A medida que las metodologías de fabricación ajustada se van generalizando a medida que nos adentramos en la era digital, surgen más oportunidades que nunca para convertir los procesos de producción rutinarios en datos que marquen la diferencia.
Esto se debe en gran medida a la maduración del big data, untérmino genérico que engloba un conjunto de técnicas de almacenamiento, organización y análisis desarrolladas para conjuntos de datos masivos.
En esta entrada, te presentaremos algunos conceptos clave del big data, así como los casos de uso y las aplicaciones más importantes del análisis de big data en el sector manufacturero.
Definición del big data en el sector manufacturero
El «big data» se define como conjuntos de datos de un tamaño excepcionalmente grande, que pueden llegar a alcanzar miles de millones de filas y parámetros. En el sector manufacturero, el «big data» puede incluir datos recopilados en todas las fases de la producción, incluidos los datos procedentes de máquinas, dispositivos y operarios.
Estos datos pueden ser tanto estructurados como no estructurados.
El enorme volumen y la complejidad de los grandes conjuntos de datos, así como la cantidad de herramientas, técnicas y buenas prácticas específicas para trabajar con ellos, han propiciado la maduración del campo de la ciencia de datos y el análisis de macrodatos en el sector manufacturero y ámbitos relacionados.
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Conceptos básicos sobre el big data
Aunque es posible comprender cómo el auge del big data revolucionará el análisis de datos en el sector manufacturero sin entender cómo funciona «en profundidad», por así decirlo, conocer algunos conceptos clave puede resultar de gran ayuda.
Para empezar, es importante comprender que el análisis de macrodatos no es solo una cuestión de software.
Se necesita una enorme cantidad de hardware e infraestructura para dar soporte a los algoritmos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
En muchos casos, los datos de fabricación se almacenan en lagos de datos a través de la nube y se procesan en clústeres de GPU, en lugar de con los procesadores CPU tradicionales. Todo esto es una forma un tanto técnica de decir que la cantidad de datos que genera una fábrica moderna requiere herramientas de almacenamiento y procesamiento actualizadas para poder gestionarlos.
En lo que respecta al análisis de datos, existen pocos métodos fundamentales que expliquen los resultados y los procesos que subyacen incluso a las técnicas más sofisticadas.
Distinguir con certeza entre correlación y causalidad
Especialmente en el sector manufacturero, comprender las causas fundamentales es absolutamente esencial para la mejora continua.
No es de extrañar, pues, que las herramientas diseñadas para determinar si dos variables están correlacionadas o para deducir qué variables son causales revistan tanta importancia. Si bien técnicas estándar como la regresión lineal se han utilizado con gran eficacia durante décadas, los algoritmos de aprendizaje automático permiten detectar correlaciones y covarianzas en conjuntos de datos más amplios y con mayor ruido.
Aislamiento de valores atípicos y valores típicos
Cuando se trabaja con un conjunto de datos de gran tamaño, es fundamental saber qué puntos de datos pueden agruparse en una tendencia y cuáles son valores atípicos.
Esto es importante no solo porque unos datos de mayor calidad se traducen en resultados más precisos, sino también porque la detección de valores atípicos es fundamental para programas como el mantenimiento predictivo, que se basan en la detección de anomalías y en su correlación con los fallos de las máquinas o el desgaste de las piezas.
Si se dispone de datos suficientes, las redes neuronales y los análisis de aprendizaje automático (bosque aleatorio, bosque de aislamiento) pueden ayudar a detectar, clasificar y evaluar la relevancia de los puntos de datos.
Creación de nuevas clasificaciones
Uno de los resultados más interesantes del aprendizaje automático es la creación de nuevas estructuras de clasificación y jerarquías dentro de una organización que podrían escapar fácilmente a los esfuerzos humanos. Estos algoritmos, conocidos habitualmente como «aprendizaje no supervisado» o «análisis de conglomerados», analizan y clasifican la información de un conjunto de datos mediante la detección de patrones inherentes a los mismos. En el sector manufacturero, una aplicación de los algoritmos de clasificación podría consistir en obtener información nueva sobre la eficiencia de las máquinas a partir de los datos recopilados en el marco de un programa de monitorización de máquinas.
En definitiva, estas técnicas destacan por su capacidad para «aprender» a partir de un conjunto de datos determinado con el fin de generar resultados más fiables con cada nueva entrada; por el volumen de datos que pueden procesar; y por la fiabilidad de sus capacidades de clasificación, predicción y previsión.
Casos de uso del big data en el sector manufacturero
Mantenimiento predictivo
La mayoría de los fabricantes siguen algún programa de mantenimiento preventivo (PM). Con el mantenimiento preventivo, los supervisores programan paradas periódicas (o no tan periódicas) para reparar los activos antes de que una avería inesperada provoque costosas paradas no planificadas.
Calidad predictiva
El concepto es similar al del mantenimiento predictivo. Hay decenas de variables que influyen en la calidad de los resultados. Para los fabricantes que realizan un seguimiento de estas variables, el análisis de macrodatos puede ayudar a determinar las causas fundamentales e identificar los factores que dan lugar a incumplimientos.
Detección de anomalías
Ya se trate de una pequeña desviación respecto a los valores normales en la calidad de una pieza fresada o de la cantidad de calor generada por la propia fresadora, el análisis de macrodatos permite distinguir la señal del ruido. Los algoritmos modernos permiten identificar anomalías con un alto grado de significación estadística.
Visión artificial
La visión artificial es una herramienta que permite analizar la actividad humana dinámica en tiempo real. Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático han hecho posible que los ordenadores observen, clasifiquen y respondan a los acontecimientos humanos a medida que se producen.
Optimización del ciclo de vida de las herramientas
Aunque existen algunos trucos para prolongar la vida útil de las herramientas, puede resultar complicado. Esto se debe a que hay muchas variables que influyen en el desgaste de una herramienta con el paso del tiempo. El análisis de macrodatos permite identificar la causa raíz con mayor certeza.
Gestión de la cadena de suministro
El momento oportuno lo es todo. El big data permite predecir con mayor certeza si un proveedor cumplirá o no con lo acordado, y permite optimizar las cadenas de suministro para reducir el riesgo.
Previsión de la producción
Prever la demanda es fundamental para optimizar la producción. Los datos que recopiles sobre tus operaciones, tu negocio y tus proveedores pueden ayudarte a prepararte mejor para el futuro.
Mejora del rendimiento y la producción
Hay innumerables factores que influyen en el rendimiento de la producción. El big data puede ayudarte a descubrir patrones ocultos en tus procesos, lo que te permitirá llevar a cabo iniciativas de mejora continua con mayor seguridad.
Optimización de las células de trabajo
La estructura de una célula de trabajo es fundamental para la eficiencia. La inteligencia artificial puede detectar patrones en las interacciones entre las personas y el entorno que permiten diseñar los sistemas de fabricación más eficientes posibles.
Gestión del ciclo de vida del producto (PLM)
En algunos sectores (farmacéutico y biotecnológico), cada mes que un producto permanece en el mercado multiplica su valor a lo largo de su ciclo de vida. La inteligencia artificial extrae información de productos anteriores y de factores clave del mercado para ayudarte a optimizar el valor que tus productos generan con el paso del tiempo.
Conclusiones: La década de los datos
Las innovaciones aquí mencionadas son solo un breve resumen. Existen innumerables aplicaciones y casos de uso del big data en el sector manufacturero.
Sin embargo, hay algo que los une a todos: para llevarlos a cabo se necesitan datos. Cuanto antes empieces a recopilar datos sobre tus sistemas de operaciones de fabricación, antes podrás aplicar las últimas innovaciones en ciencia de datos.
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