Las m\u00e1quinas 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, producci\u00f3n y preparaci\u00f3n, tiempos de inactividad planificados y no planificados). Las p\u00e9rdidas de eficacia en t\u00e9rminos 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.<\/p>\n\n\n\n
S\u00f3lo si estos datos de las m\u00e1quinas 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 producci\u00f3n y aumentar la productividad. Se trata de un factor cr\u00edtico para la empresa hoy en d\u00eda. El uso de una plataforma de an\u00e1lisis autoservicio potente y escalable es esencial para aprovechar al m\u00e1ximo el potencial de optimizaci\u00f3n en el taller. Debe disponer de varias funciones de filtrado y desglose y permitir el an\u00e1lisis de datos en tiempo real, que avise de un fallo de la m\u00e1quina y muestre qu\u00e9 pedidos pueden seguir proces\u00e1ndose.<\/p>\n\n\n\n
Deber\u00eda ser normal que una herramienta de este tipo visualizara los datos de la m\u00e1quina y las cifras clave, como la OEE, en cuadros de mando de forma compacta y clara, como un diagrama, gr\u00e1fico o tabla y con un esquema de colores definido. Puede ser, por ejemplo, un diagrama de cascada que muestre los estados de la m\u00e1quina seg\u00fan SEMI-E10 distribuidos en diferentes colores y haga visibles los potenciales de mejora.<\/p>\n\n\n\n
En el mejor de los casos, una plataforma de an\u00e1lisis de este tipo tambi\u00e9n ofrece an\u00e1lisis hipot\u00e9ticos para simulaciones, as\u00ed como funciones de an\u00e1lisis predictivo, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje autom\u00e1tico (AM). Estas funciones permiten adaptar con precisi\u00f3n los intervalos de mantenimiento a la producci\u00f3n, establecer un mantenimiento predictivo o prolongar la vida \u00fatil de una planta sin comprometer la calidad ni la productividad de la fabricaci\u00f3n. Las funciones de planificaci\u00f3n integradas que simplifican la planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n y la hacen m\u00e1s eficiente son otra de sus ventajas.<\/p>\n\n\n\n
Con SAP Analytics Cloud (SAC), esta plataforma ya est\u00e1 en el mercado. Una de las principales ventajas de esta soluci\u00f3n 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 an\u00e1lisis en cualquier momento y lugar, ya sea en un ordenador de sobremesa o en un tel\u00e9fono 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 an\u00e1lisis pueden realizarse de forma centralizada en una \u00fanica soluci\u00f3n, lo que proporciona resultados m\u00e1s fiables.<\/p>\n\n\n\n
Los sistemas de origen se conectan a trav\u00e9s de una conexi\u00f3n de importaci\u00f3n de datos -donde los datos se replican en la nube- o a trav\u00e9s de una conexi\u00f3n de datos en vivo, que actualmente est\u00e1 disponible para BW, BW\/4, S\/4 y la base de datos Hana. La conexi\u00f3n de datos en vivo permite el acceso en tiempo real a los datos de producci\u00f3n resumidos y normalizados en BW desde un MES y desde ERP (fuente \u00fanica 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 introducci\u00f3n de SAP Analytics Cloud son complejos. Para gestionarlos eficazmente, necesita el apoyo de un socio experimentado con los conocimientos necesarios tanto en t\u00e9rminos de SAC como de procesos de taller. De este modo, nada se interpondr\u00e1 en el camino hacia una optimizaci\u00f3n de la producci\u00f3n basada en datos.<\/p>\n\n\n\n
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