Economía Digital Disruptiva

Automatización de procesos mediante tecnologías de análisis, predicción e integración de aplicaciones y sistemas (AUTOPREDICTIVA)

La automatización de procesos es una de las claves que permiten mejorar la eficiencia productiva de forma rápida. Si se diseña el sistema automatizado de forma que sea capaz de anticiparse a la aparición de ciertos tipos de incidencia, pudiéndose reducir los defectos que aparecen en el proceso, por ejemplo, el beneficio de la automatización sería mucho mayor.  

Por ello, AIDIMME ha planteado una línea de investigación en Industria 4.0, en la que se enmarca el proyecto denominado AUTOPREDICTIVA. El objetivo último del proyecto es conseguir procesos autónomos que sean capaces de gestionar el flujo de fabricación con mínimas intervenciones externas. Para ello previamente se debe saber qué está pasando en los procesos y por qué está sucediendo, para lo cual se debe conocer el estado del proceso en tiempo real. Una vez establecidas las condiciones adecuadas de funcionamiento, se pasa a predecir cómo funcionará el proceso a medida que se van modificando los parámetros relevantes por la variabilidad asociada al propio proceso. Y finalmente, cuando todas estas condiciones se cumplen, se puede permitir al sistema predictivo que gestione de forma autónoma el proceso.

Como resultado más relevante que se espera obtener a la finalización del proyecto es un desarrollo inicial del sistema predictivo, integrado en un sistema de control de proceso automatizado.

En la recopilación bibliográfica que se ha realizado destacan esencialmente dos conclusiones:

  • Todas las aplicaciones que se construyen para dotar de inteligencia a los sistemas de fabricación están guiadas por los datos. La explotación de la potencialidad de los datos se realiza en entornos cloud, ya que permiten descentralizar la toma de decisiones.
  • La fabricación inteligente debe plantearse considerando como parte activa del proceso de decisión el conocimiento humano. Este conocimiento debe intervenir en la generación de las reglas de decisión al mismo nivel que los datos objetivos extraídos del proceso.

Por ello, en el desarrollo del primer prototipo del sistema predictivo de un proceso, primer paso para poder avanzar en la automatización predictiva del mismo, se ha tomado en consideración la experiencia del personal que maneja la línea de producción. Este prototipo experimental se ha desarrollado en una empresa colaboradora, en la que se trataba de predecir el desgaste de las lijas de la primera lijadora en una línea de barnizado.

Por ello, además de los datos tomados de forma completamente automática, se incluyen en el dataset el control de los rechazos que se producen en la línea. Estos vienen dados por orden de fabricación asociada con un inicio y un fin, lo que permite asociar los valores resultantes de los sensores en esos periodos con la cantidad de fallos que se producen. Después de todos los experimentos que se realizaron, uno de los datasets arrojó resultados prometedores: se trataba de aquél que tenía como etiqueta el defecto de cambio de lija con un porcentaje de acierto superior al 90 por ciento.

Este primer paso realizado con éxito, permitirá profundizar en la segunda anualidad en el sistema de control que permita introducir automáticamente en la planificación las órdenes de reposición de lija previamente a su desgaste, de forma que no se interrumpa de forma imprevista el trabajo programado cuando comienzan a aparecer defectos.

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