Integración de sistemas para Industria 4.0

Big Data en procesos productivos

La automatización de procesos industriales arroja una ingente cantidad de datos, por lo que es éste un entorno ideal para implementar sistemas Big Data. Aunque los controladores modernos generalmente se ajustan a las normas, tales como ISA – 95, para los datos que generan, todavía hay cierta heterogeneidad de formatos de datos en los datos recogidos de diversos sistemas de automatización.

Imaginemos una operación de fabricación con diferentes sistemas involucrados. Muy probablemente, todos los datos que generan en una gran variedad de formatos, no necesariamente se ajustarán a ninguna norma.

Los datos de los diferentes sistemas de fabricación, tales como los historiadores de proceso, sistemas de ejecución de fabricación (MES), sistemas de calidad o planificación de recursos empresariales ( ERP), no se ajusta a ningún modelo de datos único y las diferencias de tecnología hacen que sea difícil reunir los datos de una variedad de fuentes. Así, mientras que las operaciones de fabricación generan cantidades masivas de datos, es muy habitual que gran parte de ella no se utiliza o se descarta.

Grandes cantidades de datos, evidentemente  permiten sacar de manera eficiente conclusiones de todos estos sistemas para responder a preguntas específicas, por ejemplo, qué ocurría en los diversos sistemas de automatización para producirse un cierto defecto de fabricación, o el seguimiento de todos los componentes fabricados que podrían verse afectados por una máquina que estaba fuera de tolerancia, o cómo una condición de fuera de tolerancia en una célula de fabricación especial afectaría los pedidos del cliente. Grandes cantidades de datos permitirían responder a preguntas aparentemente simples, como “contar las veces que una determinada máquina rebasó un umbral “, que de otra manera no se podría haber respondido de forma rápida o fácilmente en el pasado.

El sector industrial ya está empezando a reaccionar. Un fabricante de azulejos necesitaba defenderse contra reclamaciones importantes por defectos de fabricación. Mediante la implementación de sistemas Big Data por Mas Ingenieros, fueron capaces de combinar los datos de 20 fuentes distintas, tales como datos de los componentes de fabricación a pie de máquina, los datos de las líneas de esmaltado, los datos de reclamaciones, los datos de texto para las quejas y datos del servicio postventa. Las técnicas tradicionales podrían haber tardado un año para tamizar a través de todos los datos, sin embargo, el uso de la tecnología Big Data permitió detectar exactamente el origen de los problemas.

Estos casos de fabricación, en general, se pueden agrupar en cuatro categorías :

Diagnósticos predictivos:  Big Data puede ayudar a identificar de manera eficiente los posibles patrones en los datos de calidad del producto, datos de fabricación, las reclamaciones de garantía , informes de servicio y los datos de uso sobre los productos .
Data Mining en fabricación: Mirando a los factores causales de los problemas de calidad, la variabilidad del proceso y la trazabilidad de las piezas a través del proceso de fabricación son algunos de los casos de uso que se ensayan en la fabricación.
Análisis de Garantía: Big Data se ha comprobado que reduce significativamente los costes de garantía a través de la identificación de las discrepancias en las reclamaciones de garantía, ya sea debido a reclamaciones no válidas, inadecuada formación de técnicos, problemas de fraude, o una advertencia temprana de fallos de las piezas .
Servicios remotos inteligentes: Imagine que es capaz de detectar y resolver un problema potencial – antes de que el cliente realmente se encuentra con él.

Las organizaciones en todas las industrias están tratando de dar sentido a la afluencia masiva de grandes volúmenes de datos, así como el desarrollo de plataformas analíticas que pueden sintetizar los datos estructurados tradicionales con fuentes de información semi – estructurados y no estructurados. El uso del Big Data puede proporcionar información valiosa sobre las tendencias del mercado , fallos de equipos, patrones de compra, ciclos de mantenimiento y muchos otros problemas de negocio, reduciendo los costes y prestaciones para tomar decisiones de negocio más específicos. Para las empresas industriales, Big Data puede ser especialmente valioso a través de la detección temprana de problemas de calidad, reduciendo los costes de garantía, la optimización de procesos de fabricación y proporcionando la capacidad de transformar radicalmente el servicio al cliente.

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Las organizaciones en todas las industrias están tratando de dar sentido a la afluencia masiva de grandes volúmenes de datos, así como el desarrollo de plataformas analíticas que pueden sintetizar los datos estructurados tradicionales con fuentes de información semi - estructurados y no estructurados. El uso del Big Data puede proporcionar información valiosa sobre las tendencias del mercado , fallos de equipos, patrones de compra, ciclos de mantenimiento y muchos otros problemas de negocio, reduciendo los costes y prestaciones para tomar decisiones de negocio más específicos. Para las empresas industriales, Big Data puede ser especialmente valioso a través de la detección temprana de problemas de calidad, reduciendo los costes de garantía, la optimización de procesos de fabricación y proporcionando la capacidad de transformar radicalmente el servicio al cliente.

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