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, puede crearse la transparencia necesaria para mejorar continuamente los procesos de producción y aumentar la productividad. Se trata de un factor crítico para la empresa hoy en día. El uso de una plataforma de análisis autoservicio potente y escalable es esencial para aprovechar al máximo el potencial de optimización en el taller. Debe disponer de varias funciones de filtrado y desglose y permitir el análisis de datos en tiempo real, que avise de un fallo de la máquina y muestre qué pedidos 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 de las principales ventajas de esta solución de software como servicio (SaaS) es su escalabilidad (palabra clave: big data) y el hecho de que los usuarios pueden realizar y visualizar sus consultas y análisis en cualquier momento y lugar, ya sea en un ordenador de sobremesa o en un teléfono inteligente o tableta. El SAC puede conectarse a diversas soluciones en la nube y locales, a sistemas SAP y no 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 proporciona resultados más fiables.

Acceso directo a datos en directo

Los sistemas de origen se conectan a través de una conexión de importación de datos -donde 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 el acceso en tiempo real a los datos de producción resumidos y normalizados en BW desde un MES y desde ERP (fuente única de verdad), por ejemplo, de modo que los fallos se puedan identificar inmediatamente y se pueda dar una respuesta sin demora. Sin embargo, los requisitos asociados a la introducción de SAP Analytics Cloud son complejos. Para gestionarlos eficazmente, necesita el apoyo de un socio experimentado con los conocimientos necesarios tanto en términos de SAC como de procesos de taller. De este modo, nada se interpondrá en el camino hacia una optimización de la producción basada en datos.

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