de una manguera contra incendios», 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. La sobrecarga de información 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 máquinas y empiezan a recibir una gran cantidad de datos en tiempo real. Aunque al principio el desafío era obtener los datos, una vez que los sistemas están conectados y los activos comienzan a enviar datos, el volumen y la velocidad de la información 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 información que manejar, lo que dificulta la toma de decisiones, ya que se necesita filtrar y procesar grandes cantidades de datos. Imagina una planta automotriz moderna que fabrica diferentes componentes del automóvil, como motores, chasis y sistemas electrónicos. Para optimizar su producción, implementan un sistema IoT que conecta todas las máquinas de la planta, desde las prensas hidráulicas hasta los robots de ensamblaje, y comienzan a capturar datos en tiempo real. Estos datos incluyen la velocidad de las máquinas, la temperatura de los componentes, la vibración de los motores, la eficiencia energética, y mucho más. Durante la fase piloto del proyecto, los equipos de ingeniería logran conectar algunas máquinas, y la cantidad de datos es manejable. Sin embargo, cuando el sistema se expande y se conectan más máquinas en toda la planta, los datos empiezan a llegar a tal velocidad y volumen que es como «beber de una manguera contra incendios». Cada máquina podría 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 cuáles son realmente útiles para mejorar la producción o detectar fallos. Por ejemplo, si la planta recibe datos de la temperatura de miles de puntos a lo largo de la línea de producción pero no cuenta con una infraestructura adecuada para procesar rápidamente esa información, puede que no detecten a tiempo un aumento crítico en la temperatura de una máquina que esté a punto de fallar. Esto podría causar interrupciones en la producción, lo que impacta en los plazos de entrega. En este caso, la empresa necesita soluciones avanzadas que filtren y procesen solo los datos más relevantes de manera eficaz. Una opción sería implementar sistemas de procesamiento en el edge, donde los datos se analizan localmente en tiempo real, eliminando los datos redundantes o no críticos y permitiendo que solo los datos relevantes sean enviados a la nube para análisis más profundos. Esto ayuda a evitar la sobrecarga de datos y a tomar decisiones rápidas basadas en información clave, lo que mejora la eficiencia y reduce los tiempos de inactividad en la producción. TE PUEDE INTERESAR – Pasos para la Puesta en Marcha de un Sistema de Trazabilidad Automotriz Velocidad de los Datos Las empresas también enfrentan el desafío de la velocidad de los datos. ¿De qué 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 máquina no puede responder a tiempo? A medida que se agregan más activos y el sistema se expande, cada máquina o tipo de máquina encontrará repetidamente el mismo problema. Para muchos, la única solución es un desarrollo personalizado caro y tedioso, junto con una codificación manual de puntos de datos igualmente tediosa, lo que hace que la solución sea tan engorrosa como el problema original. Superando los retos de conectividad de máquinas industriales Aunque desalentadores, estos desafíos pueden superarse. Para la variedad de datos de las máquinas, una solución debe permitir una conexión rápida entre cualquier tipo de máquina, desde activos digitales hasta analógicos. Esta solución también debe transformar los datos de manera rápida y precisa en un modelo común. Una vez estandarizados los datos, la solución necesitará la capacidad de analizarlos en múltiples áreas del sistema. Esto elimina datos redundantes y reduce el almacenamiento innecesario. También debe ser versátil y procesar los datos en el edge o en la nube, dependiendo del resultado o la complejidad del análisis requerido. El último obstáculo para superar los desafíos de la velocidad de datos requiere un procesamiento ultra rápido en el edge. Esta diferenciación exige una plataforma poderosa y una capacidad de análisis que funcionen en sincronía entre la nube y el edge para producir resultados y acciones en tiempo real con poca o ninguna latencia. En Ultatek, somos especialistas en resolver los retos de conectividad de máquinas industriales, garantizando una integración eficiente y en tiempo real de todos los equipos en el proceso productivo. Nuestras soluciones automatizadas eliminan errores manuales, optimizan la operación y reducen costos, adaptándose 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. Contáctanos para garantizar una conectividad industrial eficiente y sin interrupciones.
