Automatización Sectores de la industria

Con tanta información, ¿qué no podría la industria alimentaria?

Además de productos comerciables, las fábricas producen datos digitales en grandes cantidades. Recogerlos y analizarlos puede revelar información sobre cada aspecto del proceso

[dropcap]L[/dropcap]a industria alimentaria se enfrenta a numerosos desafíos: aumentar la rentabilidad aprovechando mejor los recursos, evitar cuellos de botella en la producción y atender las exigencias reglamentarias de mayor trazabilidad de productos e ingredientes. Todos estos requisitos pueden cumplirse mediante la transparencia y el acceso preciso a información útil.

El grado de automatización varía de una planta a otra, incluso entre las instalaciones de una misma fábrica. Los distintos sistemas, que reflejan diferentes diseños, épocas y fabricantes, manejan protocolos de datos diversos. No es habitual que la información se comparta automáticamente, y la recopilación de datos, el inventario y los análisis no sólo es lenta, sino que plantea dudas sobre la calidad de los datos, ya que es fácil cometer errores y difícil detectarlos.

En la era digital, cada sensor, actuador y controlador genera, consume y procesa continuamente información electrónica. Pero aunque los equipos sean más innovadores que antes, el Talón de Aquiles sigue siendo que la información no suele compartirse o analizarse correctamente. El factor de cambio más importante en este ámbito es lo que se ha denominado Internet de las cosas, los servicios y las personas (IoTSP).

Al igual que el internet convencional, el IoTSP permite la comunicación entre dispositivos dispares con distintos fines. Un aspecto importante en una planta de comida y bebida es el seguimiento del inventario y los equipos. El criterio erróneo de un empleado, por ejemplo, podría llevarle a añadir un ingrediente equivocado a una mezcladora o a mezclar ingredientes incompatibles. Estos errores se evitan imponiendo la identificación de los ingredientes antes de su incorporación; esto es, haciendo que el empleado analice un código de barras en el paquete con un escáner de mano o, mejor todavía, utilizando un dispositivo inteligente en el contenedor del ingrediente para que éste establezca comunicación directa con la mezcladora. Los intentos por realizar acciones incorrectas pueden activar una alarma o, mejor aún, impedir una acción (por ejemplo, manteniendo cerrada una tapa de acceso).

Esto no significa sólo que pueden excluirse del proceso los ingredientes incorrectos o caducados, sino que la procedencia exacta y el historial de cualquier ingrediente pueden seguirse al instante, lo que facilita la identificación de los lotes e, incluso, de las unidades individuales, en caso de incidentes de seguridad. Sin esta trazabilidad, en caso de retirada del producto, habría que mover cantidades mayores, y el desperdicio de recursos y las pérdidas económicas y de reputación serían mayores.

Además de los ingredientes, puede seguirse el estado de los propios equipos. Si se sabe cuándo se lavó por última vez una máquina, como la mezcladora de los ejemplos anteriores, y cuáles son los ingredientes mezclados en ella desde entonces, se pueden evitar paradas en la planta y el gasto de agua en limpiezas innecesarias, sin incurrir en riesgo de contaminación. Esto podría incluir un mejor seguimiento de ingredientes con posibles alérgenos y otros componentes especiales.

La trazabilidad puede extenderse también a las personas. Si se conoce la identidad de la persona que controla el equipo, es posible excluir a operadores no calificados para manejar determinados equipos. Este tipo de seguimiento permite también saber qué empleados trabajaron con determinados equipos o pasaron tiempo en puntos críticos. Si se descubre que un empleado ha estado trabajando enfermo, la capacidad de identificar las áreas y los pasos del proceso en los que podría haberse producido alguna contaminación ayudaría a contener el daño e iniciar una retirada de producto selectiva.

Además de proteger la calidad de los alimentos, el IoTSP puede mejorar la seguridad de los empleados. Si la ropa de un empleado contiene inteligencia incorporada, puede comunicarse mediante IoTSP y verificar que el empleado lleva la ropa protectora adecuada para su tarea. Por ejemplo, determinadas tareas pueden exigir un casco o una mascarilla de respiración. El método sirve para asegurar que la ropa y las herramientas se limpian correctamente y no se utilizan en áreas contaminadas o con ingredientes incompatibles.

Comida e inteligencia

Con el intercambio de información en tiempo real de todos los dispositivos electrónicos de una planta, la dirección puede supervisar las actividades y programarlas con más eficacia. Bastan unos clics del mouse para identificar la eficacia general de los equipos o conocer la cantidad y la ubicación exactas de un ingrediente o un producto dentro de la planta o para determinar el origen de cualquier retraso, por breve que sea.

Estas medidas no sólo añaden previsibilidad y responsabilidad al flujo de ingredientes dentro de la compleja coreografía de una planta de producción, sino que encierran un potencial considerable de ahorro de costos. El objeto de la gestión de la cadena de suministro es contener los costos minimizando el inventario.

Se ha escrito mucho sobre la “producción justo a tiempo” y se han ensalzado las ventajas de minimizar o eliminar existencias. Éstas se mantienen con frecuencia “por si acaso” en cada etapa de producción para compensar la imprevisibilidad o el conocimiento insuficiente de las actividades anteriores o posteriores del proceso. En otras palabras: las reservas son un síntoma del intercambio insuficiente de datos y de la falta de sincronización entre los pasos de fabricación. Además, representan un capital inmovilizado innecesariamente, no sólo en términos de valor del propio inventario, sino de espacio en la fábrica e instalaciones de apoyo. En el sector alimentario esto es más relevante que en muchos otros, porque las salas de congelación y refrigeración son la parte más costosa de una fábrica.

Las implicaciones del IoTSP pueden extenderse mucho más allá del sitio de producción. Compartiendo los datos del proceso total de un proveedor de ingredientes es posible predecir las demoras en el suministro y reprogramar las actividades en consecuencia. Por la misma razón, el seguimiento de los camiones que entregan los ingredientes permite predecir las demoras. Después del proceso, si los centros de distribución y supermercados aceptan compartir sus datos de inventario en tiempo real, la fábrica podría anticipar los pedidos de reposición antes de recibirlos, en lugar de producir para llenar el almacén.

También, es posible aprovechar datos externos más generales. La previsión meteorológica, por ejemplo, ayudaría a predecir un aumento repentino de la venta de helados. El IoTSP facilita también la recolección de datos estadísticos, así como su presentación y análisis.

Lo anterior permite observar las tendencias a largo plazo y marcar las anomalías o cambios a largo plazo para su investigación. Con todos los datos disponibles electrónicamente, es fácil profundizar y consultar los indicadores individuales y los flujos de datos e identificar las causas de un comportamiento anómalo, mucho antes de perder demasiado inventario.

Mantenimiento predictivo

Gran parte de lo dicho sobre procesos y actividades puede aplicarse también al propio equipo. Con frecuencia, su estado se conoce mal y no se predicen las averías ni la degradación. Por lo tanto, el mantenimiento es reactivo en lugar de proactivo y las paradas imprevistas causan costosas pérdidas de producción.

Mucho podría evitarse si se aprovechan mejor los datos que ya se han recogido; por ejemplo, al detectar proactivamente los síntomas de distintos tipos de deficiencias en los equipos y predecir las fallas antes de que se produzcan. El análisis de los datos del par de un accionamiento puede, por ejemplo, revelar a tiempo el riesgo de fallo de un cojinete o el exceso de fricción de una correa.

Además de los datos “cautivos”, hay otros útiles para apoyar el servicio y el diagnóstico. En este sentido, algunas compañías proporcionan dispositivos inteligentes para motores que detectan vibraciones y las comparten para su análisis. Los datos capturados se ponen a disposición de un centro de servicio que puede avisar al cliente de la necesidad de realizar tareas de mantenimiento mucho antes de que se produzca un fallo.

Simulación

Por ejemplo, cuando hay que realizar cambios en una planta para incorporar equipos o una línea totalmente nueva, el propietario quiere asegurarse de que armonizará con los equipos existentes y conocer el funcionamiento exacto y el espacio necesario. El propietario busca realizar pruebas tan pronto como sea posible en la fase de diseño, para reducir los riesgos y verificar la rentabilidad. Lo ideal es hacer este análisis antes de invertir.

Aquí es donde entran en juego la simulación y el mundo virtual. Es posible simular la configuración y probar los equipos en un entorno mixto de hardware y simulación. Además de su valor en la preparación de la instalación, la simulación es también una poderosa herramienta de formación de los operadores.

[author ]Dominique Stucki

Manufacturing Execution Systems Operations Baden-Daettwil, Suiza. dominique.stucki@ch.abb.com[/author]

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