Por qué utilizar la lente de ayer para evaluar el MES de hoy no funciona

Si ha hecho clic en este artículo para leerlo, supongo que siente curiosidad por MES o está lo suficientemente familiarizado con él como para tener una opinión. Yo también tengo algunos puntos de vista y uno de ellos es que la fabricación está desatendida.

Sin embargo, eso está cambiando con IIoT, AI/ML, y no-code. Durante las últimas décadas, la fabricación se ha basado en los sistemas de ejecución de la fabricación (MES) tradicionales. En los últimos años, se han desarrollado nuevas tecnologías y las soluciones MES de nueva generación se han incorporado al panorama. Evaluar las soluciones MES de la misma manera puede hacer que se pierda criterios clave y resultados valiosos: agilidad, velocidad, mejor experiencia de usuario, datos más accesibles, tiempo de obtención de valor más rápido.

En este artículo, trataré las tendencias del sector que deberían hacerle reconsiderar lo que busca en una plataforma MES.

Y quizás, después de todo este tiempo, lo que sus operaciones necesitaban estaba más allá de las capacidades de lo que una solución MES tradicional puede ofrecer.

Aún así, en la década de 2020, más del 70% de los errores en los entornos de fabricación están relacionados con el factor humano. Automatizar a los humanos es caro e inútil, mientras que aumentar los flujos de trabajo humanos para que sean más eficientes y den lugar a menos errores... eso tiene sentido.

En otras palabras, el error humano no es en realidad un problema humano. Es un problema de los sistemas de trabajo, junto con la falta de flexibilidad para aumentar los procesos de los trabajadores.

Invertir en automatización, sensores, dispositivos conectados, etc., y luego darlo por terminado no es innovación digital. El verdadero cambio solo se produce cuando se pone la tecnología en manos de quienes mejor entienden la fabricación y se capacita a los trabajadores de primera línea.

Lo que esto parece es permitir a los ingenieros y a veces a los trabajadores de primera línea reinventar su trabajo trabajando dentro de una experiencia de usuario flexible y dinámica. Algunos ejemplos de estas tecnologías aumentativas son la instrucción de trabajo digital, las comprobaciones de calidad en línea conectadas a IoT y las plataformas de desarrollo sin código que mejoran los sistemas de trabajo y disminuyen los errores hasta acercarlos a cero. Cualquier solución que muestre como su característica principal la reproducción de procesos analógicos en una pantalla digital es fundamentalmente defectuosa.

Si busca "MES is Dead", encontrará un montón de artículos que lo declaran realmente muerto frente a otros que simplemente lo resucitan de nuevo en otra forma insertando IIoT.

Está claro que existe una gran frustración subyacente sobre las soluciones MES en el mercado. No hay más que preguntar a los equipos informáticos encargados de dar soporte a las MES. Estarán escuchando un rato...

Diseñado en la era preIoT, pre-AI/ML, el MES tradicional nunca se diseñó para procesar datos procedentes de un conjunto de sensores, y mucho menos, para agregarlos y ofrecer perspectivas en tiempo real. En su lugar, lo que se obtiene es otro silo de datos, como un historiador de planta.

Dado que el MES se diseñó en la era anterior a la nube, a menudo limita las operaciones a una única planta y no es configurable con la automatización y el ERP debido a las intrincadas personalizaciones.

Felizmente inconscientes de que el modelo ISA-95 no es más que un buen modelo abstracto cuyas líneas entre los niveles se desdibujan rápidamente, los compradores de MES observan cada vez mayores diferencias entre lo que esperan y lo que obtienen como producto.

He aquí un ejemplo de cómo es esa brecha:

Un comprador puede esperar conectar una pistola dinamométrica para recoger datos, o una impresora para imprimir una etiqueta. Y puede que prevean un máximo de 30 minutos. Sin embargo, lo que en realidad acaba ocurriendo es que el comprador necesitará un experto adicional en cada nivel para elaborar este proceso.

¿Qué aspecto tiene esa configuración en un MES de última generación como Tulip? A diferencia de la solución tradicional, los compradores pueden conectar inmediatamente su dispositivo a un dispositivo de borde que ejecute node-red, configurar un activador en la aplicación sin código y hacer que los datos aparezcan al instante en un tablero o una tableta, todo en tiempo real.

Microsoft acaba de anunciar su Nube para la fabricación para dar soporte a soluciones de fabricación de extremo a extremo utilizando IoT, computación basada en la nube, IA y servicios de realidad mixta. Se dirigen específicamente a lo que denominan escenarios prioritarios de la industria, como la fábrica ágil del futuro y la transformación de la mano de obra, que conectan a los trabajadores de primera línea, las máquinas, el flujo de trabajo y los procesos empresariales.

AWS también está haciendo algo similar. Proporcionan una gran cantidad de servicios que dan soporte a casos de uso de fabricación. Sus principales soluciones son AWS IoT Greengrass y los 5 servicios de ML industrial que incluyen Visión y Monitorización de equipos.

Si algo nos enseñan estas iniciativas de dos potencias tecnológicas es que el cambio hacia las soluciones basadas en la nube ya ha comenzado.

Dado que las empresas siguen elevando y trasladando aplicaciones a la nube y cada vez se sienten más cómodas con la adopción de la nube, los proveedores que puedan funcionar de forma nativa en estas plataformas y utilizar estos servicios tendrán enormes ventajas.

Recientemente, presenté en un seminario web "5 criterios cruciales a la hora de evaluar las soluciones MES de nueva generación" con Jason Dietrich de Tulip donde cubrimos qué tener en cuenta a la hora de evaluar las soluciones MES de nueva generación y qué escollos evitar.

Tulip es una plataforma de operaciones de primera línea sin código, IoT-nativa y que se integra con otros sistemas como ERP, herramientas de productividad, etc.

Empresas de todos los tamaños y de todos los sectores, como el farmacéutico, la electrónica de consumo, la industria aeroespacial y de defensa, la fabricación por contrato, la automoción, la confección y los dispositivos médicos, han implantado Tulip para aumentar el número de trabajadores, evitar errores en los procesos, recopilar datos y mejorar las operaciones.