A la hora de plantearnos iniciar un proyecto de monitorización industrial y analítica de datos, es habitual que las empresas industriales tengan uno de los siguientes problemas (o una mezcla de ellos):  

• No recopilamos ningún dato, o todavía recogemos los datos a mano 
  
• Recogemos muchos datos y no les sacamos valor o no los utilizamos 
  
• Tenemos datos, pero se encuentran almacenados en distintas plataformas o aplicaciones inconexas que funcionan como silos de información 

¿Os resulta familiar?

La solución a estos problemas pasa por recoger, centralizar y monitorizar los datos adecuadamente para poder convertirlos en información de valor con la que tomar decisiones. Pero… ¿Cuál es la mejor manera de hacerlo?  

Os contamos las claves para tener éxito en un proyecto de monitorización industrial. 

1. La Captura de Datos

El primer paso es recoger los datos, considerando que pueden encontrarse en fuentes muy diversas, ya sea hardware (sensores, PLC, autómatas…) o software (ERP, MES, Excel, GMAO, Bases de Datos, CSV…) 

En este punto es clave aprovechar los datos que ya se tienen. Es decir, cuando pensamos en capturar datos, siempre creemos que hay que hacer una inversión en PLCs, sensores y demás, pero lo cierto es que no siempre es necesario. 
Se puede empezar por algo básico, ya que normalmente tus máquinas y sistemas (ese MES, ese ERP, esas Excel, las libretas de operario…) tienen datos. A esto hay que añadir que, una vez empiezas a trabajar con algunos datos, su agregación genera nuevos datos potencialmente útiles e interesantes.

Nuestro consejo aquí es empezar aprovechando lo que ya se tiene e ir creciendo, lo que facilita el arranque y reduce la inversión. Además, realmente se cumple la regla 80-20: el 20% de los datos nos va a aportar el 80% del valor, a partir de lo cual se puede ir ampliando la recogida de datos. 

Idealmente, todos estos datos se deberían recoger en automático, pero no siempre será posible, así que podemos empezar realizando la recogida de datos a mano. Es habitual para datos de máquinas antiguas, datos de contexto… 

El Desafío de la Captura de Datos

La recogida de datos en la monitorización industrial puede llegar a ser desafiante por distintas razones: Desde inconsistencias entre sistemas como el ERP y el MES (para lo cual recomendamos establecer límites y filtrar anomalías) hasta recoger demasiados datos y vernos inundados por ellos, sin llegar a sacarles valor. 

Por supuesto, otro caso habitual se da cuando queremos extraer información de maquinaria antigua o de sistemas propietarios.  

Si queréis saber más al respecto, os recomendamos que echéis un ojo a nuestro post sobre Problemas de los proyectos de datos en la industria 

Recogida de Datos de Otras Aplicaciones o Software

Es fundamental que podamos leer datos de otras aplicaciones o fuentes de datos que ya dispongamos en la empresa. 

• Leer datos a través de una API: hay softwares y sistemas que ya están preparados para poder consultarles información, para lo cual nos habilitan una API con la que podemos extraer la información (datos, configuraciones, estados…) 

• A través de la propia Base de Datos: en aplicaciones hechas a medida o en otros sistemas, a veces es necesario acceder directamente a la BD para obtener la información. Se recomienda el empleo de vistas y usuarios con permisos limitados. 

• Intercambio de información a través de ficheros compartidos: siempre es preferible alguna API o una base de datos para obtener la información. Pero hay sistemas más cerrados que no dan esa opción y sólo permiten exportar Excel o CSV, por lo que hay que tenerlo en cuenta para realizar la captura de datos. 

Por último, hay sistemas que no están preparados para consultarles información, sino que son ellos los que envían datos, por lo que es muy interesante tener algún mecanismo de recepción de datos (API propia o similar). 

Recogida de Datos Directamente de Máquinas y Sensores (Protocolos Industriales)

Los protocolos, como mencionamos anteriormente, son otro aspecto importante a la hora de hacer la monitorización industrial de datos. Si el fabricante de la maquinaria no da acceso a los datos, o únicamente nos lo da mediante su plataforma propietaria (tras pasar por caja), nos puede generar un problema.  

Por ello es fundamental que la maquinaria trabaje con protocolos estándar. En industria son varios los protocolos libres que se usan de forma habitual, entre ellos debemos destacar: 

• Modbus: el más tradicional de los 3, requiere consultar cada uno de los equipos individualmente. 

• OPC-UA: probablemente una de las alternativas más difundidas. Suele ir acompañado de algún OPC-Server que permita traducir cualquier tipo de protocolo y driver a este estándar, y servirlos de una manera más sencilla. 

• MQTT: aunque nace pensado para el mundo IoT, actualmente es una de las principales alternativas modernas al OPC-UA, con la ventaja en este caso de que aquí la comunicación siempre la inician los equipos. 

Para saber más sobre estos dos protocolos y sus diferencias, os recomendamos que veáis nuestra Comparativa entre MQTT y OPC-UA 

¿Y si mis máquinas no tienen estos protocolos? ¿Tengo alguna alternativa? 

En caso de que el protocolo de la máquina sea propietario (fabricantes con buses propios, etc), cabe la posibilidad de usar gateways para su conversión. Los gateways industriales permiten añadir diferentes formas de comunicación a una máquina o aplicación existente sin tener que hacer un rediseño importante. 

Pero incluso a veces no vamos a tener esta opción, o va a ser muy costosa. Una solución a este problema pasa por incorporar sensores que, aunque no repliquen cada métrica de la máquina, proporcionen información valiosa sobre la producción. 

2. La Obtención de Indicadores

Una vez tenemos los datos, es necesario trabajarlos adecuadamente para poder sacarles valor. Para ello hay que coger el dato en bruto, validarlo y procesarlo. 

Lo importante y deseable a la hora de tratar los datos es lograr estos dos objetivos:  

• Tener disponible información en tiempo real para actuar lo más rápido posible. 
  
• Que la persona a la que va destinada la información pueda disponer de ella ya trabajada para ayudarle en la toma de decisiones. 

El objetivo de esta fase es obtener información de valor, ¿y qué entendemos por información de valor? Aquella que nos permita tomar mejores decisiones. Y no nos olvidemos que todo el mundo en su día a día toma decisiones, operarios, mantenimiento, dirección, IT… Pero cada uno de ellos necesita ver cosas diferentes. 

La generación de indicadores se realiza precisamente para que el usuario disponga de información de calidad. Esto nos permite hacer cosas como: 

• Realizar reportes automáticos para las reuniones de producción o las reuniones mensuales. 
  
• Realizar analíticas y clasificación de incidencias, permitiendo hacer comparativas entre paradas y analizarlas basándonos en cantidad e impacto.  
  
• Generar KPIs, como el OEE y otras métricas relevantes. Estos indicadores son herramientas esenciales para la industria manufacturera moderna. Su utilización, análisis e interpretación resultan fundamentales para mejorar la eficiencia, la productividad y la rentabilidad de las empresas. Pero para que sean eficaces debemos evitar definir KPIs complejos que nadie entiende, ya que es un camino seguro hacia la frustración.  
  Si queréis saber más sobre cómo generar los mejores KPIs, podéis verlo en Los mejores KPI para Industria 
  
  Para crear un KPI eficaz y bien ajustado a tus necesidades, considera lo siguiente: 
  – Ten claros tus objetivos, los KPIs necesitan metas bien definidas
  – Debes ser capaz de medir tu progreso de manera objetiva
  – Los datos del KPI deben recogerse con un procedimiento claro, sin margen a interpretación 
  – Los distintos KPIs tendrán distintas frecuencias de reporte (no todo necesita el tiempo real) 
  – Una vez tenemos los KPIs básicos podemos profundizar en otros KPI como los lean 
  
  Por otro lado, para evitar los KPIs que no aporten valor real a la empresa, ten en cuenta: 
  – Debes seleccionar KPIs alineados con tus objetivos y metas, escoge aquellos que realmente impulsan tus resultados
  – Un exceso de KPIs puede hacer que pierdas el foco, usa el enfoque SMART (específico, medible, alcanzable, relevante, tiempo limitado) para decidir qué es crucial 
  – Enfoca tus KPIs en áreas donde puedas realizar cambios significativos, no en aspectos fuera de tu control 
  – La creación de KPIs debe ser un esfuerzo colaborativo que involucre a quienes los van a utilizar, lo cual además asegura que sean relevantes y realistas.
  – No todos los problemas necesitan un KPI, así que pregúntate si realmente abordan el problema de manera efectiva. Un ejemplo de KPI útil en producción sería el resultante de cruzar consumo vs. referencia fabricada, para ayudar así en la planificación de nuestra línea productiva. 
  
  
• Generar alarmas inteligentes, respuestas automáticas mediante software (como herramientas de ticketing) o hardware (instrucciones a un PLC), avisos, notificaciones… 
  Con las alarmas es fundamental evitar la sobrecarga informativa. Para ello, debemos distinguir entre niveles de severidad y asegurarnos de que las notificaciones lleguen a las personas correctas, en el dispositivo adecuado, y en el momento oportuno.  

3. La Visualización y Grafana Industrial

El objetivo de todos los pasos anteriormente mencionados es generar un dashboard que presente, de manera sencilla y muy visual, la información que realmente aporte valor en los procesos y toma de decisiones.  La función de los dashboards de monitorización industrial es, por tanto, que la persona responsable pueda saber de un simple vistazo cómo están las cosas y pueda tomar decisiones de manera rápida y efectiva (luego ya irá a ver el detalle donde sea necesario). 

Ese es precisamente el concepto que tanto nos gusta de Tu planta en un vistazo. Para saber más sobre la importancia de la visualización en los sistemas de monitorización industrial, podéis leer nuestro blog La importancia de la visibilidad de los datos en tu fábrica. 

En nuestra experiencia, el simple hecho de tener un buen sistema de visualización, sin hacer ninguna mejora más, ni de procesos ni de otro tipo, permite lograr los siguientes resultados: 

• Mejora un 15% la productividad sólo por el hecho de acercar la información a los operarios, ya que la visualización de las metas y logros alcanzados ayuda a aumentar su motivación. 

• Mejora un 25% la reactividad ante problemas gracias a los avisos personalizados, informando a la persona responsable sólo cuando es necesario (y no cuando se produzcan micro paradas irrelevantes, paradas programadas, etc.). 

• Reduce un 40% el tiempo de creación de informes para las reuniones al ahorrarnos usar Excel, cruzar datos a mano, imprimirlos…     

Es cierto que existen distintas opciones a la hora de generar dashboards, pero desde nuestra experiencia recomendamos utilizar Grafana en tu monitorización industrial.  

¿Por qué? Grafana ofrece ventajas como la sencillez y flexibilidad a la hora de diseñar y crear los cuadros de mando, y sobre todo una gran adaptabilidad de la que carecen muchas de las otras plataformas de visualización. Esta adaptabilidad permite que cada uno de los usuarios de los dashboards los perciba como hechos a medida para sus necesidades específicas.  

Además, los cuadros de mando hechos en Grafana son tan llamativos a nivel estético que lograrás ese efecto WOW! que a todos nos gusta conseguir cuando enseñamos lo que hacemos, ya sea a nuestros clientes, auditores o a nuestros propios compañeros. 

Si quieres aprender a sacar el mejor partido a tu Grafana Industrial, en nuestro blog sobre los mejores plugins de Grafana para la industria te explicamos cómo hacerlo. ¡No te lo pierdas! 

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