Aumento de la eficiencia de fabricación mediante análisis de datos

Si bien estas herramientas evolucionan con rapidez para seguir al ritmo de los cambiantes requisitos de la industria, factores tan complejos como la latencia de las comunicaciones y la seguridad de la red pueden suponer un obstáculo.

Aunque los controladores lógicos programables (Programmable Logic Controllers, PLC), desarrollados en la década de 1970, ofrecen una flexibilidad de programación muy superior si se comparan con los sistemas basados en relés, aún se siguen programando con una lógica en escalera para imitar el aspecto de los diagramas de cableado. Los controladores de automatización programables (Programmable Automation Controllers, PAC) dieron un paso más allá al proporcionar una sola plataforma que en funciona en varios dominios, como movimiento, control discreto y de procesos, ofreciendo un nivel incluso mayor de flexibilidad e interoperabilidad con sistemas empresariales. Sin embargo, no son capaces de adaptarse dinámicamente a los objetivos cambiantes del negocio y se consideran componentes estáticos muy limitados por las especificaciones del diseño en la instalación.

Muchos fabricantes siguen utilizando PLC y PAC, pero no ha impedido que la era de Internet en la industria haya fomentado el avance de herramientas de análisis. Las herramientas de análisis de datos son cada vez más complejas con el fin de cubrir la creciente necesidad de flexibilidad y abren nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y aumentar la productividad.

Integración de dispositivos y equipos

IIoT (Internet de las Cosas Industrial) conlleva un gran número de dispositivos físicos que generan una gran cantidad de datos, e integrar y organizar estos datos es primordial para obtener una información consistente y útil. Los datos y el análisis pueden contribuir a enlazar las operaciones de los equipos a los objetivos y el rendimiento del negocio. Cuando los dispositivos y los equipos se integran con éxito dentro de la planta, así como con las herramientas de automatización de la empresa, resulta más fácil desarrollar estrategias de mantenimiento en función del estado y mejorar la efectividad total de los equipos (Overall Equipment Effectiveness, OEE).

El mantenimiento en función del estado es una estrategia basada en supervisor el estado real de los equipos y en decidir el mantenimiento necesario dependiendo de indicios tempranos de fallo, a diferencia del mantenimiento periódico que toma como referencia un calendario. Esto es válido para muchos tipos de equipos, especialmente si realiza una tarea de forma continua, como una bomba, un motor, un compresor o un ventilador. Los técnicos observan las tendencias a largo plazo de los principales parámetros del proceso para los equipos y aprenden a detector cambios de comportamiento que indiquen el origen de problemas mecánicos y los usuarios avanzados pueden desarrollar modelos estadísticos de los equipos y comparar el comportamiento existente con el modelo para detectar problemas potenciales.

Edge computing de alto rendimiento

Los últimos avances en tecnología de procesadores están incrementando con rapidez el rendimiento de los dispositivos industriales, lo cual lleva a su vez a potenciar el papel de los controladores edge (periféricos) y que a menudo desempeñen varias funciones. Una manera de aprovechar al máximo la capacidad de procesamiento multinúcleo inherente de la nueva generación de dispositivos edge con optimización de resultados consiste en virtualizar los sistemas de control de automatización programables.

La capacidad de las técnicas de virtualización del hardware de ejecutar varios sistemas operativos simultáneamente representa una nueva forma de optimizar los procesos de control porque las aplicaciones de análisis y optimización se ejecutan al nivel de la máquina sin afectar directamente ni impedir el control determinístico en tiempo real.

Datos en tiempo real

La captura y el análisis de los datos, junto la utilización de dichos datos en tiempo real para adaptarse a un amplio abanico de variables, permiten que la generación más avanzada de sistemas de control de automatización programables ofrezca mayores niveles de productividad, eficiencia y seguridad a cualquier operación.

Dado que cada operación es diferente y que cada empresa tendrá diferentes tipos y cantidades de dispositivos conectados y de procesos, cuanta más flexibilidad y conectividad proporcione un software de optimización para aprovechar datos externos para analizar y optimizar las operaciones industriales, mejor.

La tecnología edge también desempeña un importante papel dentro del procesamiento de datos en tiempo real. Si bien la nube puede ser excelente para permitir una manera centralizada de procesar y almacenar enormes cantidades de datos, sigue existiendo un problema con la latencia para algunas aplicaciones cuando incluso un retardo de una décima de segundo al enviar y procesar datos puede afectar a una operación. Para estas aplicaciones, procesar los datos en el borde (edge) en lugar de enviarlos a la nube elimina este retardo y se pueden tomar decisiones de inmediato, con el resultado de una respuesta en verdadero tiempo real.

Interfaces de usuario locales basadas en web

Las interfaces de usuario pueden acceder a datos en el dispositivo mediante un navegador web. La interfaz basada en web aporta muchas ventajas y una de las más destacables es que es accesible desde cualquier lugar. También se puede acceder a ellas a través de cualquier dispositivo móvil, lo cual reduce el número total de dispositivos en las instalaciones y se adaptan mejor a la nueva generación de trabajadores que prefieren utilizar estas herramientas tanto cuando trabajan dentro como fuera de la planta. La aplicación basada en web se puede desarrollar una sola vez y luego se suministra a cualquier dispositivo compatible con los navegadores web de uso más extendido; esto puede reducir los costes y ahorrar tiempo durante el desarrollo y la resolución de problemas.

Supervisión remota

A los fabricantes OEM les puede resultar complicado conocer el estado de sus máquinas y sistemas, especialmente cuando cuentan con grandes flotas o con numerosos activos remotos. Sin conectividad, los equipos de asistencia de los OEM necesitan desplazarse hasta cada cliente y utilizar sus equipos de manera proactiva o reactiva porque algo ya ha fallado. Es posible que el primer caso exija mucho tiempo de desplazamiento para inspeccionar equipos que de hecho funcionan bien. El segundo no es mucho mejor porque el OEM visita a un cliente que ya está sufriendo las consecuencias de los fallos en sus equipos y ello puede afectar negativamente a su reputación, así como provocar pérdidas potenciales en ventas futuras.

Por tanto, la ventaja de disponer de información en tiempo real, especialmente cuando la información es por exclusión, es que los equipos de asistencia del OEM pueden conocer el estado de sus activos de forma remota. Esto permite que los OEM sean proactivos y trabajen en los equipos cuando surgen los primeros indicios de fallo en lugar de esperar a que, en efecto, el equipo se haya averiado.

Cuando los OEM pueden recoger y analizar los datos de forma remota y segura, pueden proporcionar información útil a los ingenieros de mantenimiento y a los usuarios finales que han adquirido los equipos. Gracias al acceso a registros detallados de fallos, versiones de hardware y firmware, y tiempos de búsqueda, los operarios pueden detectar los fallos remotamente y reducir de este modo los costes operativos y los tiempos de inactividad imprevistos.

La supervisión y el diagnóstico remotos mediante servicios basados en la nube también proporcionan información a los OEM acerca sobre cómo son utilizadas las máquinas por los clientes y pueden optimizar así el rendimiento, los procesos y la rentabilidad de los activos.

El autor

Steve Ward es el Director de Ingeniería de Aplicaciones en la región EMEA para soluciones de automatización de maquinaria de Emerson y está especializado en sistemas de control, interfaces de operario, PC industriales, y productos de software y hardware para IIoT destinados a automatización industrial.