Julio 05, 2022

Cómo y dónde usar machine learning para la optimización de la producción

 


Albert Forgas


Data Analytics Solutions Manager - Logitek


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I Machine learning: Transformando los datos en conocimiento

Las ineficiencias en los procesos deterioran la producción. Los datos industriales, una mentalidad analítica y de negocio, y la aplicación de herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial (Machine Learning) permiten comprender por qué se producen, cuándo sucederán y cómo evitarlas.

¿Pero, qué es Machine Learning?

El Machine Learning o aprendizaje automático es el tipo de inteligencia artificial que procesa enormes conjuntos de datos para detectar patrones y tendencias, y luego los usa para construir modelos que predicen lo que puede suceder en el futuro, volviéndose más inteligentes con el tiempo en un proceso continuo.

gráfico con 5 hexágonos de colores

 

El Machine Learning no es un sistema que se pueda conectar a una línea de producción y hacer que la línea funcione mejor que antes. Es un proceso continuo que necesita entradas de datos de uno o varios dispositivos y que habilita a que los datos se puedan recopilar, preparar, entrenar, evaluar y mejorar para desarrollar conocimiento sobre cómo funciona la línea de producción.

Este conocimiento se puede utilizar para determinar cómo la línea de producción puede tener un mayor rendimiento, operar a un costo menor, funcionar de manera más confiable, etc.

De esta manera, el aprendizaje automático transforma una operación industrial permitiendo que las empresas logren:

  • Encontrar nuevas eficiencias y reducir el desperdicio para ahorrar recursos.
  • Comprender las tendencias y los cambios de su propio mercado.
  • Cumplir con regulaciones y estándares de la industria, mejorar la seguridad y reducir su impacto ambiental.
  • Incrementar la calidad de los productos.
  • Encontrar y eliminar cuellos de botella en el proceso de producción.
  • Mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y las redes de distribución.
  • Detectar los primeros signos de fallas o anomalías o reducir el tiempo de inactividad y realizar reparaciones más rápidamente.
  • Llevar a cabo un análisis de causa raíz para mejorar los procesos.
  • Optimizar el ciclo de vida de los activos.

Hombre usando ordenador portátil

 

¿En qué áreas industriales se aplica el Machine Learning?

Algunas de las aplicaciones actuales y transformaciones atribuidas al Machine Learning que permiten predecir y mejorar ineficiencias en procesos de producción son:

1.- Mantenimiento predictivo

  • Predecir interrupciones en una línea de producción por adelantado para programar el tiempo de inactividad en el momento más ventajoso y eliminar el tiempo de inactividad no programado.
  • Identificar comportamientos anómalos comparando el funcionamiento actual con el comportamiento normal de la máquina para identificar y atajar situaciones de riesgo para la integridad de las máquinas.
  • Anticipar Fallos de máquinas identificando los patrones de comportamiento complejos que indican los primeros signos de un problema, y los aprovecha para planificar mantenimientos y evitar paradas inesperadas.
  • Estimar la vida útil restante de los componentes modelando los patrones de desgaste de los componentes.

2.- Control de Calidad

  • Comprender la variabilidad identificando las entradas del proceso que más afectan a las métricas de calidad y las interacciones complejas entre éstas y la calidad de tu producto.
  • Anticipar la calidad prediciendo de forma continua la calidad de los productos en base a la configuración del proceso y su comportamiento.
  • Simular diferentes configuraciones modelando la calidad en base a las palancas de control y simulando los resultados de diferentes configuraciones para buscar la óptima en cada situación.
  • Reducir el análisis de laboratorio Identificando los lotes con mayor riesgo de incumplimiento de calidad para centrar los ensayos en estos, reduciendo así costes y el lead time del producto.

3.- Optimización de recursos

  • Aumentar la eficiencia energética del proceso detectando anomalías y optimizándolo desde un punto de vista de coste energético.
  • Organizar de manera óptima las tareas de los empleados, de manera que estas se ajusten a su carga de trabajo, habilidades, experiencia, autorizaciones e, incluso, ubicación.
  • Descubrir el comportamiento óptimo modelando el funcionamiento normal de un proceso para identificar comportamientos anómalos y descubrir rendimientos superiores.

4.- Logística

  • Predicción de la demanda con la identificación de los factores más influyentes, así como los KPI’s más relevantes a monitorizar.
  • Planificación de fabricaciones permitiendo la optimización de inventarios de materias primas y productos acabados.

fondo tecnológico

 

I Conclusiones

El Machine Learning es una tecnología verdaderamente revolucionaria que utiliza datos industriales para mejorar las prácticas empresariales y de producción y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.

Conocer todos los cómo y los porqués antes de que ocurra algo nocivo puede ayudar a agilizar la producción, aumentar la calidad del producto y mejorar la satisfacción del cliente.

Lo importante es identificar los diferentes puntos dentro de fábrica donde el Machine Learning pueda aportar mayor valor. Aplicada de forma correcta y con sentido, puede traer grandes beneficios que se reflejan en la cuenta de resultados.

Añado estos dos links por si quieres ampliar la información respecto a cómo, desde Wonderware, damos respuesta a este tipo de retos en tu sector:

https://www.wonderware.es/aveva-insight/

https://www.wonderware.es/asset-performance-management/mantenimiento-proactivo-y-predictivo-de-los-activos/prism/

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