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Jul 21, 2023

Datos

Dentro de la industria manufacturera, la innovación en el ámbito de los sensores y el control surge de nuevas capacidades para implementar funciones de sensores existentes en lugar de asombrosas tecnologías basadas en vibranio.

Dentro de la industria manufacturera, la innovación en el ámbito de los sensores y el control surge de nuevas capacidades para implementar características de los sensores existentes en lugar de asombrosas evoluciones basadas en el vibranio en la tecnología de sensores.

En este momento, sólo un número modesto de empresas manufactureras utilizan los avances que ha aportado la Industria 4.0. A menudo, los datos no se recopilan ni se utilizan, lo que significa que las empresas no logran una calidad óptima ni maximizan la rentabilidad.

Sin embargo, existe un respeto en toda la industria por lo que está sucediendo, literalmente, en la punta de la lanza. Los datos sensoriales fluyen por innumerables canales: hiperlocal, red de fábrica y nube. Ahí surge el dilema de los datos. ¿Se puede y se debe utilizar? ¿Cómo debe usarse? ¿Qué significa?

Hacer cosas comienza con materias primas, y convertir materiales en productos normalmente implica una estrecha adopción de un proceso milenario que relativamente no ha cambiado hasta la llegada del control numérico. "Cuando comencé, pasamos del simple control numérico a lo que es el CNC hoy en día, donde la gente buscaba obtener más información más rápidamente para predecir el resultado de los futuros procesos de producción y fabricación", recordó Larry Robbins, presidente de la división comercial de Wheeling, Illinois. SMW Autoblok Corp., con sede en China.

Mientras tanto, señaló, los sensores pueden proporcionar retroalimentación instantánea y la capacidad de tomar decisiones precisas en tiempo real con una observación precisa de los parámetros. "El hecho de que se pueda ir desde la posición de la mandíbula y la pieza en el propio mandril hasta las temperaturas y la fuerza de sujeción individual, la limitación está en la imaginación del cliente".

Con la capacidad de monitorear lo que John Cosic, director de ventas y marketing en Norteamérica del proveedor francés Digital Way Inc., relaciona como costos más bajos para la adquisición de datos, la pregunta es el valor de esos datos. “Estamos viendo que se recopila más información sobre el proceso y el estado de la pieza, las vibraciones que ocurren en la máquina o la energía consumida, las fuerzas de corte, la temperatura, y Dios sabe qué puede estar disponible en el bus de la máquina herramienta. Entonces, una pregunta muy importante es: ¿Es útil toda esta información? Y, aunque lo sea, ¿quién lo analizará?”

Hasta que se respondan esas dos preguntas, opinó Cosic, los verdaderos beneficios de la tecnología Industria 4.0 no se aprovecharán plenamente.

Los productos de SMW Autoblok han evolucionado hasta convertirse en dispositivos capaces de medir presiones en cada punto de contacto y fuerzas de Coriolis. Estos no son los dispositivos de tres mandíbulas conectados a un pedal o correa de antaño, sino dispositivos sin contacto capaces de transmitir hasta 1,5 kW de energía, así como datos, mientras se sujetan con gran fuerza. Según Robbins, la empresa construyó, y continúa fabricando, portapiezas mecánicos, hidráulico-neumáticos y manuales (y ahora portapiezas digitales o mecatrónicos y totalmente eléctricos) que realizan “transferencia de energía sin contacto y al mismo tiempo transmiten datos de un lado a otro. "

Durante la vida útil de un molde, las piezas fundidas o forjadas anteriormente podrían haber variado entre 0,007 y 0,008” (0,18 y 0,20 mm). "Ahora, sin ninguna intervención mecánica real, puedo (evaluar) mi pieza y, como cada mandíbula tiene su propio sistema de accionamiento, restablecer esa pieza y tomar lo que hubiera sido una pieza defectuosa y mejorarla desde la primera operación". Cosic dijo.

“Anteriormente, un cliente fabricaba una pieza, la inspeccionaba y pasaba o no la inspección, y dependiendo de la complejidad de esa pieza y las operaciones realizadas, podía haber invertido más en la pieza en proceso (costos) que lo que invirtió. en costo de materiales y herramientas”, continuó. “Así que ahora he hecho una pieza que vale 10.000 dólares y no sirve. Con la electrónica, puedo brindar previsibilidad y ser lo suficientemente flexible como para poder compensar lo que solía ser una mala fundición o forja y hacer una buena pieza”.

SMW Autoblok utiliza tecnología sin contacto similar para garantizar que la maquinaria fuera de carretera se acople a la herramienta correcta (cucharón, raspador, etc.) e incluso mida con precisión las temperaturas para envasar pan recién horneado, deslizándolo en fundas de plástico sin derretir la funda.

Digital Way desarrolla productos de medición sin contacto que brindan monitoreo del estado de las herramientas o monitoreo del acondicionamiento de las máquinas. "Más allá de la recopilación de datos, procesamos y tomamos decisiones inteligentes sobre lo que dicen esos datos, en la máquina o en la celda, basándose en el bus de la máquina herramienta", dijo Cosic, explicando cómo la "Cyber ​​Machine" de la empresa agrega datos localmente.

Los datos están disponibles como elijan los clientes, añadió. “Nuestros clientes han descubierto que también se pueden utilizar estas herramientas como herramientas de optimización de procesos; son ventanas al proceso y eso termina siendo realmente la gran inversión. Si pueden reducir los tiempos de ciclo en segundos o extender la vida útil de la herramienta y ofrecer una mejor calidad de las piezas, se puede ahorrar mucho dinero”.

Para Digital Way, la atención se ha centrado en la calidad de los sensores para establecer los límites del proceso. "(Nuestros sensores) son relativamente fáciles de configurar y mantener en el sentido de que un buen proceso se ve muy diferente de un mal proceso", dijo Cosic. Con el aumento de datos, tanto de baja como de alta velocidad, para abarcar un proceso, resulta difícil comprender los datos suministrados cuando cientos de máquinas están conectadas a la red de una fábrica.

"Podemos recopilar datos dentro de una celda a muy alta velocidad y almacenarlos durante semanas o meses sin atascar la red", comentó Cosic. “Sigue estando disponible en formato de código abierto y un dispositivo externo puede especificar exactamente qué datos quiere, filtrados por tipo, hora o cualquier máquina específica. Nuestra sensación es que si realmente desea caracterizar completamente sus datos, debe comprometerse con el almacenamiento local, y no hay mucha gente que lo haga”.

De hecho, aunque los cambios en la fábrica son significativos, muchas cosas están sucediendo en el borde: en los nodos en las máquinas. Las empresas están descubriendo e innovando formas de extraer datos que anteriormente estaban disponibles y ponerlos a trabajar. Estas soluciones de vanguardia pueden generar una mejor producción, una mejor calidad, un menor rechazo de piezas, seguridad laboral de los trabajadores y, en última instancia, una mayor rentabilidad.

"En los últimos años hemos estado creando soluciones de software innovadoras para permitir un mayor acceso a las capacidades de diagnóstico nativas de la instrumentación inteligente actual", dijo Jack Roushey, gerente de marketing de productos de campo de Siemens AG. Sus comentarios subrayan la opinión de que el hardware ha evolucionado mínimamente durante la última década, con firmware/software de instrumentación y aplicaciones de monitoreo remoto que agregan flexibilidad al acceso a la información independientemente de la ubicación, y con interfaces de usuario (UI) que ya no requieren ningún conocimiento del lenguaje de máquina.

"El ancho de banda y la memoria se han ampliado, (y) la velocidad de la información transferida ha aumentado, entregando datos en tiempo real", señaló Roushey, un "hombre de instrumentos" declarado. “Anteriormente, su sala de control podría haberse concentrado en el control de procesos, no en el estado de la instrumentación. Pero con esta memoria adicional, este ancho de banda adicional, tienes los medios dentro de la sala de control para comenzar a monitorear el mantenimiento predictivo”.

Esta información, que a menudo no se utiliza, requiere una interfaz capaz de adquirirla e interpretarla. Muchas, si no la mayoría de las instalaciones, carecen de capital para cambios masivos de infraestructura y buscan opciones económicas para utilizar sus datos nativos, dijo Roushey.

“Con el desarrollo de las aplicaciones de monitoreo Siemens SITRANS store IQ y server IQ, podemos capturar esa información, traducirla a través de redes de tipo IP o a redes basadas en la nube, y brindar a nuestros clientes la capacidad de monitorear lo que desean. Estamos haciendo o incluso agregando algunas capacidades de control básicas que puedan llenar el vacío hasta que estén disponibles los recursos para la adición de PLC (controlador lógico programable).

Por ejemplo, se creó una aplicación para teléfonos inteligentes que permitía monitorear y enviar alertas basadas en condiciones y cambios paramétricos, haciendo sonar el teléfono para dichos cambios críticos definidos por el usuario.

La instrumentación de procesos ha avanzado mucho desde que los transmisores de presión dieron paso al equilibrio de fuerzas mediante chips y galgas extensométricas. Más recientemente, según Roushey, el mayor cambio ha sido el uso de mayor memoria y diagnóstico en la electrónica de los instrumentos, lo que permite un software predictivo relativamente simple y herramientas basadas en IA mucho más potentes.

La medición de nivel ultrasónica, por ejemplo, es una gran herramienta, pero las temperaturas de funcionamiento podrían afectar sus métricas de rendimiento. Los microprocesadores internos podrían compensar y recopilar datos históricos que rara vez se utilizaban. Conocer la tolerancia al calor de un sensor podría, de manera predictiva, sugerir un reemplazo en función del número de casos de sobrecalentamiento o su duración.

“En la búsqueda de una mayor productividad, la fabricación se está transformando a través de un nuevo mundo de fábricas digitales centradas en datos”, añadió Fiona Treacy, directora senior de marketing de automatización industrial de Analog Devices Inc., con sede en Wilmington, Massachusetts. “Para nosotros y nuestros clientes , garantizar que los datos de los sensores desplegados en la fábrica se transmitan de manera confiable en un entorno hostil y en tiempo real es una gran prioridad y un desafío de diseño, al igual que el equilibrio entre potencia y espacio dentro de las pequeñas carcasas de los sensores”.

Francis Richt, director del negocio de mecanizado digital de Sandvik Coromant en EE. UU., tiene una opinión similar y señala que los clientes consideran que las soluciones digitales suponen un reto.

“Están utilizando soluciones digitales como CAM (fabricación asistida por computadora), etc. Los clientes compran máquinas, pero las soluciones de software y las herramientas de corte sensorizadas son algo completamente nuevo”.

Los fabricantes deben comprender el valor de las soluciones digitales y un nuevo enfoque de comercialización para el hardware, enfatizó Richt. “Necesitamos hacer negocios de una manera diferente a como lo hemos hecho en el pasado; La forma en que transportamos la electrónica y las baterías es muy diferente a la de las herramientas de corte de carburo”.

La demanda de seguridad de procesos y calidad de componentes también se ve afectada por una creciente brecha de habilidades. “Ahora es difícil encontrar operadores, técnicos e ingenieros que conozcan el aspecto, el tacto y el olor del corte de metales, así como la formación de virutas, la calidad de las superficies y el acabado de las superficies, todos esos elementos de fabricación”, afirmó Richt. En su opinión, en las conversaciones se debe evitar el término “automatización”, que puede malinterpretarse como despidos. Prefiere debates sobre cómo las decisiones de soporte digital pueden ayudar al taller.

Sandvik proporciona herramientas de torneado interno que podrían usarse en un orificio, un tren de aterrizaje o el eje de un motor a reacción, posiblemente oscurecidas por el flujo de refrigerante y dentro de una máquina. "Los sensores le brindan información valiosa que debería brindar seguridad en el proceso (como estabilidad y un buen acabado superficial)".

Mientras los fabricantes de máquinas herramienta gobiernan los datos, Sandvik desarrolla software para visualizar esos datos y automatizar algunas acciones. "Coroplus, que integra algoritmos de software y el PLC, puede alterar las operaciones de la máquina para evitar dañar el componente", dijo Richt. “Por ejemplo, un tren de aterrizaje, un eje de motor en el sector aeroespacial, todos componentes extremadamente caros. Entonces, al tener esto, lo que llamamos funcionalidad de parada y retracción, nos aseguramos de que nuestros clientes guarden el componente y posiblemente eviten que la máquina sea subutilizada, parada y reparada”.

Un científico e ingeniero de datos europeo de Siemens, Konstantin Schmidt, reside en el mundo de los datos impulsados ​​por la IA. Sandvik ha creado una iniciativa "Lighthouse" para ayudar a los clientes a reconstruir varias tecnologías desconectadas, incluidas la metrología, la robótica y la gestión de herramientas digitales. Según Schmidt, cuya experiencia es en digitalización, inteligencia artificial y otros temas basados ​​en datos, "incluso las pequeñas y medianas empresas se están sumergiendo profundamente en la automatización".

Por lo tanto, todos los pasos de control o producción ahora están conectados no solo al proceso: esos datos se registran, lo que genera control sobre cada producto. Tenga en cuenta que, frente a big data, también existen datos inteligentes, ya que los costos de almacenamiento también son importantes.

Empresas como Siemens ofrecen una variedad de PLC y los clientes eligen productos en función de la confiabilidad, la conectividad, la propiedad de los datos y la seguridad cibernética. Los primeros usuarios pueden profundizar en sus datos, crear sus propias aplicaciones y pueden tener más flexibilidad en la conectividad. Además de la comunicación horizontal dentro de las líneas de producción, Schmidt afirmó que existe “un interés creciente en las comunicaciones verticales para poder acceder a capas de nubes privadas o incluso públicas y utilizarlas allí. Si quisiera resumirlo en una sola palabra, sería 'interoperabilidad'”.

Otros enfatizaron la privacidad y seguridad de los datos, que deben equilibrarse con la interoperabilidad entre diferentes interfaces de programación de aplicaciones (API) para evitar quedar atrapados en un solo proveedor, ya sea en la nube o incluso en el taller. Aunque la fabricación tiende a ser conservadora, los beneficios competitivos de la digitalización están impulsando su adopción.

La Industria 4.0 es una continuación de la Revolución Digital implementada por las primeras microcomputadoras post-mainframe que ejecutaban lenguajes de programación como CP/M (programa de control para microcomputadoras). Los datos modernos ahora se entregan a través de interfaces gráficas, que a menudo se ejecutan en tabletas.

"Lo único que se necesita es la capacidad de vincularse al control de la máquina, porque hay que poder predecir algo y luego tener una acción creada por esa predicción", explicó Robbins de Autoblok. “Por lo tanto, la capacidad de interactuar con el control de una máquina existente es nuestra mayor limitación.

"Al principio, cuando desarrollamos esta tecnología, sólo iba a poder integrarse en nuevas máquinas herramienta", continuó. “Sin embargo, dentro de nuestra organización dijimos: 'Espera un segundo, todo lo que necesitamos es un chip del control (del proveedor existente) y podemos integrarlo en cualquier máquina antigua'. Siempre que tengamos el chip de la generación adecuada, podemos retroalimentar el control de esa máquina en un lenguaje que entenderá, asimilará y actuará en consecuencia”.

En opinión de Robbins, la Industria 4.0 refleja el Internet de las cosas y la capacidad de conexión entre el control de una máquina y cualquier componente que esté utilizando. Dichos sistemas pueden estar basados ​​en la nube o ubicados centralmente en otro lugar con computación de punta, la dirección hacia la que él ve que se mueven la mayoría de las máquinas herramienta y los procesos de fabricación. El objetivo es aprovechar instantáneamente la información disponible. “No es necesario esperar hasta que se procese, postprocesar fuera de línea y luego descubrir qué mejora o negatividad puede haber a partir de ese resultado. Puedes tomar esa decisión sobre la marcha y seguir avanzando”.

ADI ayuda en la integración de sensores y actuadores con conectividad IO-Link, que según Treacy proporciona una barrera más baja para implementar tecnología de detección clave para fábricas digitales. "Desde una perspectiva de conectividad, uno de los principales desafíos en la integración de sensores es garantizar que los sensores estén conectados y comunicándose de manera efectiva con el resto de los sistemas de la fábrica, lo que requiere una consideración cuidadosa de los protocolos de comunicación, la infraestructura de red y los requisitos de almacenamiento de datos".

Cosic añadió: “Diablos, es posible que ni siquiera haya una persona parada frente a una fila de máquinas de forma regular. Sin que la máquina o el control puedan evaluar la calidad de las piezas o de la máquina en tiempo real, es una situación peligrosa, te expones a fabricar muchas piezas defectuosas y no saberlo hasta que salen de la celda”.

Richt, de Sandvik, estuvo de acuerdo. “La Industria 4.0 consiste en construir un ecosistema entre diferentes socios, diferentes soluciones y poder compartir datos es clave. Los fabricantes de máquinas-herramienta ven esto como una oportunidad, pero también se dan cuenta de que no pueden hacerlo todo ellos mismos, ya que este tipo de desarrollo tecnológico es caro”.

Una inmersión profunda en los datos puede proporcionar una mejor comprensión de la mejora de la calidad y la estabilización de procesos. “Podemos optimizar la utilización de la máquina para aprovechar al máximo nuestra maquinaria de alta gama, aplicar mantenimiento predictivo y convertir los tiempos de inactividad no planificados en tiempos de inactividad planificados. En otras palabras, comprensión del proceso y seguimiento u observación del proceso”, comentó Schmidt.

Cantidades tan grandes de datos requieren una atención estricta a los detalles, lo que Schmidt sugirió que se logra mejor mediante la construcción de modelos y algoritmos de inteligencia artificial. La combinación de la informática de punta y la nube permite una comprensión mejor y más completa de los datos y las matemáticas de los algoritmos que Sandvik puede aplicar a su propio software.

Con el modelado, Schmidt dijo que su unidad de negocios pudo identificar qué prueba se debía aplicar (y en qué punto y volumen) para obtener una calidad óptima y un rechazo mínimo de piezas.

Treacy sugirió que “reducir el tiempo de inactividad es un segundo elemento clave. Mediante la combinación de datos de múltiples fuentes, incluidos sensores implementados con motores de IA integrados, se pueden construir y aprovechar modelos de predicción individualizados de dispositivos de producción (o incluso instalaciones completas) para identificar de forma proactiva desviaciones en los datos de rendimiento y otras métricas. El objetivo es la convergencia de todas las redes digitales en una red de fábrica unificada. Esto permite la conexión de fuentes de datos con herramientas digitales de última generación para ofrecer mayores eficiencias y productividad a través de sistemas de producción más flexibles, procesos de fabricación más optimizados, mayor eficiencia energética y reducción del uso y desperdicio de materias primas, impulsando una economía más sostenible. proceso de producción y potencial aumento de la rentabilidad”.

El uso de datos, ya sea en el borde, en el taller, en las instalaciones o en la nube, y evaluados mediante modelos sofisticados a través de IA parece inevitable, aunque costoso. Y todos en una organización deben estar en sintonía.

“Es necesario contar con una aceptación que se extienda desde la sala de juntas hasta el piso de producción”, dijo Robbins, señalando que los trabajadores de línea pueden ser los más críticos; de lo contrario, pueden temer que su trabajo esté siendo reemplazado. "Es una necesidad hacer que la gente comprenda que esto solidificará su posición y les dará la capacidad de ser más valiosos para su organización".

La gente necesita entender que la tecnología evoluciona día a día, añadió. Esto ayudará a aprovechar al máximo los sensores y controladores avanzados, al mismo tiempo que impulsará la mejora continua en toda la organización.

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