Entrevista sobre la fábrica 4.0 NOW: “Combinar innovaciones”

02-jun-2020

En 2019, SICK inauguró la 4.0 NOW Factory en Friburgo. Entretanto, no solo grupos de visitantes han tenido la oportunidad de echar un vistazo a la producción, sino también el propio Joachim Schultis, Head of Operations Photoelectric Sensors & Fibers. ¿Qué conocimientos clave han extraído Schultis y su equipo del funcionamiento durante los últimos meses? De todo esto nos habla en el SICK Sensor Blog.

What have Schultis and his team learnt from the operation during recent months? He spoke about this with the SICK Sensor Blog.
Joachim Schultis (a la izquierda), Head of Operations Photoelectric Sensors & Fibers
What have Schultis and his team learnt from the operation during recent months? He spoke about this with the SICK Sensor Blog.
Joachim Schultis (a la izquierda), Head of Operations Photoelectric Sensors & Fibers

 

Sr. Schultis, usted es jefe de producción de una fábrica que trabaja según los principios de la Industria 4.0. ¿En qué se diferencia su cometido del de un jefe de producción de una fábrica convencional?

Schultis En una fábrica convencional se trata de incrementar de forma continua la eficiencia general mediante la aplicación de procedimientos y métodos conocidos. El objetivo de una fábrica I4.0 es exactamente el mismo, esto es, aumentar la eficiencia general. Sin embargo, el modo de lograrlo es diferente. En este caso, se trata principalmente de aprender de lo que vemos y de definir los métodos adecuados para el futuro. Lo nuevo ofrece la oportunidad de superar los límites existentes del mundo “antiguo” y de redefinir la eficiencia general, independientemente de la disciplina, tecnología o método del que hablemos. Como jefe de producción se trata de aprender de nuevos procedimientos y de tener el valor de superar los límites de lo conocido. Para ello, las nuevas tecnologías son las primeras en crear las bases para poder desplazar estos límites.

 

¿Qué conocimientos clave han extraído del funcionamiento durante los últimos meses?

Schultis La complejidad de un nuevo sistema de producción, como el que hemos creado aquí, ha planteado nuevos retos a la empresa. Tuvimos que reorganizarnos para, por una parte, producir conforme a las necesidades de los clientes y del mercado y, por otra, para continuar mejorando el sistema de producción como conjunto, a la vez que integrábamos nuevas variantes. Esto lleva a los sistemas de planificación y control convencionales con rapidez a sus límites. A fin de satisfacer estos requisitos, hemos introducido formas de trabajo ágiles con las que podemos reaccionar de un modo mucho más flexible a los requisitos en continuo cambio. Nuestros hábiles equipos recurren para la toma de decisiones en sus reuniones a datos en tiempo real o a información ya procesada que obtenemos a través de procesos de recopilación de datos. Y también aquí empezamos de nuevo y aprendemos cada día. Volviendo a la pregunta sobre los “conocimientos clave”: hemos aprendido que debemos combinar innovaciones técnicas y organizativas para reaccionar con una rapidez y eficiencia mucho mayores y aprovechar los nuevos valores añadidos.

 

 

 

¿Puede explicar más al detalle estas ventajas? 

Schultis Durante los últimos meses hemos implementado nuevos productos en la lógica de producción. Ya durante la fase de creación de los prototipos pudimos beneficiarnos de las instalaciones automatizadas, de modo que no tuvimos que ampliar ninguna instalación a mano expresamente para los prototipos. Y funciona. La flexibilidad de la fábrica habla por sí misma. Fabricamos prototipos de forma paralela a la producción en serie.

 

¿Cómo logran esta flexibilidad? 

Schultis Nuestra fábrica tiene una estructura modular. Los diferentes módulos de fabricación total o parcialmente automatizados están conectados entre sí por medio de pequeños vehículos de guiado automático (AGCs). Al contrario que en una producción en serie continua, aquí podemos realizar ensayos o, simplemente, implementar productos nuevos. Una pequeña avería no supone la parada inmediata de toda la instalación de producción. Es aquí donde resulta evidente la auténtica flexibilidad. Esto permite realizar una fase de puesta en marcha más fluida. Estamos mucho mejor equipados y además contamos con un grado de libertad mucho mayor.

 

¿Qué ocurre en caso de producirse una avería en una instalación? ¿Es posible transferir el trabajo simplemente a otra?

Schultis Sí, es posible. Aunque no contamos con todo por partida doble, disponemos de procesos que podemos ejecutar de forma totalmente automática o de modo manual. Aquí, el Manufacturing Control System de nivel superior y desarrollado expresamente para la fábrica se encarga del control del flujo de materiales.

 

El pasado año habló de cinco gamas de productos. ¿Cuál es el estado actual? 

Schultis Entretanto hemos implementado dos gamas de productos más, por lo que, en la actualidad, contamos con siete gamas de productos en el proceso de producción más dos que se incorporarán hasta final de año. Dentro de estas gamas de productos hay cada vez más variantes. En este momento hemos implementado un número de variantes de cuatro cifras. Las máquinas colaboran sin problema en este crecimiento. En la actualidad, fabricamos junto a productos seguros también productos no seguros en los mismos módulos.

The flexibility of the factory speaks for itself. We produce prototypes parallel to serial production.
The flexibility of the factory speaks for itself. We produce prototypes parallel to serial production.

 

Al comienzo ha mencionado la recopilación de datos. ¿Puede compartir con nosotros los conocimientos adquiridos aquí?

Schultis Hemos dividido nuestros datos en el entorno de producción en tres categorías principales. En la categoría de fabricación inteligente actuamos a nivel de proceso para mejorar la calidad, incrementar la eficacia general de los equipos (OEE), etc. Este es uno de los temas prioritarios. El segundo es el mantenimiento preventivo. Aquí utilizamos señales digitales para poner en práctica con la mayor eficiencia posible temas de mantenimiento. De este modo no nos regimos siempre por ciclos de mantenimiento fijos, sino que son los sensores y actuadores los que avisan en caso de ser necesario un mantenimiento. La tercera categoría versa sobre el tema de la gestión energética. Hemos determinado la energía que precisa toda la nave durante un año. En el futuro, esta transparencia nos ayudará a producir de un modo más eficiente y sostenible ya que podremos producir en momentos más económicos.


¿Son capaces ya de extraer consecuencias de estos datos? ¿En el sentido de la I 4.0? 

Schultis (riendo) Esta pregunta debo responderla con un elegante “Sí, pero no”. Sí, somos capaces de extraer las primeras consecuencias. Y sí, cuanto más nos dedicamos a ello, mayores son los potenciales posibles. Un pequeño ejemplo: ahora supervisamos de forma digital el aire comprimido de nuestros módulos de producción. Antes no existía algo así. Solo cuando la presión descendía por debajo de 5 bar, nos dábamos cuenta de que la producción iba a ser defectuosa. Ahora esto lo supervisamos digitalmente con límites de aviso. Si estos límites se sobrepasan o no se alcanzan, activamos un ticket para el soporte a través del BPM (Bosch Performance Manager). Otro ejemplo es la velocidad de desplazamiento de los cilindros. Por lo general, a través de ella es posible detectar signos de desgaste. Estos datos nos ayudarán en el futuro a aumentar los límites de aviso de mantenimiento de diferentes actuadores y sensores. El objetivo debe ser detectar averías y fallos antes de que se produzcan.

 

¿Ha ocurrido algo que no hubiera podido detectar sin los datos? 

Schultis Nos hemos enfrentado a una situación en un módulo en el que supervisamos el aire comprimido con nuestro sensor SICK FTMg. El propio sensor está conectado a la nube a través de una pasarela (Gateway) (TDC-E). En esta nube hemos colocado el BPM que nos ayuda a visualizar los datos. A partir de aquí podemos detectar fluctuaciones en el aire comprimido de alimentación e implementar las medidas pertinentes. Si este error hubiera quedado oculto, habría provocado el fallo de una válvula de conmutación. De este modo pudimos sustituirla a tiempo y, así, evitar la parada de la máquina. ¿Desempeña el Deep Learning también un papel fundamental en la fábrica del futuro? Por supuesto. El Deep Learning es una tecnología que nos puede ayudar de diferentes maneras a mejorar. Estamos trabajando actualmente en una solución con la que poder utilizar redes neuronales en nuestra comprobación de la calidad. El objetivo que perseguimos es desarrollar una inspección óptica automática en línea (AOI) de puntos de soldadura. Cada día aprendemos algo nuevo al respecto y probamos nuevas tecnologías.

 

¿Podría completar esta oración para nosotros? La fábrica del futuro… 

Schultis … debe iniciarse en el presente, puesto que de lo contrario el futuro será siempre “eterno”. Ahora podemos aprovechar la oportunidad de generar valor añadido con ayuda de datos y, de este modo, producir con la mayor eficiencia posible.

 

 

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