El análisis de los datos de las máquinas impulsa la optimización

Las máquinas del taller proporcionan tanto datos sobre el producto (cantidades acabadas, buenas y desechadas, rendimiento y tiempos de ciclo) como datos sobre el proceso (tiempos de inactividad, funcionamiento, producción y preparación, tiempos de inactividad planificados y no planificados). Las pérdidas de eficacia en términos de disponibilidad, rendimiento o calidad pueden derivarse de los datos del proceso, que a su vez se utilizan para calcular la eficacia global de los equipos (OEE), que se basa en normas como SEMI-E10 y SEMI-E79, entre otras.

Aprovechar el potencial de optimización

Sólo si estos datos de las máquinas se registran digitalmente sin lagunas y se analizan con granularidad fina casi en tiempo real, se creará la transparencia necesaria para mejorar continuamente los procesos en la producción y aumentar su productividad. Hoy en día, este es un factor crítico para las empresas.

Para aprovechar al máximo el potencial de optimización en el taller, es esencial utilizar una plataforma de análisis autoservicio potente y escalable. Debe disponer de diversas funciones de filtrado y desglose y permitir el análisis de datos en directo, que avise del fallo de una máquina e indique qué trabajos pueden seguir procesándose.

Debería ser normal que una herramienta de este tipo visualizara los datos de la máquina y las cifras clave, como la OEE, en cuadros de mando de forma compacta y clara, como un diagrama, gráfico o tabla y con un esquema de colores definido. Puede ser, por ejemplo, un diagrama de cascada que muestre los estados de la máquina según SEMI-E10 distribuidos en diferentes colores y haga visibles los potenciales de mejora.

En el mejor de los casos, una plataforma de análisis de este tipo también ofrece análisis hipotéticos para simulaciones, así como funciones de análisis predictivo, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM). Estas funciones permiten adaptar con precisión los intervalos de mantenimiento a la producción, establecer un mantenimiento predictivo o prolongar la vida útil de una planta sin comprometer la calidad ni la productividad de la fabricación. Las funciones de planificación integradas que simplifican la planificación de la producción y la hacen más eficiente son otra de sus ventajas.

Con SAP Analytics Cloud (SAC), esta plataforma ya está en el mercado. Una gran ventaja de esta solución Software-as-a-Service (SaaS) es su escalabilidad -palabra clave Big Data- y el hecho de que el usuario puede realizar y visualizar sus consultas y análisis en cualquier momento y lugar -en el PC de sobremesa o móvil a través de smartphone o tablet-.

El SAC puede conectarse a diversas soluciones en la nube y locales, tanto a sistemas SAP como a sistemas ajenos a SAP, como Mes Valeris de WSW Software. De este modo, las consultas y los análisis pueden realizarse de forma centralizada en una única solución, lo que permite obtener resultados más fiables.

Acceso directo a datos en directo

Los sistemas de origen se conectan a través de una conexión de importación de datos -en cuyo caso los datos se replican en la nube- o a través de una conexión de datos en vivo, que actualmente está disponible para BW, BW/4, S/4 y la base de datos Hana. La conexión de datos en vivo permite acceder en tiempo real a los datos de producción condensados y unificados en BW desde un MES y desde ERP (fuente única de verdad), de modo que los fallos pueden identificarse inmediatamente y se puede reaccionar sin demora.

Pero los requisitos asociados a la introducción de SAP Analytics Cloud son complejos. Para gestionarlos de forma eficiente, se requiere el apoyo de un socio experimentado con los conocimientos necesarios tanto en términos de SAC como de procesos de taller. Entonces nada se interpondrá en el camino del éxito de la optimización de la producción basada en datos.