La industria 4.0 integrará la planificación avanzada y el control de medios con las smartglasses

En todo proceso de planificación de la producción hay una serie de factores críticos. Estos son la disponibilidad y utilización de recursos; los niveles de inventario; la organización, asignación y orden de las operaciones en la fábrica; el control de tiempos en equipos y profesionales; la coordinación de actividades.

Keyland ha desarrollado BLADE, una solución que integra y analiza los datos en tiempo real permitiendo la simulación, planificación y gestión visual e interactiva en tiempo real de la producción

Keyland, empresa participada por Vector ITC Group y el Grupo Antolín, apuesta por la implementación de herramientas como BLADE para el control y organización de todos estos factores y para alcanzar la máxima eficiencia en el proceso productivo.

Los modelos de planificación tradicionales no han logrado optimizar la producción, ya que no consiguen controlar totalmente todos los elementos críticos y su interacción.  Esto provoca falta de agilidad, descoordinación, retrasos, sobrecostes, mermas en la calidad. Durante la planificación tradicional el flujo de trabajo tiene dos fases diferenciadas. Una primera donde el área de planificación transmite el esquema de trabajo al área de producción y en un segundo paso los ajustes resultantes se trasladan a planificación.

Es por ello que Keyland ha desarrollado BLADE, una herramienta de planificación avanzada para ayudar a las empresas a entrar en la industria 4.0. BLADE es una solución que integra y analiza los datos en tiempo real y los históricos, permitiendo la simulación, planificación y gestión visual e interactiva en tiempo real de la producción. Su tecnología permite manejar grandes volúmenes de información, integrarse con sistemas de optimización por productividades y costes, realización de operaciones bidireccionales y reasignación de órdenes según la situación real de la planta.

Es aplicable tanto para las rutas de picking de pedidos, mantenimiento de fábrica, como para la asignación de actividades y turnos.

Entre las principales ventajas de la planificación de la producción industrial avanzada con Blade destacan:

– Tener en cuenta los escenarios reales de la planta y sus incidencias

– Reducir el número de lotes de producción

– Reducir el stock de MMPP y los stocks de seguridad de PT

– Reducir los consumos de energía, procesos de horno, etc.

– Mejorar el índice de servicio al cliente

– Reducir los costes de mano de obra

– Optimizar el uso de equipos, tanto maquinarias como utillajes

– Tratamiento de urgencias y prioridades de última hora

Para suplir las deficiencias de la industria tradicional, la planificación avanzada añade tres capas más: información visual y de control de medios en tiempo real, sistemas ciberfísicos y realidad aumentada, y técnicas analíticas y algoritmos de optimización. Esto convierte al flujo de trabajo en bidireccional y los ajustes se realizan de forma automática.

Principales ventajas del uso de la realidad aumentada integrada en Blade

Los beneficios de integrar Información visual y de control de medios en tiempo real son numerosos: la incorporación de datos históricos de control de medios en tiempo real, alarmas y análisis visuales del control de medios que puedan impactar en la planificación, visualización de la planificación y la producción con acceso a Replanificación/Rescheduling en tiempo real.

La integración de sistemas ciberfísicos y de realidad aumentada proporciona una serie de ventajas en la industria, como es la visualización y análisis de toda la información, la interacción entre los sistemas de gestión y equipos, el análisis del entorno real o la visualización de información contextual y sobre todo la facilidad y comodidad, de operar sin dispositivos manuales, tanto los operarios como a la gerencia gracias a las smartglasses.

[smartads]

Integrar las técnicas analíticas y los algoritmos de optimización, proporciona un impacto directo en la cuenta de resultados. Además de ofrecer un análisis de grandes volúmenes de datos, ayudan a identificar en detalle los factores e indicadores críticos de los procesos. De este modo, los modelos de optimización pueden ser entrenados y mejorados continuamente.

“La optimización mediante técnicas de análisis, bigdata y machine learning es aplicable a múltiples procesos: rutas de picking de pedidos, mantenimiento de fábrica, costes de transporte, cantidad de producción óptima, asignación de actividades a profesionales, de turnos, de ubicaciones, o de planificación”, comenta Jorge Pereira, director general de Keyland.