En ese escenario, aggity muestra cómo la analítica avanzada y la inteligencia artificial (IA) permiten gestionar, prácticamente en tiempo real, los procesos de fabricación para lograr la máxima eficiencia y calidad, y al menor coste, gracias a la potencia de conectar la monitorización y captura de datos en las fábricas con la toma de decisiones del día a día. Este mensaje centra también la ponencia “Inteligencia Artificial y su repercusión en el OEE”, que presenta dos casos reales de uso de estas tecnologías.
aggity es consciente de que para las empresas industriales es clave poder prever la demanda de sus mercados, tanto como la mejora continua del OEE, que mide el aprovechamiento de las máquinas en base a tres variables: la disponibilidad de las máquinas, su rendimiento operativo y el nivel de calidad. La mejora de este parámetro se ha venido realizando tradicionalmente mediante un cálculo en base al histórico y la aplicación de un coeficiente, pero la potencia de la analítica avanzada y la IA permiten incorporar a la ecuación circunstancias externas o internas que no es posible identificar de otra manera.
Para ello, aggity proporciona a las empresas la plataforma Smart Factory by aggity, que integra el sistema Opera MES by aggity, el planificador industrial PlanetTogether by aggity y IA & Analytics Factory by aggity. Opera es un sistema MES (Manufacturing Execution Systems) para la monitorización continua y la captura automática de datos que permite tener una visión completa y detallada de los procesos de fabricación, así como de las distintas áreas operacionales que interactúan con esta. Su conexión directa con la analítica de SAS, con la que aggity estableció una alianza a finales de 2020, permite aplicar de manera sencilla técnicas analíticas complejas.
Por su parte, PlanetTogether by aggity es un software de planificación de la producción que sirve de nexo entre el sistema ERP (Enterprise Resource Planning) y el sistema MES para llevar a cabo una planificación óptima teniendo en cuenta circunstancias tales como variaciones en la demanda, indisponibilidad de un equipo o retrasos en la recepción de una determinada materia prima.
Mediante el uso de algoritmos de IA, reconocimiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, Analytics Factory by aggity se configura como una capa superior de inteligencia que permite extraer valor de las grandes cantidades de datos procedentes de las distintas áreas de la empresa, identificar los puntos susceptibles de mejora, así como determinar el impacto de cada mejora en el negocio, en términos de incremento de la eficiencia, reducción de costes u otros indicadores clave.
En conexión con plataformas analíticas de referencia como SAS, Analytics Factory by aggity apoya a las empresas industriales a lo largo de toda la cadena de suministro.
Según Ignacio Tornos, Industrial Products & Manufacturing Sector Leader en aggity, “al igual que en otros sectores estratégicos, el acierto en la toma de decisiones y el diseño de estrategias en la industria está directamente relacionado con la calidad de la información que se maneja y la capacidad par analizarla desde múltiples puntos de vista y en función de diferentes escenarios”. “El último año ha demostrado” -apostilla Tornos—“que existen circunstancias externas que pueden alterar la demanda y las soluciones de aggity, operando en integración con la de nuestro partner SAS, permiten definir planes de producción y modificarlos prácticamente en tiempo real y de forma muy sencilla para adecuar la organización de las líneas de producción de forma que esta se ajuste al máximo a la demanda”.
Aplicación de la IA en la fábrica
aggity también participa en el Industry 4.0 Congress con la ponencia “Inteligencia Artificial y su repercusión en el OEE”, impartida por Javier Campelo, director del área de IA y analítica avanzada de aggity, y en la que se presentan dos casos reales de uso de estas tecnologías.
El primero se aplica a la reducción de las mermas en el uso de las materias primas, así como de los defectos de calidad del producto final a través de la identificación de la causa raíz de estos problemas; mientras que el segundo se enfoca en la mejora de la disponibilidad de las máquinas gracias al mantenimiento predictivo, es decir, adelantarse a los potenciales fallos y averías con propuestas de mantenimiento que se anticipan a las paradas no previstas y optimizan el proceso productivo, con una mejora de la eficiencia de hasta un 16%.
Según Javier Campelo, director del área de IA y analítica avanzada de aggity, “ya no se trata de utilizar las palancas digitales para desarrollar la misma función que se venía realizando y conseguir de esa manera una mejora, sino de verdaderamente llevar a cabo una transformación; la tecnología actual nos permite procesar, entender y utilizar los grandes volúmenes de datos, tanto de los procesos en planta, como de los procesos administrativos y del contexto externo, para disponer de una capacidad analítica para que los primeros se realicen de forma inteligente y completamente automática”.