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Paula Morella, María Pilar Lambán, Jesús Royo y Juan Carlos Sánchez

Departamento de Diseño y Fabricación, Universidad de Zaragoza; Smart Systems, Tecnalia, Basque Research and Technology Alliance (BRTA).

Sistemas ciberfísicos y adquisición de datos en tiempo real

Se habla cada vez más de la cuarta revolución industrial, pero ¿qué es exactamente la industria 4.0? ¿Qué ventajas puede ofrecer a la cadena de suministro actual? ¿Cómo de importante es trabajar con información en tiempo real? ¿Y en qué punto del desarrollo se encuentran estas tecnologías?

 

 

Una nueva revolución industrial
La industria 4.0 está cambiando el paradigma industrial actual. Esta cuarta revolución industrial busca digitalizar los procesos de fabricación para el desarrollo de fábricas inteligentes. La industria 4.0 está compuesta por diversas tecnologías (ver figura 1), entre las que desatacan los sistemas ciberfísicos, CPS por sus siglas en inglés (Cyber Physical Systems), y el Internet de las Cosas (IoT). La combinación de ambos nos permite obtener datos en tiempo real que pueden emplearse para desarrollar KPIs (Key Performance Indicators) y agilizar la toma de decisiones en una cadena de suministro.

Conozcamos las tecnologías 4.0
Los CPS son sistemas que integran procesos físicos y computacionales permitiendo la adquisición de datos en tiempo real, mientras que el IoT permite almacenar y transmitir la información adquirida por un CPS a otros dispositivos. Gracias a estas tecnologías, podemos mejorar la planificación de la producción, integrar distintos eslabones de la cadena de suministro en tiempo real y mejorar la eficiencia de la cadena, atendiendo a cuestiones medioambientales, productivas o económicas, o incluso, detectar de forma precoz cambios y fallos en nuestros sistemas.

La monitorización en tiempo real permite detectar instantáneamente cambios en los KPIs que, con los cálculos tradicionales, se detectarían días más tarde

¿Qué aporta la adquisición de datos en tiempo real?
Al adquirir información en tiempo real de los sistemas, el cálculo de KPIs se vuelve mucho más preciso, puesto que sustituimos ratios y datos medios de variables por valores reales. Por ejemplo, el cálculo de indicadores de coste suele basarse en datos históricos que muchas veces no corresponde con la realidad. También se emplean para la monitorización energética de máquinas ahora que se está fomentando el desarrollo de una cadena de suministros más sostenible.

Figura 1. Tecnologías de la industria 4.0.

 

Hacia una cadena de suministro 4.0
El Departamento de Diseño y Fabricación de la Universidad de Zaragoza participa en una investigación junto con el Centro de Investigación Tecnalia basada en el desarrollo de tecnologías 4.0 que puedan ser de utilidad para mejorar las cadenas de suministro, desarrollando lo que se conoce como una cadena de suministro 4.0. Entre otras, la línea principal de investigación es la captura de información en tiempo real a través de la implementación de CPS en máquinas para poder desarrollar KPIs que se calculen en tiempo real y puedan visualizarse en conjunto en una plataforma. El objetivo final es ofrecer al usuario información clara y sencilla en tiempo real, no solo con los valores de los KPIs, sino también a través de gráficos sobre el estado de sus máquinas. Además de poder detectar fallos de manera precoz, esta información permite acelerar la toma de decisiones y reconocer cuáles son las áreas de mejora que deben abordarse primero.

El laboratorio 4.0
Estas investigaciones se llevan a cabo en un laboratorio 4.0 situado en el taller del área de Diseño y Fabricación de la Escuela de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de Zaragoza. Este laboratorio cuenta con dos máquinas: una fresadora de cinco ejes de la marca HAAS y un torno PINACHO. En ambas máquinas se ha implementado un CPS siguiendo cinco niveles de implementación que van desde la conexión inteligente, basada en la conexión de sensores en la máquina para la obtención de información, hasta los niveles cognitivo y de configuración en los que los datos obtenidos por los niveles más bajos y convertido en información importante se ponen a disposición del usuario final. KPIs y se plasman en la plataforma de visualización (ver figura 2).

La combinación de CPS e IoT nos permite obtener datos en tiempo real que pueden emplearse para desarrollar KPIs y agilizar la toma de decisiones en una cadena de suministro

En el caso de nuestros CPS, se han añadido un analizador de redes (para la obtención de variables eléctricas y energéticas) y un analizador de vibraciones (IFM). Estos dispositivos, junto con las variables adquiridas del PLC de la máquina (variables temporales, cambios de herramientas, herramientas en uso, velocidad de giro, número de piezas fabricadas…), aportan la información necesaria para el desarrollo de KPIs en tiempo real. Esta información se recoge en un PC industrial (Beckhoff) y se transmite a la nube cada 15 minutos, donde se almacena, se calculan los KPIs y se plasman en la plataforma de visualización (ver figura 2).

¿En qué situación nos encontramos?
El desarrollo de KPIs en tiempo real es una parte crucial de la investigación, puesto que deben ser adaptados a las variables que se obtienen de cada tipo de máquina y a cómo se obtienen. Una vez planteados los indicadores, se desarrollan con el lenguaje de programación Python, se comprueba que han sido calculados correctamente y se decide la visualización del KPI en la plataforma.

Figura 2. Implementación de un CPS.

 

Actualmente, los KPIs que se han desarrollado en el Laboratorio 4.0 están relacionados con las áreas productiva, sostenible y económica de la cadena. En el ámbito productivo se han desarrollado KPIs como el OEE (Overall Efectiveness Equipment) y varios indicadores de mantenimiento como el MTBF (Mean Time Before Failure) y el MTTR (Mean Time To Repair). En el ámbito sostenible, se ha implementado el indicador de huella de carbono y se ha desarrollado un nuevo KPI que transforma las pérdidas del OEE en pérdidas energéticas, generando un indicador de pérdidas valoradas en huella de carbono (ECL, Energy Consumption Losses). En el económico, se han implementado árboles de costes productivos y de mantenimiento más precisos que los tradicionales, ya que usan información en tiempo real y no datos históricos, y se ha desarrollado un nuevo indicador, el CLI (Cost Loss Indicator) que monetiza las pérdidas planteadas en el OEE. Además, se ha trabajado en la unión de estos ámbitos, desarrollando KPIs conjuntos y trabajando en la comparativa de los indicadores de pérdidas. Además, estos KPIs se han particularizado en diferentes procesos relacionados con el transporte y la logística.

Podemos mejorar la planificación de la producción, integrar distintos eslabones de la cadena de suministro en tiempo real y mejorar la eficiencia de la cadena

¿Qué resultados hemos obtenido?
Como resultado del desarrollo de KPIs en tiempo real se ha desarrollado una plataforma de visualización. Esta no solo muestra los valores obtenidos de los KPIs, sino que también los desglosa en gráficos que aportan más valor. Por ejemplo, los indicadores relacionados con las pérdidas (OEE, ECL y CLI) permiten ver cuál de estas seis pérdidas es mayor en el ámbito productivo, económico y sostenible. Este tipo de información visualizada en tiempo real facilita la toma de decisiones al presentar de forma clara qué aspectos son los primeros que deben mejorarse. Además, la monitorización en tiempo real permite detectar instantáneamente cambios en los KPIs que, con los cálculos tradicionales, se detectarían días más tarde.

¿Qué viene después?
Las investigaciones deben continuar con el desarrollo de nuevos indicadores y la mejora de la comunicación entre usuarios y CPS. Esta comunicación es una fuente de información muy interesante sobre el comportamiento que tienen los usuarios con las máquinas y nos permitiría automatizar la obtención de información que hasta ahora debe ser solicitada al usuario, eliminando tareas improductivas y reduciendo la información subjetiva. Además, la comunicación entre CPS en la cadena de suministro, lo que se conoce como sistemas cibernéticos, permitirá desarrollar nuevas herramientas, como la planificación en tiempo real.

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