Cómo utilizar el análisis de datos para reducir el tiempo de inactividad en su planta

El tiempo de inactividad es uno de los desafíos más costosos y frustrantes para cualquier planta de fabricación. Puede deberse a varios factores, como fallas de equipos, errores humanos, interrupciones en la cadena de suministro o eventos externos.

Afortunadamente, existe una manera de minimizar el tiempo de inactividad y optimizar el rendimiento de la planta: utilice análisis de datos para identificar las causas fundamentales del tiempo de inactividad, predecir y prevenir problemas potenciales y mejorar su eficiencia y productividad generales.

Los beneficios del análisis de datos para reducir el tiempo de inactividad en su planta

El análisis de datos puede ayudarle a reducir el tiempo de inactividad de varias maneras, entre ellas:

• Mejore la calidad y la precisión: Al analizar datos sobre la calidad del producto, las especificaciones del cliente y los estándares de la industria, puede detectar y corregir cualquier defecto o desviación antes de que afecte la producción.
• Aumente la disponibilidad y la confiabilidad: Al analizar los datos sobre el estado y el rendimiento de los equipos, puede monitorear y mantener sus activos críticos, prevenir fallas inesperadas y programar reparaciones o reemplazos con anticipación.
• Optimice la eficiencia y la productividad: Al analizar datos sobre procesos y operaciones, puede identificar y eliminar cuellos de botella, desperdicios e ineficiencias, mejorar el flujo de trabajo y aumentar la capacidad y la velocidad.
• Mejore la seguridad y el cumplimiento: Al analizar datos sobre riesgos y regulaciones, puede prevenir accidentes, lesiones o multas, garantizar un entorno seguro para sus empleados y clientes y cumplir con los estándares legales y éticos.

Los tipos de datos que necesita recopilar y analizar

Para aprovechar al máximo el análisis de datos, necesita recopilar y analizar diferentes tipos de datos relacionados con su planta, como, por ejemplo:

• Datos históricos: Son los datos que ha recopilado en el pasado sobre su producción, calidad, mantenimiento, inventario, etc. Estos datos le permiten comprender cómo ha rendido su planta en diferentes condiciones y períodos.
• Datos en tiempo real: Son los datos que se generan continuamente a partir de sensores, dispositivos o sistemas que monitorean su planta. Estos datos le permiten ver lo que está sucediendo en su planta en este momento y reaccionar rápidamente ante cualquier problema u oportunidad.
• Datos predictivos: Son los datos que se derivan del análisis estadístico o aprendizaje automático que le permiten predecir lo que sucederá en su planta en el futuro. Estos datos le permiten anticipar posibles problemas o mejoras y planificar el futuro.

Las herramientas y técnicas que puede utilizar para el análisis de datos

Para realizar un análisis de datos eficaz, debe utilizar herramientas y técnicas adecuadas que le permitan recopilar, almacenar, procesar, visualizar y comunicar sus hallazgos. Algunas herramientas y técnicas comunes son:

• Sistemas SCADA (Supervisión, Control y Adquisición de Datos): Son sistemas que le permiten controlar y supervisar sus procesos industriales a través de una interfaz gráfica. También le permiten recopilar y almacenar grandes cantidades de datos en tiempo real de diferentes fuentes.
• Plataformas IoT (Internet de las cosas): son plataformas que le permiten conectarse y comunicarse con dispositivos inteligentes, como sensores, cámaras o robots, que pueden recopilar y transmitir datos sobre su planta. También le permiten procesar y analizar datos en la nube o en el borde (computación de borde).
• Software BI (Business Intelligence): son programas que te permiten visualizar y explorar tus datos a través de paneles, gráficos o informes. También le permiten realizar análisis descriptivos, de diagnóstico, predictivos o prescriptivos para obtener información y tomar decisiones.
• Software ML (Machine Learning): Son programas que le permiten aplicar algoritmos de aprendizaje automático a sus datos para descubrir patrones, tendencias o anomalías. También le permiten crear modelos predictivos o prescriptivos que pueden mejorar su rendimiento.

Centrándonos en nuestra aplicación RTM Pro tenemos varias herramientas disponibles para mejorar el rendimiento de la fábrica:

• FlowOrder: Herramienta que nos permite visualizar el flujo que han seguido los productos, así como visualizar los procesos que consumen más tiempo e intentar reducir estos tiempos.
• CTT: Calcula los tiempos de pausa entre los productos, pudiendo asociar los tiempos de pausa a cambios en la máquina que produce habitualmente
• Análisis CO: Esta herramienta nos muestra estos cambios de máquina, cuándo se producen, cuánto tiempo tardan y cuántos productos se han fabricado hasta que se vuelve a cambiar.

Mejores prácticas para implementar análisis de datos en su planta

Para implementar con éxito el análisis de datos en su planta, debe seguir algunas de las mejores prácticas, como:

• Define tus objetivos y métricas: Antes de comenzar a recopilar y analizar datos, debes tener claro lo que quieres lograr y cómo lo medirás. Por ejemplo, si desea reducir el tiempo de inactividad, debe definir qué significa el tiempo de inactividad para usted, cómo lo calculará y cuál es su objetivo.
• Elija las fuentes y los tipos de datos correctos: según sus objetivos y métricas, debe seleccionar las fuentes y los tipos de datos que le proporcionarán la información más relevante y precisa. Por ejemplo, si desea predecir el tiempo de inactividad, debe recopilar datos sobre el estado y el rendimiento del equipo, así como sobre las condiciones ambientales o de mercado.
• Garantice la calidad y seguridad de los datos: Para asegurarse de que sus datos sean confiables y útiles, debe verificar su exactitud, integridad, coherencia y actualización. También necesita proteger sus datos contra acceso no autorizado, pérdida o daño.
• Utilice las herramientas y técnicas adecuadas: Dependiendo de sus necesidades y capacidades, debe elegir las herramientas y técnicas que le permitan recopilar, almacenar, procesar, visualizar y comunicar sus datos de manera eficiente y efectiva. También es necesario capacitar a su personal para que puedan utilizarlos correctamente.
• Monitorear y mejorar continuamente: Una vez que haya implementado el análisis de datos en su planta, necesita monitorear sus resultados y compararlos con sus objetivos y métricas. También necesita evaluar el impacto de sus acciones y buscar formas de mejorar su proceso y rendimiento.

Conclusión

El análisis de datos es una herramienta poderosa que puede ayudarlo a reducir el tiempo de inactividad en su planta. Al utilizar el análisis de datos, puede mejorar la calidad y la precisión, aumentar la disponibilidad y la confiabilidad, optimizar la eficiencia y la productividad y mejorar la seguridad y el cumplimiento. Para aprovechar al máximo el análisis de datos, debe definir sus objetivos y métricas, elegir las fuentes y tipos de datos correctos, garantizar la calidad y seguridad de los datos, utilizar las herramientas y técnicas adecuadas y monitorear y mejorar continuamente.

Si desea obtener más información sobre cómo puede utilizar el análisis de datos para reducir el tiempo de inactividad en su planta,contáctenos hoy today. Podemos ayudarle a implementar una solución personalizada que se ajuste a sus necesidades específicas.