Visibilidad en tiempo real sobre líneas robotizadas y máquinas sin conectividad
Empresa
Nissan Powertrain
Ubicación
Barcelona, España
Sector
Automoción
Actividad
OEM. Fabricación transmisiones y cajas de cambio
Reto Inicial
Datos descentralizados
Heterogeneidad: líneas modernas y líneas antiguas
Necesidad de llamar a mantenimiento para cada incidencia
Solución
Plataforma Minerva
Sensorización de las líneas más antiguas
Integración con sistema MES existente
Beneficios clave
- Visualización integral de datos
- OEE en tiempo real
- Reducción de paradas
- Aumento de eficiencia operativa
Nos gustaría contaros un proyecto de monitorización al que tenemos especial cariño y que fue realizado para la planta de Powertrain de Nissan en Barcelona. Allí se fabricaban las transmisiones, motores y suspensiones de algunos de los modelos de la marca nipona, así como de otras como Renault o Mercedes-Benz.
El plan fue realizar lo que se conoce hoy en día como «Prueba de Valor» («Proof of Value»), en la que se busca ir más allá de una prueba de concepto, aunque se hizo algún experimento que iría en esta línea. Al estar ya nuestra tecnología más que probada en el sector, lo que buscaba Nissan Powertrain era ver realmente el retorno que podían obtener de la monitorización industrial con visibilidad en tiempo real.
El reto
El proyecto comenzó la monitorización de la planta con la incorporación de dos líneas muy diferentes:
Una línea automática (robotizada al 100% y conectada). El reto aquí no era conectar nuestra plataforma Minerva a los sistemas de recogida de datos industriales ya implementados por Nissan, que es algo nativo para nuestra plataforma, sino el cómo gestionar esa comunicación de manera que nuestra plataforma se adaptase a los cambios en los datos y no al revés. De este modo, las alarmas y sus severidades se definían en el PLC y llegaban a nuestra plataforma de forma dinámica, para luego lanzar notificaciones y avisos visuales.
Una línea manual (con maquinaria antigua no conectada y de operación manual). Estas líneas siempre eran un gran reto, ya que se trataba de CNCs y máquinas muy antiguas que no tenían conectividad. En estos casos no solía merecer la pena tratar de hacer ingeniería inversa sobre las máquinas y optamos, trabajando con el equipo de Powertrain, por la instalación de una serie de sensores.
El reto aquí fue unir datos de ambas líneas junto con datos del sistema MES de desarrollo propio, que contenía los objetivos de producción, turnos, etc. De este modo se podía calcular OEE, ver si se estaba cumpliendo el ritmo, etc. en tiempo real, sin esperar al reporte a final de turno o del día, detectando problemas mucho antes y aumentando por tanto la capacidad de producción.
Implementación de la solución
Línea Automática
Debido a la naturaleza automática de esta línea, antes de empezar con el proyecto, ya contaba con todos los equipos, conectividad y software para la obtención de datos. Esto, unido a las herramientas de gestión ya implementadas en Nissan, nos permitió la fácil obtención de los datos.
Aquí lo habitual es caer en la tentación de recoger todos los datos posibles, con el coste que ello representa, pero lo que hicimos fue trabajar con el equipo de Nissan en decidir qué datos podrían necesitar para responder a las preguntas que querían resolver con el proyecto y solo recoger esos. El criterio aquí era incluir los que se tuviera duda de si aportarían o no, pero descartar siempre los que se tuviera claro que no servirían para el propósito del proyecto; siempre se podrían añadir más tarde.
Una vez recogidos los datos empezó un proceso siempre presente en nuestros proyectos: las iteraciones con los equipos del cliente. A través de diversas reuniones se fue iterando sobre qué elementos de visualización funcionaban mejor o peor, qué filtros se necesitaban, colores, alarmas, etc. Esta fase era muy importante, porque lo que se puede pensar en el papel no siempre tiene que funcionar al 100% en planta.
Gracias a que Minerva es una plataforma low-code, los cambios se hacían sin toma de requisitos ni puestas en producción, incluso en algunos casos en la propia reunión se podían realizar… en tiempo real también 🙂
Línea Manual
En cambio, para la línea manual, al no existir recogida de datos previa, tuvimos que obtener nosotros los datos. Para ello, se instalaron diferentes tipos de sensores, externos y fácilmente desmontables y trasladables a otra instalación, los cuales nos sirvieron para estudiar las mejores posibilidades para cada situación:
-
Sensor de consumo: pequeños dispositivos que, conectados a la entrada de corriente de una máquina, permitían monitorizar su consumo. No solo indicaban cuándo estaba en funcionamiento o en reposo, sino que también permitían inferir estados e incluso hacer un contaje de piezas a partir de un algoritmo incorporado a Minerva. No siempre se podía obtener el contaje, pero siempre se podía detectar si una máquina estaba consumiendo sin producir.
- Sensor de baliza: dispositivo en forma de tira que, pegado a una baliza de una máquina, era capaz de detectar su estado y enviarlo a nuestra plataforma. Permitía detectar piezas acabadas, alarmas y estados de parada en máquinas sin conectividad.
-
Sensor inductivo: instalado en la última máquina de la línea, permitía el contaje directo de piezas producidas, dato clave para medir productividad y OEE.
Interacción con los datos de gestión
No solo nos centramos en la obtención de datos en tiempo real. Otro de los objetivos de este proyecto era la unión de estos con los datos de gestión de Nissan.
Para conseguirlo, nos conectamos a un sistema MES de desarrollo propio, ya implementado desde hacía tiempo en la empresa y donde managers y operarios podían introducir datos de trabajo de forma manual.
Cruzando sus datos con los datos de las líneas conseguimos unir dos mundos, normalmente separados o solo unidos a través de Excel, pudiendo comparar lo planificado con la realidad y añadiendo contexto a los datos de las líneas… ¡en una misma pantalla!
Beneficios obtenidos
Con esta solución hemos tenido control de una línea clave para la fábrica que al ser automática está desatendida, pudiendo conocer y corregir sus fallos de eficiencia.
Jorge Ferrís
Ingeniería de Producción y Facilities, Nissan Powertrain
La solución nos ha permitido además ahorrar en personal de estructura, ya que toda la gestión se hace sin desplazamientos gracias a las notificaciones móviles.
Miguel Ángel González
Senior Supervisor Machining, Nissan Powertrain
Visibilidad en tiempo real sobre las líneas, de un vistazo
Uno de los primeros y más rápidos beneficios fue la visualización de la información en tiempo real (piezas, ritmos de producción, cadencias, etc.). Pero gracias a la capacidad de cálculo de Minerva, a partir de esos datos de entrada, generamos cálculos de eficiencias, ritmos, etc., con los cuales dar más valor a la información, responder con datos a cuestiones nuevas y, sobre todo, poder conocer en realidad cómo estaban funcionando sus líneas respecto a la planificación y la «teoría».
Como ocurrió en casi todos nuestros proyectos, el equipo de Nissan Powertrain decidió añadir pantallas de televisión en sus oficinas, desde las cuales ver en tiempo real la plataforma, visualizando las distintas líneas, de un vistazo, con sus indicadores y alarmas. Esto les permitía tomar decisiones informadas en tiempo real, minimizando el impacto de los problemas y aumentando la eficiencia y capacidad productiva.
También se podía ver desde cualquier dispositivo móvil conectado a la red corporativa de Nissan.
Además, la visualización permitía tanto una vista genérica como específica de cada variable, desde una vista de planta hasta los datos de cada máquina, mostrando solo lo necesario según el perfil del usuario, lo que permitía que la solución escalase sin problemas.
Acceso a históricos para análisis de problemas, cuellos de botella, etc.
Además de poder ver datos en tiempo real, la herramienta también almacenaba un histórico que se podía visualizar en cualquier momento, poniendo la línea temporal en cualquier momento del pasado para así ver lo que sucedió en un momento determinado o cuando se estaba fabricando cierta referencia. Este histórico es contextual, ya que reconoce turnos y boletos de producción, permitiendo ser utilizado para la mejora continua y análisis para atacar la causas que bajan el OEE.
Esto, además, libraba a los sistemas intermedios de recolección de datos industriales de la necesidad de almacenar histórico y permite a otros sistemas futuro el uso del mismo a través de la API de la plataforma.
Reducción de tiempos de atención de paradas y mejora de la comunicación
Todos esos datos, no solo nos sirven para su visualización, también nos sirven para la generación de alarmas y enviar notificaciones a la gente interesada. Por ejemplo, una de las funciones más útiles ha sido la integración con la plataforma de alertas de Nissan a través de SMS, gracias a la cual, por ejemplo, se avisaba a los carretilleros cuando las máquinas se quedaban sin piezas en la alimentación, o avisábamos a los de mantenimiento cuando había algún problema. El sistema se puede reconfigurar según los diferentes turnos, etc., asegurando que se entrega el mensaje a la persona más adecuada para atenderlo en el menor tiempo posible.
Se puede por supuesto consultar el histórico de estas alarmas, así como dejar notas sobre ellas, marcarlas como atendidas, ver los periodos de alarma, etc.
Vista de alarma específica con todos sus estados a lo largo del tiempo
Conclusión
La plataforma Minerva de Muutech supuso una solución de visibilidad en tiempo real para la toma de decisiones en planta y un aliado clave en la mejora continua para la fabricación en Nissan Powertrain. Su flexibilidad para integrarse en líneas automatizadas y manuales, así como su capacidad para unificar datos de planta y de gestión, permitió a Nissan anticiparse a los problemas, optimizar sus recursos y maximizar la productividad en su planta.
Una herramienta que transformó la manera de supervisar, actuar y mejorar día a día, y que demostró cómo la monitorización inteligente y en tiempo real puede marcar la diferencia en el rendimiento industrial.
¿Te gustaría ver cómo podría funcionar en tu planta? Pídenos una demo personalizada y descubre el potencial de Minerva para transformar tus operaciones.