Contextualización de datos: Frontline Operations frente a los sistemas MES tradicionales

Con el auge de las plataformas IIoT sin código y la transformación digital, surge la promesa de recopilar datos y obtener visibilidad en tiempo real para introducir mejoras prácticas. Pero, ¿no puede hacer eso un sistema MES?

¿De qué manera el hecho de añadir contexto a los datos los hace más valiosos, y por qué los sistemas MES limitan el potencial de tu información? Frontline Operations Las plataformas sin código, con IIoT análisis nativos pueden dar vida a sus datos y ofrecerle flexibilidad, de formas que los sistemas MES basados en TI no han sido capaces de lograr.

Hay quien considera que los sistemas de ejecución de la fabricación (MES) son una solución probada y fiable. Se han desarrollado a lo largo de las últimas décadas para satisfacer las necesidades de las operaciones y han constituido una herramienta fundamental para que las organizaciones puedan realizar un seguimiento de la producción, recopilar y registrar datos, y empezar a comprender cómo funcionan sus operaciones.

Los registros son fundamentales para los sistemas MES. Almacenar información procedente de todos los ámbitos de una operación en estructuras de datos complejas resulta muy útil para la mejora continua y es esencial en los sectores regulados. Los sistemas MES se han diseñado teniendo esto en cuenta. Esta información se puede consultar posteriormente para la trazabilidad de los materiales y su historial.

Algunos de los problemas relacionados con los datos almacenados en un MES son inherentes a la forma en que estos sistemas funcionan hoy en día: los MES son sistemas monolíticos y su implementación requiere un amplio soporte técnico y conocimientos especializados. El soporte informático es imprescindible, y las actualizaciones rutinarias suelen exigir la misma experiencia práctica por parte de los proveedores, lo que conlleva un largo plazo de amortización y un elevado coste total de propiedad. Esto da lugar a problemas como:

• Datos aislados
• Métodos de recopilación «tal y como está construido»
• Análisis de datos diferido
• Datos sin contexto

Dependiendo de cómo se implementen, los sistemas MES pueden contribuir a la creación de «silos de datos». Una infraestructura obsoleta da lugar a sistemas que no siempre pueden comunicarse entre sí, y a que los datos se almacenen por departamentos o funciones. Para obtener información que permita una visión global de toda la planta de producción, es posible que un equipo tenga que recopilar datos de múltiples sistemas, ordenadores, bases de datos y registros. Las bases de datos inaccesibles que requieren asistencia informática dejan tus datos en una especie de almacenamiento en frío, lo que dificulta acceder a ellos sobre la marcha.

La rigidez de los sistemas MES suele limitar los métodos de recopilación de datos. Los datos deben introducirse correctamente en el sistema, tal y como está configurado el MES. Si su proceso difiere del del MES, puede resultar bastante costoso que el proveedor modifique o ajuste el software. Cambiar el color de un botón puede ser un proceso que requiera meses de asistencia informática y enorme cantidad de recursos. Esto dificulta mantener la agilidad y mejorar continuamente. En esencia, el MES bloquea sus procesos y exige uniformidad en su información.

Cuando llega el momento de analizar los datos, salen a la luz las deficiencias de un MES. Es posible que el sistema incorpore algunas funciones de análisis, pero para ir más allá será necesario exportar los datos. Gestionar y manipular miles y miles de registros en Microsoft para crear gráficos y tablas puede resultar tedioso, y puede requerir la intervención de científicos de datos para obtener conclusiones significativas.

Además, sin análisis en tiempo real, tras todo el trabajo que supone exportar datos y crear paneles de control, los datos ya estarán desfasados con respecto a lo que está ocurriendo en ese momento en tu empresa. Mantener los paneles de control actualizados no aporta ningún valor añadido a tus equipos. Con cada cambio en tus procesos, la recopilación de nuevos datos mediante este proceso obsoleto alargará el tiempo que se tarda en resolver realmente un problema y en implementar un cambio.

El contexto de los datos es importante. Realizar un seguimiento del tiempo de inactividad de las máquinas es un buen primer paso para mejorar las operaciones, pero el valor reside en poder detectar la causa de dicha inactividad y qué factores la influyen. Los sistemas MES no siempre pueden proporcionar esos datos, ya que simplemente carecen de los medios para capturarlos. Los sistemas heredados están diseñados para recopilar y almacenar registros, como los cambios en el estado de las máquinas, pero normalmente no disponen de una forma de almacenar las experiencias y aportaciones de los operarios a través de notas e imágenes. Para mejorar, la contextualización es crucial. Las organizaciones necesitan datos para transformar la información en elementos tangibles y aplicables.

Oliver Néron lleva 25 años observando estos problemas en el sector de las ciencias de la vida: «[En los sistemas MES], si los datos no se pueden extraer o contextualizar, incluso terabytes de datos pueden resultar inútiles. Es posible que la norma 21 CFR Parte 11 haya dado lugar en el pasado a sistemas cerrados en los que los datos solían estar bloqueados, pero los nuevos sistemas abiertos que se ofrecen ahora pueden potenciar el valor de los datos mediante el análisis y la inteligencia artificial».

¿Cómo puede un sistema superar estos retos sin dejar de ser flexible y proporcionando el contextoApplications necesita tu organización? Mediante la integraciónApplications No-Code Applications IIoT.

Tulip está diseñada para superar algunos de los retos que plantea la gestión de datos en un sistema MES monolítico. La posibilidad de añadir contexto a los datos de todas las operaciones y acceder a análisis en tiempo real en la nube facilita el uso y el aprovechamiento de los datos hasta su máximo potencial.

El hecho de que Frontline Operations estén basadas en la nube ofrece una ventaja increíble a la hora de almacenar, consultar y manipular datos. Tulip la extracción de datos de fuentes externas a las aplicaciones, como:

• Sistemas ERP como SAP y Netsuite, bases de datos SQL y API HTTP
• Equipos conectados en red y equipos antiguos
• IIoT y sensores IIoT
• Detección mediante visión artificial
• Introducción de datos por parte de personas

Es fácil añadir una nueva fuente de datos a tus aplicaciones, y los conectores de la Tulip te permiten ponerlas en marcha en cuestión de minutos. Las máquinas también se pueden conectar y actualizar rápidamente, sin necesidad de escribir grandes cantidades de código personalizado.

La posibilidad de consultar y crear informes y paneles de control facilita el seguimiento en tiempo real del estado de tus operaciones y permite supervisar de cerca las mejoras.

La centralización de los datos de todas las aplicaciones y tablas en una estructura compartida te permite acceder a información relevante tanto de los niveles superiores como de los inferiores, y detectar rápidamente patrones y tendencias. La ventaja de no necesitar código se pone de manifiesto a través de las funciones de análisis integradas, lo que elimina la necesidad de recurrir a software de inteligencia empresarial adicional y complicado.

Los operarios que trabajan en primera línea están en contacto diario con las máquinas y, a menudo, disponen de valiosos conocimientos de primera mano. La integración IIoT una plataforma de aplicaciones sin código permite registrar información sobre las acciones de los operarios para comprender mejor lo que ocurre en las operaciones. Las herramientas inteligentes y los sensores pueden aportar contexto sobre los tiempos de inactividad de las máquinas y las ineficiencias en las operaciones.

Las personas son el centro de tu actividad. Mientras que los sistemas MES están diseñados para sistemas y máquinas, las soluciones basadas en plataformas sin código también pueden diseñarse pensando en las personas. Tulip te Tulip crear instrucciones de trabajo visuales que los operarios pueden seguir e incorporar la recopilación de datos estandarizados a través de indicaciones, como los motivos de las paradas o el estado de la máquina. Utiliza estos datos recopilados de las personas para complementar los datos recopilados a través de las máquinas.

Optimice la recopilación de datosde calidad en línea, dejando margen para los controles de calidad dentro del flujo de trabajo actual del operador. Gracias a las aplicaciones de flujo de trabajo guiado, a los operadores les resulta fácil añadir notas e imágenes, lo que puede ayudar a un ingeniero a identificar rápidamente la causa principal de un cuello de botella.

El contexto puede ayudar a los ingenieros a identificar patrones, tendencias y correlaciones. En lugar de centrarse en métricas relacionadas con las máquinas, resulta más fácil supervisar todo el proceso, creando así una planta verdaderamente conectada.

Si bien los sistemas MES son extremadamente valiosos para el éxito de una operación, Frontline Operations aportan un valor añadido gracias a la contextualización de los datos. La capacidad de aprovechar el verdadero potencial de tus datos acelera la innovación en tus procesos y te permite desarrollar casos de uso complementarios en todas las áreas de tu planta de producción, de formas que no serían viables a gran escala con un sistema MES.