MES de última generación: pasando de los informes estáticos a la acción en tiempo real

Es una paradoja que todos los responsables de fabricación conocen muy bien. Tiene sensores en todas las máquinas y registros de cada turno, pero cuando se produce un cuello de botella, a menudo sigue sin saber por qué. Se ahoga en datos, pero le falta visibilidad.

El problema no suele ser que los datos no existan. El problema es dónde se encuentran.

Durante décadas, la industria ha confiado en soluciones como los sistemas de ejecución de fabricación con arquitecturas rígidas que funcionan más como cámaras acorazadas que como herramientas. Estos sistemas hacen un buen trabajo al ingestar grandes cantidades de datos para el cumplimiento normativo y el mantenimiento de registros, pero no logran que esa información sea accesible para las personas que la necesitan en la planta. Crean silos de datos en los que obtener una simple respuesta requiere un complejo proyecto de integración, una herramienta externa de inteligencia empresarial (BI) o un ticket al departamento de TI que puede tardar meses en ser respondido.

Aquí es donde la conversación debe cambiar. Debemos dejar de conformarnos con informes estáticos y obsoletos y empezar a exigir información real y útil. En esta publicación, vamos a explorar cómo es realmente el análisis avanzado en una MES y qué debe tener en cuenta al evaluar las capacidades analíticas de diferentes proveedores.

Una de las mayores fuentes de confusión en el mercado es que los proveedores suelen utilizar los términos «informes» y «análisis» de forma indistinta. No son lo mismo.

Los informes son históricos. Crean un registro de lo que ocurrió durante el último turno, el último día o el último trimestre. MES tradicionales, como Siemens o Rockwell, se crearon para eso. Son excelentes para registrar transacciones y generar un PDF al final del mes para demostrar el cumplimiento. Es una función útil y necesaria, pero no es análisis.

El análisis es predictivo y práctico. No solo registra el pasado. Interpreta datos en tiempo real para influir en el presente.

La diferencia entre estos dos conceptos suele reducirse a la accesibilidad. En una arquitectura monolítica tradicional, los datos de producción están bloqueados en bases de datos complejas. Si un ingeniero de procesos quiere visualizar una nueva métrica o correlacionar la temperatura con el rendimiento, no puede simplemente crearla él mismo.

En su lugar, tienen que enviar una solicitud al departamento de TI. Es posible que tengan que contratar a un científico de datos para que gestione la información o pagar una costosa integración con alguna herramienta de BI. Esto crea un cuello de botella en el que las personas que entienden el proceso se ven separadas de los datos que necesitan para mejorarlo.

El resultado es un retraso que las operaciones modernas no pueden permitirse. Para cuando recibe el panel de control que solicitó, la anomalía que se suponía que debía detectar ya ha provocado desperdicios o tiempo de inactividad. Está reaccionando a problemas que ya han causado daños, en lugar de prevenirlos mientras la línea sigue funcionando.

Si pregunta a diez proveedores diferentes qué significa «análisis avanzado», obtendrá diez respuestas diferentes. Por lo general, hablan de algoritmos complejos o grandes lagos de datos. Pero para las personas que realmente dirigen la planta, la definición debería ser mucho más sencilla.

El análisis avanzado no se trata de cuántos datos puede almacenar, sino de la rapidez con la que puede actuar en función de ellos.

Debemos cambiar nuestro enfoque de la visibilidad pasiva a los desencadenantes activos. En un entorno de última generación, un panel de control no es solo una pantalla. Es una entrada para su flujo de trabajo.

Cuando una métrica crítica se desvía, por ejemplo, una caída repentina en el rendimiento de la primera pasada, el sistema no debería limitarse a registrarlo para la reunión matutina. Debería alertar inmediatamente al supervisor o activar un flujo de trabajo específico de control de calidad para el operador de esa estación. El objetivo es impulsar una mejora inmediata, no solo documentar un fallo para más adelante.

Este nivel de viabilidad requiere un contexto que la supervisión tradicional de máquinas simplemente no puede proporcionar.

MES heredados suelen tratar las máquinas y las personas como entidades separadas. Pueden decirle exactamente cuándo dejó de girar un husillo, pero no ven lo que sucedía a su alrededor. ¿Estaba el operador cambiando una herramienta? ¿Estaban esperando materiales? ¿Hubo un cambio de turno?

Sin esa capa humana, los datos de las máquinas no son más que ruido. Las plataformas de última generación, como Tulip este problema combinando la supervisión de las máquinas (IoT) con los datos humanos. Dado que el operador interactúa con una aplicación mientras trabaja, se obtiene un registro completo de quién hizo qué, cuándo y por qué. Se pueden correlacionar las alarmas de las máquinas con pasos específicos del operador o lotes de material. Esto le proporciona una visión completa de la eficacia general de sus equipos, en lugar de solo la cifra final.

Los sistemas tradicionales tratan el análisis como algo secundario o como un módulo independiente. Se tiene el MES central y, encima, una capa de generación de informes. Por eso «extraer los datos» suele ser un quebradero de cabeza tan habitual. En una plataforma componible como Tulip, la arquitectura se invierte. Dado que las aplicaciones son la fuente de datos, se obtienen varias ventajas claras:

• Los análisis son nativos e instantáneos. Cada vez que un operador interactúa con una instrucción de trabajo, registra un defecto o completa un paso, esos datos están disponibles al instante para su análisis. No hay ningún proceso de extracción, transformación y carga (ETL) que pueda fallar, ni ninguna capa de integración compleja que configurar.

• El acceso a los datos se democratiza. En el modelo tradicional, el seguimiento de un nuevo KPI suele requerir un documento de requisitos y una larga espera por parte del departamento de TI. Con un enfoque de plataforma, el ingeniero responsable del proceso también es responsable del análisis. Puede crear gráficos en cuestión de minutos utilizando una interfaz de arrastrar y soltar sin necesidad de saber SQL ni abrir un ticket de soporte técnico.

• La agilidad se convierte en la norma. Modificar un informe en un sistema heredado puede parecer a veces un proyecto complejo. Con una plataforma componible, es solo parte de su rutina diaria de mejora continua. Puede iterar en sus paneles de control con la misma rapidez con la que itera en sus procesos de producción.

Esto contrasta radicalmente con el arduo trabajo que requieren los sistemas tradicionales. Cuando se elimina la fricción entre la recopilación y la visualización de datos, se deja de tratar el análisis como un proyecto periódico y se empieza a considerar como una palanca operativa continua.

Cuando evalúa un nuevo sistema, es fácil distraerse con los llamativos paneles de control de una demostración. Pero para impulsar realmente el rendimiento, debe fijarse en cómo están construidos esos paneles y de dónde proceden los datos. Estas son las capacidades básicas que diferencian una herramienta de generación de informes tradicional de una plataforma de análisis moderna.

Datos operativos unificados y en tiempo real

Los fabricantes quieren una única versión de la verdad que abarque todas las máquinas, personas y procesos, de modo que puedan comprender rápidamente lo que está sucediendo por línea, producto y turno. En lugar de extraer hojas de cálculo de múltiples sistemas, el objetivo es ver el rendimiento en un solo lugar y confiar en él.

En Tulip, los datos de las aplicaciones de los operadores, las máquinas y nuestras tablas de datos integradas fluyen hacia la misma capa de análisis. Eso significa que las finalizaciones, las listas de verificación, los controles de calidad y los estados o recuentos de las máquinas aparecen juntos en los gráficos que usted crea. Solo tiene que elegir las aplicaciones o máquinas que le interesan, y Tulip le Tulip dividir esos datos combinados por elementos como producto, turno o estación sin necesidad de manipularlos manualmente.

Análisis sin código para los KPI de producción

La mayoría de las plantas tienen dificultades porque los informes útiles requieren a alguien con conocimientos de BI o soporte informático, por lo que los equipos de primera línea esperan días o semanas para obtener nuevas perspectivas sobre sus KPI. Lo ideal es que los responsables de producción y CI puedan crear y ajustar sus propios paneles de control para el rendimiento, la producción y el tiempo de inactividad.

En Tulip, los análisis se crean utilizando nuestro editor visual, en el que los usuarios seleccionan su fuente de datos, los filtros (por ejemplo, «Línea 1, últimos 7 días») y cómo desean agrupar los resultados (por hora, turno, producto, operador). Los cálculos habituales en la fabricación, como recuentos, medias y tasas, se configuran con menús desplegables en lugar de código. El resultado es que los supervisores pueden crear o modificar gráficos ustedes mismos en cuestión de minutos para ver, por ejemplo, las tendencias del tiempo de ciclo por SKU o el rendimiento de la primera pasada por turno.

Análisis nativo de máquinas y OEE

Las plantas suelen tratar los datos de las máquinas como un proyecto independiente, con registros históricos e informes personalizados que rara vez coinciden con lo que los operadores e ingenieros ven en su trabajo diario. Lo que realmente interesa es obtener rápidamente métricas estándar, como el OEE y el análisis del tiempo de inactividad, sin necesidad de un costoso proyecto de TI.

En Tulip, una vez que las máquinas están conectadas y envían señales básicas (como en funcionamiento, inactivas, detenidas y recuentos), la plataforma proporciona análisis listos para usar que calculan la OEE y las métricas relacionadas a lo largo del tiempo. Estos gráficos pueden mostrar el OEE por hora, por turno o por pedido, junto con desgloses de dónde se pierde tiempo. Dado que estos datos de la máquina residen en el mismo sistema que las aplicaciones del operador, puede conectar directamente las métricas de tiempo de inactividad y rendimiento con cambios, inspecciones o pasos de proceso específicos.

Análisis integrados y basados en roles en aplicaciones

Los fabricantes quieren que los KPI sean visibles donde se realiza el trabajo, no ocultos en un portal de informes independiente que rara vez se abre. Los operadores necesitan vistas sencillas y en tiempo real; los supervisores y los ingenieros necesitan desgloses un poco más detallados, todos ellos alineados con los mismos datos subyacentes.

En Tulip, los análisis que usted crea se pueden incorporar directamente a las aplicaciones que utilizan los operarios y los responsables en la planta de producción. Un operario puede ver el takt actual frente al real, el trabajo en curso y los desechos del pedido actual directamente en la pantalla de instrucciones de trabajo. Un supervisor que utilice una aplicación diferente puede ver un panel de control en tiempo real de varias estaciones con desgloses por turno o producto. De este modo, todos ven los mismos datos, pero con el nivel de detalle y el contexto que se ajusta a su función.

Información asistida por IA y previsiones basadas en aprendizaje automático

Los equipos suelen saber que hay señales en sus datos, pero carecen del tiempo o los conocimientos necesarios para buscarlas, especialmente cuando se trata de detectar patrones o predecir problemas. Una idea interesante es permitir que las personas «formulen preguntas sobre sus datos» en lenguaje natural y obtengan respuestas sensatas y prácticas.

En Tulip, las funciones de IA pueden leer los datos almacenados en Tulip y ayudar a los usuarios a generar análisis describiendo lo que desean ver, como «mostrar la tasa de defectos por producto durante el último mes». El sistema puede sugerir gráficos o resaltar tendencias sin que el usuario tenga que crear cada paso desde cero. Para métricas basadas en el tiempo, como el rendimiento o los defectos, Tulip añadir líneas de previsión sencillas que proyectan los valores futuros probables, lo que ayuda a los planificadores y a los responsables de CI a detectar los problemas con la suficiente antelación para ajustar los calendarios, la dotación de personal o los procesos antes de que el rendimiento se vea afectado.

En última instancia, el objetivo es tomar mejores decisiones, no solo crear mejores gráficos. Cuando se proporcionan los datos adecuados a las personas que pueden actuar en consecuencia, se transforma el análisis de una carga informativa en una ventaja competitiva.

La diferencia entre las capacidades teóricas y el impacto en el mundo real se hace más evidente cuando se observa cómo los fabricantes utilizan realmente estas herramientas en la práctica.

Un fabricante líder en almacenamiento de energía de larga duración ofrece un ejemplo perfecto de este cambio de los «informes tradicionales» a la «acción en tiempo real».

Antes de adoptar un enfoque componible, este fabricante se encontraba atrapado en la misma «brecha analítica» que describimos anteriormente. Sus datos críticos de calidad estaban atrapados en papel. Los ingenieros dedicaban horas cada semana a descifrar cientos de resultados de pruebas de presión escritos a mano. Esto no solo era ineficiente, sino que creaba un peligroso punto ciego. Si una máquina comenzaba a desviarse de las especificaciones a mitad del turno, los datos existían, pero no eran visibles. El problema solo se descubría horas más tarde, una vez que los ingenieros terminaban de descifrar los registros, a menudo después de que las piezas defectuosas ya se hubieran fabricado.

Al pasarse a Tulip, cerraron el círculo entre el operador y los datos. Sustituyeron los portapapeles por una aplicación que captura al instante los resultados de las pruebas de presión y los vincula al código QR serializado del producto. Dado que la aplicación es la fuente de datos, los análisis son nativos e inmediatos. No hay que esperar al informe de fin de turno.

Este cambio desbloqueó los «desencadenantes activos» que definen el análisis de última generación. Ahora, si se produce un evento crítico en una máquina o un fallo de calidad, el sistema no se limita a registrarlo en una base de datos. Desencadena una automatización que envía una alerta a un canal compartido Microsoft . Esto reúne instantáneamente a los ingenieros adecuados, lo que les permite diagnosticar y resolver los problemas en tan solo 20 minutos.

Pasaron de un sistema que documentaba los fallos días después a otro que ayuda a prevenirlos en cuestión de minutos. Ese es el poder de la democratización: cuando se proporcionan a los trabajadores las herramientas necesarias para recopilar y actuar sobre sus propios datos, se deja de reaccionar ante el pasado y se empieza a controlar el rendimiento.

La era en la que se dependía de informes PDF estáticos para llevar a cabo operaciones dinámicas ha llegado a su fin. El ritmo de la fabricación moderna exige algo más rápido, más flexible y más accesible. MES de última generación no consiste en contratar a más científicos de datos o crear lagos de datos más grandes. Se trata de romper las barreras entre las personas que realizan el trabajo y los datos que generan.

Eche un vistazo detenidamente a sus sistemas actuales. ¿Le proporcionan un «informe» de lo que salió mal ayer o le ofrecen «análisis» para solucionar lo que está sucediendo ahora mismo?

Si todavía espera días para obtener respuestas que deberían tardar segundos, es hora de replantearse su arquitectura. ¡Póngase en contacto con un miembro de nuestro equipo hoy mismo para descubrir cómo Tulip ayudarle a impulsar acciones en tiempo real en todas sus operaciones!