Manufacturing intelligence. La fábrica humana y digital ... · ciclos de mejora PIM People Integrated Manufaturing Inteligencia tecnológica distribuida ... El soporte activo de

Manufacturing intelligence. La fábrica humana y digital del

futuro

2

A las puertas de una nueva revolución

3

Algunas reflexiones

“Nunca pienso en el futuro porque viene suficientemente pronto”

Y cómo viene???• Si PIB= población laboral X productividad por persona

• Si los países en vías de desarrollo van igualando su productividad a los desarrollados.

• El PIB va a ser únicamente proporcional a la población activa ??

4

Avances disruptivos

5

La cuarta revolución industrial

El hombre siempre ha reaccionado con mejoras disruptivas

6

Madurez de nuestros modelos de mejora

RentabilidadInnovaciónSostenibilidadCompetitividad

La implantación de Lean ha sido escalonada en el tiempo por sectores…

Automoción Aeronáutico Agroalimentario

… y al alcanzar la madurez, los resultados se aproximan a la asíntota

LEAN

■ Progresión ralentizada■ OEE’s estancados■ Continuos alti-bajos en la implicación de las

personas■ Avances tecnológicos demandan mejoras

drásticas de conocimiento■ Desarrollo de las personas a remolque de la

tecnología■ Defectivo controlado pero Cpk < 6σ■ Industrializaciones poco fluidas■ Márgenes reduciéndose anualmente■ …t

Re

sulta

dos

La excelencia en las fábricas ha estado muy ligada al Lean manufacturing.

7

Fábrica tecnológica y digital§ Propuesta de sisteplant

Empresa vibrante

Empresa digital (SW inteligente 4.0)

Fábrica humana colaborativa 4.0

Aula LAB:Ensamblaje de flujo

de ideas

Gestión basada en conocimiento

tecnológicoCiclos de MR

Prisma

Ingeniería, Mantenimiento y medioambiente

Promind Inteligencia tecnológica

i-Tracker ciclos de mejora

PIMPeople Integrated

Manufaturing

Inteligencia tecnológica distribuida

Captor i-MES

8

Fábrica tecnológica y digital§ Nuestra propuesta

Pilares

§ Sustentada en 3 pilares que contienen su esencia y que son complementarios entre sí, aunque no excluyentes.

9


AgilidadEl despliegue de este pilar se estructura en dos ejes:

■ La elevada volatilidad del mercado implicando cada vez ciclos de vida más cortos, personalización a cada cliente y servicio inmediato, requiere flexibilidad y polivalencia extremas que únicamente pueden lograse mediante concepciones innovadoras:

– de los procesos productivos, de modo que éstos sean extremadamente ágiles para adaptarse a cualquier tipo de cambio.

– de las tecnologías de fabricación, que resuelvan las limitaciones que presentan las concepciones tradicionales.

Eje

TE

CN

OL

OG

ÍAS

F

AB

RIC

AC

IÓN

Eje

FL

UJO

S

10


InteligenciaEl despliegue de este pilar se estructura en dos ejes:

■ La necesidad de eficiencias y niveles de calidad de proceso excelentes, unida a la creciente complejidad de los activos industriales, exige una inteligencia tecnológica en las empresas que debe articularse con sumo detalle para lograr armonía entre:

– profundo conocimiento de los procesos y del comportamiento de los fenómenos físicos para comprender no solo el qué, sino el por qué.

– desarrollo de la capacitación tecnológica de las personas a todos los niveles de la organización, hasta nivel de operario.

Entorno habitable

Eje

PE

RS

ON

AS

Eje

CO

NO

CIM

IEN

TO

11

Inteligencia tecnológica§ Por qué es necesario?

El gran desafío:

Es necesario un cambio cultural a todos los niveles de la organización.

Para lograrlo, es necesario transferir de manera escalonada y selectiva la mayor parte de la plantilla hacia el cuadrante “señalado”.

Ello se realiza en etapas:

1. Inmediato: reubicación de las personas en el cuadrante adecuado a su conducta actual.

2. Escalonado: articular su transferencia progresiva mediante retos tecnológicos avanzados.

La conducta de tipo “intrínseca” no es innata, se desarrolla.

Sólo en uno de los cuadrantes se añade valor diferencial en la nueva economía del conocimiento

Tareas

Algorítmicas(solución conocida)

Novedosas(solución desconocida)

Mot

ivac

ión

extr

ínse

caM

otiv

aci

ón in

trín

seca

Per

son

as -

Co

nd

cuta

s

Asusta

Aburre

1º

1º

2º

Desalineamiento entre las tareas y conductas actuales

12

Inteligencia tecnológica§ Por qué es necesario?

El profundo conocimiento tecnológico permite convertir en oportunidades las limitaciones actuales

Toma de decisiones en base a prueba-error o análisis del pasado.

Industrializaciones lentas y poco robustas.

Elevados costes para aseguramiento de lacalidad (defectivo controlado pero Cpk<6σ).

Elevado consumo energético y de recursos naturales (agua,…)

Infrautilización del potencial de las personas.

Documentación del know-how escasa, obsoleta o en cabeza de unos pocos.

Largos periodos de aprendizaje de nuevas incorporaciones.

Baja capacidad de innovación desde el proceso.

Sobremantenimiento para asegurar la fiabilidad.

Activos industriales evolucionando rápidamente y crecientes en complejidad.

Proceso de mejora maduro:OEE’s estancados.

Desarrollo de las personas a remolque de la tecnología.

Continuos alti-bajos en la implicación de las personas.

Márgenes reduciéndose.

Permite accionar las palancas adecuadas para evolucionar la situación actual.Como las siguientes, y muchas más…

13


13

TI’s proactivas

■ En cualquier proceso industrial intervienen simultáneamente múltiples variables, que además pueden interrelacionarse entre sí, condicionando el resultado. Asimismo, estas variables pueden variar su valor a lo largo del tiempo.

■ Todos estos datos pueden capturarse automáticamente, pero ¿cómo convertir esta masa ingente de datos en conocimiento? Una parcela matemática, con ayuda de software resuelven este inconveniente.

■ El soporte activo de TI’s con inteligencia artificial permite modelizar los fundamentos físicos de los fenómenos que nos ocurren para su facilitar su interpretación y la adquisición de conocimiento que permita modificar las condiciones para mejorar los resultados.

■ Con un enfoque esencialmente proactivo; pronosticando comportamientos futuros, recomendando regulaciones para funcionamientos óptimos y gestionando por excepción, todo ello en tiempo real.

14

Manufacturing intelligence§ TICS Proactivas

Modelo integrado de sistemas, que permite implementar un modelo de gestión basado en el despliegue de inteligencia tecnológica.

15


i MES

16

i MES§ Manufacturing intelligence

Fábrica Visual

Análisis y eventos de

mejora

Sist. de medida, KPIs y C. Mando

Reuniones Lean Mgmt

Gestión por excepción

Paneles visuales en planta, con información on line de la situación en curso y los principales indicadores, adecuados a las necesidades de gestión de cada usuario.

Libre definición de indicadores y presentación de los mismos en cuadros de mando vivos. Identificación precisa y objetiva de las pérdidas y alineamiento de acciones desde el indicador local al global agregado.

Utilidades de análisis de la información para la detección de tendencias y causas origen, que permitan identificar áreas de mejora y direccionar proyectos.

Modelo organizativo empujado por la información suministrada por captor, con entornos planificados de reunión que permitan implantar una cultura crítica que impulse la toma de acciones.

En base a la evolución de los indicadores y de la situación en planta, captor decide solicitar la atención del usuario para que intervenga cuando sea necesario.

17


CAPTOR3.

Soporte de forma coordinada los siguientes modelos de gestión concurrentes:

Gestión planificada: dando soporte con información fiable y procesada a los entornos de gestión definidos (reuniones de 5 minutos, reuniones de mejora...).

Gestión on line: permitiendo la creación de cuadros de mando y layouts “vivos” con la situación de variables y KPIs actualizada en tiempo real.

Gestión analítica: que permite la búsqueda de las causas origen y la evolución principal de diferentes indicadores, relacionados con otras informaciones de interés actuales y/o históricas.

Gestión por excepción: Una vez modelizadas las situaciones que queremos identificar en planta, es el propio sistema el que detecta los sucesos correspondientes, disparando una cadena de atención que avisa a los usuarios cuando su intervención es requerida.

Identificación valor vs. desperdicio

Despliegue Estratégico

Indicador O EE VL-6 O EE GMF I OEE FA NTÁSTICAS

VALOR ACTUAL 91% 88% 88%VALOR

O BJETIVO 95% 93% 92%

AHORRO 139.403 € 59.572 € 76.951 € Evento Proyecto

1 kaizen 1 kaiz en 6 kaizen 3 kaiz en 2 kaizen 2 kaiz en 2 kaiz en 2 kaizen 6 kaiz en 2 kaizen 0 kaiz en 0 kaiz en

PLAN Nº ACCIÓN IndicadorValor de PARTIDA

Índicede prioridad

Valor OB JETIVO Valor ACTUAL RESPONSABLE

Fecha Objetivo

Fecha Fin r eal

Grado Avance TIPO

M es inicio Mes Fin ENE FEB M AR AB R MAY JUN JUL AGO SEP OC T NO V DIC

2do+3er KAIZEN

SISTEPLANTHOYER 1 SMED HO YER Tiempo Cambio

Formato HO YER3,0% 10,00 1,5% J os e Antonio

RU IZ ◔ 2 4 4 2

4to KAIZEN SISTEPLANT

TODAS 3 WORKSHO P cambios planificación Cambios plani fic ac ión

0,1% 10,00 0,1% Pep GÓM EZ ◔ 3 7 7 3

HOYER 6 INVER SIÓN nueva formadora de cajas Hoyer Paros formadora HO YER

0,3% 10,00 0,1% Juan SINTES 2 3 3 2

HOYER 21 WS Anális is detalle microparos H OYER OEE HO YER 87,5% 10,00 89,0%J os e Antonio

RU IZ 2 3 3 2

VL-6 22 WS Anális is detalle microparos VL6 OEE VL-6 91,2% 10,00 95,0% Xav i AM AT 2 3 3 2

OEE G MF I 87,5% 93,0%

OEE GM F II 89,4% 93,0%O EE Ll MAN 90,0% 92,0%

OEE RUF Ll 86,0% 88,0%OEE

FAN TASTICAS88,0% 92,0%

OEE TRONC OM I 91,7% 94,0%

VL-6 7 SMED VL-6Tiempo Cambio

Form ato VL-6 1,0% 4,40 0,5%Xav i AM AT

J os ep POCO RULL

2 10 10 2

Tiempo Cambio For mato L l MAN

3,3% 1,7%

Tiempo Cambio Formato RU F L l

4,3% 2,2%

Tiempo Cambio Form ato GM F I

0,5% 0,3%

Tiempo Cambio Formato G MF II

0,3% 0,2%

VL-6 9 EQUIPO de TRABAJO mejora de robot Av ería robot VL-6 0,3% 3,40 0,2%Manel AGUILERACar los ANTOLÍN 3 1 2 3 3

HOYER - VL6 - TRO NCOM I

2 WORKSHO P Prov-Comp-Cal Paros Form adora 0,4% 3,10 0,2% Patric io GAR RIDO

3 3 4 3 3

CO CINAS 18 STAN DARD formatos/embalajes M .P. Salud LaboralBajas

- - 3 ,00 - - Xav i AM ATJose HONRU BIA

3 8 10 3 3 3

GM F I-GM F II 12WORKSHO P " mejorar" Credibilidad (reprogramación) Paros fr eezer 0,2% 2,90 0,0% Manel AGUILERA 1 3 4 1 1

Troncom I 15STAN DARIZA R arrancada(Control proceso) mermas m ix 0,4% 2,90 0,1% Pep GÓM EZ 2 9 9 2

HO YER-VL6-GM FI-GMFII-TRONCOM I-R UF

Ll-Ll MAN-5 Definición/standariz ación AutoMto Cumpl im ento

automantenimiento- - 2 ,40 100,0% Manel AGUILERA

Car los ANTOLÍN2 9 9 2

HOYER 4 WORKSHO P AM FE Definición de stocks repuestos

Tiem po avería 1,1% 2,35 0,7% Manel AGUILERACar los ANTOLÍN

2 9 9 2

Paros en freezer 0,1% 0,1%

Paros fa l ta de mix 0,1% 0,1%

2do+3er KAIZEN

SISTEPLANTTODAS 8 SMED montajes

Horas Hombre L im piezas 0,0% 1,70 0,0%

J os e Antonio RU IZ

Jose María PASTOR

2 5 7 2 2 2

E N E F EB M A R A BR M A Y J UN J UL A G O S EP O CT NO V DI C

2 ka iz en 1 k ai zen 1 ka iz en 1 k ai zen 1 ka ize n 2 kai ze n

1 ka iz en 1 ka ize n 1 k ai zen 1 ka iz en 1 kai ze n 1 k ai zen 1 ka ize n

1 ka iz en 1 kai ze n 2 ka ize n

1 ka iz en

1 ka iz en 1 ka ize n

1 k ai zen 1 ka iz en 1 ka iz en 1 ka ize n 1 ka ize n

1 k ai zen 1 ka iz en 1 ka ize n

1 ka ize n

1 k ai zen 1 ka ize n 1 kai ze n

1 k ai zen 1 ka iz en 1 kai ze n

1 kai ze n

1er KAIZEN SISTEPLANT

5to KAIZEN SISTEPLANT

C arl os A N T O LÍN

Jo se p PO C O R UL L

S an t os G A R CÍ A

P at r ic io G AR R I DO

Jo sé H O N R UB IA

Jo sé M a rí a P A ST O R

X av i A M AT

Jo se A nt on i o R UI Z

Pe p G Ó M E Z

M ane l A G U IL ER A

J uan SI N TE S

0,0 horas

0,0 horas

- €

0,0 horas

Fe ch a crea ci ón : 24/02/2010

R E S PO N SA B LE

Nº EVENTOS

92%

34.040 €

88%

49.775 €

8

Xav i AM AT 2

SEGUIMIENTO 2010

GM F I-GM F II 23 WS Anális is detalle microparos G MF I-II 10,00

89%

31.017 €

O EE G MF II

Do it

OEE HO YER

88%

N i ve l de sp l ie gue :

Fec ha ú l ti ma re vi si ón :

O EE Ll MANU AL

90%89%

93%

32.472 €

82

HH CA MBIOHH LIMPIEZAS

OBJETIVOS ESTRATÉGICOS

O EE TR ONCOM I

92%

94%

26.669 €

OEE RUF LLENADO RA

86%

0,0 horas

- €

2 5 5

Ll M AN - RUF Ll 24 WS Anális is detalle microparos Ll MAN -RU F Ll 10,00J os e Antonio

RU IZ 2

FANTASTICAS - Troncom I 25

WS Anális is detalle microparos FANTÁSTICAS-TR ONCOM I 10,00 Pep GÓM EZ 2 9 9 2

Ll M AN - RUF Ll 13 SMED LL. M ANUAL + RU F 4,10J os e Antonio

RU IZSantos G ARCÍA

2 9 9 2

GM F I-GM F II 11 SMED GM F I + GMF II 3,40 Xav i AM ATPep GOM EZ

2 6 6 2

VL-6 10 definición standard sistema de alimentación 1,90 Xav i AM AT 1 3 3 1

JAR

JG

JS

XA

JAR

XA

J AR

JG

XAJ P

J ARSG

XAJG

M ACA

MACA

PG PG

XAJH

XAJH

XAJ H

MA MA

JG

MACA

MACA

XA

J ARJ MP

JARJ MP

JARJMP

Sistema de gestión de la mejora continua

Sistema de Medida Paneles de Planta

Sistema de reuniones

Gestión de mejora

18


CAPTOR3. CAPTOR3.CAPTOR3.

19


EAKM

20

“La biblioteca es ilimitada y periódica. Si un eterno viajero la atravesara en cualquier dirección, comprobaría al cabo de los siglos que los mismos volúmenes se repiten en el mismo desorden”

“Tenemos toda la información del mundo. Nuestro único problema es clasificarla”.

Jorge Luís Borges. La Biblioteca de Babel

21

EAKM: Enterprise assests knowledge management§ Manufacturing intelligence

EAKM

Optimización

Activos

Gestión del Conocimiento

RCM- Fiabilidad

Procedimientos

Diagnósticos de Averías

22


El objetivo es proporcionar una fiabilidad al 100% de las instalaciones y garantizar las condiciones estables de los ensayos.

Principales Capacidades• Gestión Íntegra del Ciclo de Vida de Activos bajo las ISO 55.000.• Orientado a la distribución del Conocimiento• Algunas características funcionales:

• Información arborescente y agrupaciones funcionales horizontales• Gestión del Mantenimiento Correctivo, Preventivo, Predictivo y de

Mejora Continua.• RCM: Reliability Centered Maintenance• Gestión y Distribución del Conocimiento• Sistema Experto de Diagnóstico de Averías• Gestión de Repuestos y Aprovisionamientos• Optimización del Mantenimiento, Stocks y Compras• Movilidad mediante Smartphones• Integración con SCADAS,• Integración con ERPs• Integración con sistemas MES y de Simulación• Gestión de Energía

23


H. San Pedro

H. General

C.A.R.P.A.

24


LÓGICA• Cada Activo se asocia a

sus Gamas y éstas con los Defectos-Causas que Inhiben, previenen....

• La aparición de Órdenes“correctivas” se compara e investiga “ciclos ocultos”(DCAs)

• La repetición de cada Defecto-Causa asociado con el Preventivo se controla.

UTILIDAD• Si la observación permite

“detectabilidad” el procedimiento es ok.

• Si el observador es poco riguroso queda patente

• Si la frecuencia o contenido pueden cambiarse queda evidente

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iTracker

26

iTracker: Mejora R/C y ciclos de mejora§ Manufacturing intelligence

Gestiona y difunde las actividades de mejora de toda la organización

§ Definición de objetivos de negocio – objetivos de mejora. Despliegue en cascada asegurando trazabilidad entre los indicadores locales y estratégicos

§ Recogida y direccionamiento ágil de iniciativas de la organización

§ Seguimiento y avance de acciones y su impacto en las KPIs. Visión gerencial de la iniciativa de mejora

§ Medición de su impacto en la cuenta de resultados

§ Gestión administrativa de grupos de mejora: actas, planes de trabajo, documentación, estándares de análisis,

§ Repertorio indexado de iniciativas, resultados, buenas prácticas, …

Objetivos de negocio

Gestión de mejora y eventos

Impacto en KPIs

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iTracker: Mejora R/C y ciclos de mejora§ Manufacturing intelligence

28


Eventrack

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Eventrack: Eventos y gestión por excepción§ Manufacturing intelligence

• WFlow con rutina de atención• Mail, Aviso• Registro de valores• ……

• Evolución de KPIs (OEE 70%)• Valor de variables (T>140º)• Sucesos (control de calidad

fuera de norma)

• Intervención• Análisis• Idea de mejora

Atención Acción Suceso

Los equipos de gestión son recursos escasos.

El sistema de información traza las situaciones relevantes en planta, solicitando / registrando la situación acaecida.

30

Eventrack: Eventos y gestión por excepción§ Manufacturing intelligence

• OTs retrasadas• Finalización de Contratos o

Garantías• Solicitudes/OTs con antigüedad

mayor a ...• Etc.

• Generación de una nueva solicitud• Apertura de OT con Equipo bajo

contrato• Consumo de un Repuesto Crítico• Etc.

• X % sobre presupuesto de una entidad

• Tiempo de resp. medio > ...• Nº de OTs pendientes > …• Cumplimiento de Preventivo < ...

De verificación periódica Sobre Indicadores Variaciones de datos on line

Una vez definido el modelo del sistema se definen eventos para detectar situaciones específicas en la operación y avisar al gestor o registrar las condiciones.

Diferentes naturalezas de eventos…

31

Inteligencia tecnológica

Modelización y

Optimizaciòn

32

Modelización, optimización y experimentación§ Manufacturing intelligence

Modelos Detección

Experimentos

Utilidades

Despliegue en instalaciones

Ejecución Utilidades

Conectividad

Estados, variables, indicadores

Láminas, servicios, aplicaciones,

informes

Gestión de Retos de Mejora

Modelado Modos de Fallo

Regresión

Clasificación

Estadística

EcuacionesDiferenciales

Eventos

Control Estadístico

Utilidades Online

Monitorización

Detección Fallos

Adquisición Datos

Utilidades Supervisión

Análisis Co-variables / condicionantes modos de Fallo

Retos

Almacén Datos

Sesiones Análisis

Utilidades

Análisis no-estacionario

Predictivo

Análisis Residuos

Actuación

33

Modelización, optimización y experimentación§ Manufacturing intelligence

Ciclo de generación de conocimiento: Análisis del modeloPotencia de análisis

§ Muestra las dependencias en entornos de múltiples entradas y múltiples salidas.

§ Visualiza si la mejora de una variable de salida puede afectar a otras negativamente.

MIMO (Multiple Input Multiple Output)§ El efecto de

modificación de una variable de entrada puede no tener un impacto lineal en la salida.

§ Visualiza cómo varía la salida en función del valor concreto de cada variable de entrada.

Efectos principales

§ Representa el tiempo de reacción.

§ El efecto resultante de la actuación sobre determinadas variables puede ser progresivo, no manifestarse inmediatamente.

Retardos y efectos progresivos

§ Muestra el detalle de la dependencia entre dos variables.

§ Permite identificar efectos contrapuestos. Podría ser imposible incrementar dos variables de entrada simultáneamente.

Interacción detallada

Entrada1

Entra

da2

Sal

ida

Variables de entrada

Vari

able

s d

e sa

lida

Sal

ida

Entradas

Retardo (t)

Entrada

Salida

34

IoT y movilidad

35

Cómo empezar ??

30%

25%

50%

38%63%

33%

II. Ciclo de vida producto/proceso

III. Supply Chain

IV. Fábrica Inteligente

V. Fábrica Humana

VI. Fábrica Digital

I. Agilidadde los procesosde fabricación

La integración del plano Físico con el Lógico es clave para la sostenibilidad y diferenciación

Pla

no

Fís

ico

Pla

no

Ló

gic

o

.

Fábrica Digital

Agilidad procesos de fabricación

Ciclo de vida producto / proceso

Supply Chain

Fábrica Inteligente

Fábrica Humana

Gracias por su atención

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