Contextualización de datos: Frontline Operations Plataformas vs. MES tradicional

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

¿Cómo puede añadir contexto a sus datos para hacerlos más valiosos y por qué los sistemas MES limitan el potencial de su información? Frontline Operations Las plataformas sin código, IIoT y los análisis nativos pueden dar vida a sus datos y otorgarle flexibilidad, de un modo que los sistemas MES adelantados a la TI no han podido conseguir.

Algunos consideran que los sistemas de ejecución de la fabricación (MES, por sus siglas en inglés) son sistemas de eficacia probada. Se han desarrollado a lo largo de las últimas décadas para satisfacer las necesidades de las operaciones y han sido una forma primordial para que las organizaciones realicen un seguimiento de la producción, capturen y registren datos y empiecen a comprender cómo funcionan sus operaciones.

Los registros son vitales para MES. Almacenar información en estructuras de datos complejas de todos los rincones de una operación es muy útil para la mejora continua, y crítico para las industrias reguladas. Los sistemas MES se han construido teniendo esto en cuenta. Puede recurrir a esta información más adelante para la trazabilidad de materiales, la genealogía.

Algunos de los problemas con los datos almacenados en un MES son fundamentales para la forma en que estos sistemas existen hoy en día: Los MES son monolíticos y requieren un amplio apoyo y experiencia para su implantación. El soporte informático es una necesidad, y las actualizaciones rutinarias suelen requerir la misma experiencia práctica de los proveedores, lo que conlleva un largo plazo de amortización y un elevado coste total de propiedad. Esto conduce a problemas como:

• Datos en silos
• Métodos de recogida "As-Built
• Retraso en el análisis de datos
• Datos sin contexto

Dependiendo de cómo se implanten, los sistemas MES pueden crear aún más "silos de datos". Una infraestructura anticuada hace que los sistemas no siempre puedan comunicarse entre sí y que los datos se almacenen por departamentos o funciones. Para extraer información para obtener una visión holística de toda la planta de producción, un equipo puede tener que recopilar información en varios sistemas, ordenadores, bases de datos y registros. Las bases de datos inaccesibles que requieren soporte informático ponen sus datos en una forma de almacenamiento en frío, lo que dificulta el acceso a ellos sobre la marcha.

La rigidez de los sistemas MES suele limitar los medios de recopilación de datos. Los datos deben introducirse correctamente en su sistema, tal y como está configurado el MES. Si su proceso difiere del del MES, puede resultar bastante costoso que el proveedor cambie o ajuste el software. Cambiar el color de un botón puede ser un proceso que lleve meses de soporte informático y requiera enormes recursos. Esto dificulta la agilidad y la mejora continua. Esencialmente, MES bloquea sus procesos y requiere uniformidad en su información.

Cuando llega el momento de analizar los datos, salen a la luz los defectos de un MES. Es posible que tenga capacidades analíticas selectas integradas en el sistema, y cualquier otra cosa requerirá que exporte sus datos. Manejar y manipular miles y miles de registros en Microsoft Excel para crear gráficos y diagramas puede ser tedioso, y puede requerir de científicos de datos para hacer percepciones significativas.

Además, sin análisis en tiempo real, después del trabajo que supone exportar datos y crear cuadros de mando, los datos ya estarán desincronizados con lo que ocurre actualmente en su explotación. Mantener los cuadros de mando actualizados no aporta ningún valor añadido a sus equipos. Con cada cambio en su proceso, la recopilación de nuevos datos a través de este proceso anticuado alargará el tiempo que se tarda en resolver realmente un problema y aplicar un cambio.

El contexto de los datos es importante. El seguimiento del tiempo de inactividad de las máquinas es un buen primer paso para mejorar sus operaciones, pero el valor viene de poder detectar la causa del tiempo de inactividad y qué factores influyen en él. Los sistemas MES no siempre pueden proporcionar esos datos, porque sencillamente no disponen de los medios para captarlos. Los sistemas heredados están diseñados para captar y almacenar registros, como los cambios de estado de las máquinas, pero no suelen tener 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 procesables.

Oliver Néron pasó 25 años observando estas cuestiones en la industria de las ciencias de la vida: "[En MES], si los datos no pueden extraerse o contextualizarse, incluso los terabytes de datos pueden resultar inútiles. La norma 21 CFR Parte 11 podría haber dado lugar a sistemas cerrados en el pasado, en los que los datos solían estar bloqueados, pero los nuevos sistemas abiertos que se ofrecen pueden amplificar el valor de los datos con análisis e IA."

¿Cómo puede un sistema superar estos retos al tiempo que es flexible y proporciona el contexto que su organización necesita? Mediante la integración de No-Code Applications que apoyan IIoT.

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

La naturaleza basada en la nube de las plataformas Frontline Operations proporciona una ventaja increíble cuando se trata de almacenar, acceder y manipular datos. Tulip facilita la extracción de datos de fuentes externas a las aplicaciones como:

• Sistemas ERP como SAP y Netsuite, bases de datos SQL y API HTTP
• Máquinas en red y heredadas
• IIoT dispositivos y sensores
• Detección por visión computerizada
• Entradas de datos humanos

Es fácil añadir una nueva fuente de datos a sus aplicaciones, y los conectores de la biblioteca Tulip facilitan la puesta en marcha en cuestión de minutos. Las máquinas también pueden conectarse y actualizarse rápidamente, sin necesidad de un extenso código personalizado.

Poder ver y crear análisis y cuadros de mando facilita ver el estado en tiempo real de su operación y observar de cerca las mejoras.

Centralizar los datos de todas las aplicaciones y tablas en una estructura compartida le permite recurrir a información importante en sentido ascendente o descendente, y ver rápidamente patrones y tendencias. La ventaja de no tener código brilla gracias a los análisis incorporados, que eliminan la necesidad de un complicado software adicional de inteligencia empresarial.

Los operarios de primera línea trabajan estrechamente con las máquinas todos los días y a menudo obtienen valiosos conocimientos de primera mano. La integración de IIoT en una plataforma de aplicaciones sin código permite registrar la información de las acciones del operario para comprender mejor lo que ocurre en sus operaciones. Las herramientas y los sensores inteligentes pueden aportar contexto a los tiempos de inactividad de las máquinas y a la ineficacia de las operaciones.

Los humanos son el centro de su operación. Mientras que los MES están diseñados para sistemas y máquinas, las soluciones basadas en plataformas sin código pueden diseñarse también para los humanos. Tulip le permite construir instrucciones de trabajo visuales para que las sigan los operarios e incorporar la recopilación de datos estandarizados mediante avisos, como los motivos de los tiempos de inactividad y el estado de las máquinas. Utilice estos datos humanos para aumentar los datos recogidos a través de las máquinas.

Agilice la recogida de datos de calidad en línea, dejando espacio para las comprobaciones de calidad en el flujo de trabajo existente del operario. Con las aplicaciones de flujo de trabajo guiado, es fácil para los operarios añadir notas e imágenes, lo que puede ayudar a un ingeniero a identificar rápidamente la causa raíz de un cuello de botella.

El contexto puede ayudar a los ingenieros a identificar patrones, tendencias y correlaciones. En lugar de realizar un seguimiento de las métricas centradas en la máquina, resulta sencillo supervisar todo el proceso, creando una instalación verdaderamente conectada.

Aunque los sistemas MES son extremadamente valiosos para el éxito de una operación, las plataformas Frontline Operations aportan más valor a través de la contextualización de los datos. Ser capaz de desbloquear el verdadero potencial de sus datos acelera las innovaciones en su proceso, y le permite desbloquear casos de uso complementarios en cada parte de su planta de producción de maneras que son inviables de escalar con un MES.