Con el avance de la conectividad en la industria, la automatización ha dejado de centrarse únicamente en la mejora operativa para incorporar el análisis de datos como herramienta estratégica. La combinación de operación y análisis lógico, basado en estadística e ingeniería informática, permite tomar decisiones más informadas y optimizar los procesos. Esta relación es interdependiente: los datos generados en la rutina de la fábrica guían los análisis, mientras que los insights obtenidos mejoran la operación, evidenciando la creciente fusión entre la industria y la inteligencia de datos.
Además de aumentar la productividad, esta integración permite una mayor personalización de los productos y un uso más eficiente de los recursos. Según el artículo «Data Analytics in Industry 4.0» (2021), aunque muchas investigaciones se han centrado en la adaptación física de las fábricas a través de sensores, existe un creciente interés por el análisis de datos en profundidad como motor de escalabilidad y dinamismo industrial.
En las llamadas fábricas inteligentes, las tecnologías se dividen entre la infraestructura del sistema y los métodos analíticos. Entre los métodos, se destacan tres tipos principales: el análisis descriptivo, que identifica patrones basados en datos históricos; el análisis predictivo, que anticipa los comportamientos futuros de la maquinaria; y el análisis prescriptivo, que propone estrategias para satisfacer las demandas predichas. Juntos, estos enfoques hacen que la producción industrial sea más inteligente, más adaptable y más eficiente.
Continuando con la integración entre los datos y la industria, los cuadros de mando Machine Overview destacan por ofrecer una visión general del rendimiento de la máquina en tiempo real. Estos paneles monitorean indicadores como el estado, la velocidad, la temperatura y la presión, lo que permite un análisis dinámico y decisiones rápidas.
- Entre sus principales beneficios se encuentran:
- Identificación rápida de fallas, antes de que causen daños;
- Mantenimiento predictivo, basado en datos históricos;
- Aseguramiento de la calidad, mediante la detección y corrección de desviaciones;
- Mayor eficiencia operativa, con optimización del uso de los recursos;
- Reducción de costos al reducir el tiempo de inactividad y el desperdicio.
Estos cuadros de mando hacen visible y aplicable el análisis de datos comentado anteriormente, consolidándose como herramientas clave en la automatización inteligente de las industrias.
Ejemplos prácticos de análisis de visión general de máquinas en la industria
- Embaladoras
En una máquina de embalaje, los paneles de control de la descripción general de la máquina permiten monitorear el estado de la máquina, es decir, su tiempo de inactividad o funcionamiento. A partir de ella, también es posible averiguar el motivo de estos eventuales paros, ya sea por fallos o falta de suministros. El seguimiento de este indicador es importante porque evita el tiempo de inactividad no planificado.
Por otro lado, la recopilación de datos sobre la velocidad de producción y el volumen producido facilita la identificación de cuellos de botella y la optimización de procesos. Por último, la visibilidad de los valores críticos, como la temperatura, la presión y la potencia, permite identificar valores atípicos.
- Mezcladoras
Con el seguimiento y las referencias cruzadas de los indicadores de consumo de energía y volumen producido, por ejemplo, es posible obtener información sobre la calidad del producto producido. Esto se debe a que cuanto más viscoso es el producto, más energía se necesita para mover el equipo que realiza la mezcla. Si este consumo está fuera de los parámetros establecidos, es posible que haya inconsistencias en la receta, lo que influye directamente en la textura.
- Envasadoras
La visibilidad de parámetros como el tiempo entre fallos, incluido en el estado de la máquina, y el tiempo medio de reparación permite la identificación de patrones de fallos recurrentes. Este análisis brinda la oportunidad de implementar un mantenimiento predictivo y reducir el tiempo de inactividad. Además, el control simultáneo del tiempo del ciclo de llenado, específicamente para el llenado de paquetes, es crucial para optimizar la productividad, ya que indica la cantidad de producto utilizado.
- Hornos
Entre los indicadores críticos de funcionamiento se encuentra la temperatura de funcionamiento. El seguimiento de este indicador garantiza que no se desperdicie ningún lote. Además, al comparar el tiempo de funcionamiento con la capacidad total del horno, es posible identificar cuellos de botella y aumentar la productividad.
Análisis de máquina: eficiencia y sostenibilidad en tiempo real
La conectividad en la industria representa la integración de tecnologías digitales que permiten el monitoreo en tiempo real y la automatización inteligente de los procesos. Este avance es lo que permite la flexibilidad y la personalización deseadas por los fabricantes modernos. Según la Confederación Nacional de la Industria (2021), el 69% de las industrias brasileñas ya utilizan algún tipo de tecnología digital en su producción.
Entre las principales herramientas se encuentran los dispositivos IIoT (Industrial Internet of Things), que recopilan y transmiten datos de máquinas y líneas de producción, lo que permite mejoras operativas, estrategias ESG y control de indicadores clave. Con los datos generados, se aplican algoritmos de para identificar patrones y anomalías, optimizando continuamente los procesos. Las plataformas de visualización, por su parte , transforman grandes volúmenes de datos en cuadros de mando intuitivos, permitiendo el cruce de información relevante para una toma de decisiones más rápida y eficaz.
Además de la eficiencia de la producción, la conectividad industrial ha impulsado prácticas sostenibles. Las tecnologías de monitorización, por ejemplo, ayudan a reducir el uso de agua, energía y emisiones de CO₂, contribuyendo al cumplimiento de requisitos medioambientales y certificaciones como la ISO 50001 , que añaden valor competitivo a las empresas.
Finalmente, el uso estratégico de estas innovaciones va más allá de las ganancias técnicas: permite la reducción de costos al optimizar el uso de materias primas y promueve una mayor estabilidad en la rutina de los trabajadores, haciendo que la producción sea más eficiente y sostenible.
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