Data y Lean Manufacturing en la Industria 4.0

En el panorama industrial actual, las plantas de producción afrontan retos continuos para mantener su competitividad y adaptarse a las cambiantes demandas del mercado. Más que nunca, es crucial contar con una producción ágil, de alta calidad y eficiente. Este artículo explora cómo los tres pilares fundamentales de la industria manufacturera – Lean Manufacturing, Kaizen y Calidad Total – se están reforzando y ampliando con proyectos de transformación digital. Nos enfocaremos en cómo la integración de Big Data e inteligencia artificial no solo apoya estos métodos, sino que también abre nuevos horizontes para la eficiencia y la innovación en la fabricación.

Sobre Scalian

En Scalian cuentan con equipos especializados en los diferentes “sabores del dato”, esto engloba una enorme cantidad de técnicas y tecnologías. Es difícil resumir y simplificar las diferentes soluciones existentes en Big Data, pero podemos agregar las diferentes tecnologías dentro de dos grandes áreas a lo largo de la cadena de valor del dato. Desde su obtención hasta su utilización en las operaciones de la industria.

Capa de integración: En la frontera de esta revolución de datos se encuentra la capa de integración. Aquí, se adoptan soluciones innovadoras y técnicas avanzadas que facilitan la captura, procesamiento y consolidación de datos. Desde registros en tiempo real hasta imágenes y textos, los datos son extraídos de fuentes internas y externas. Las herramientas de Big Data desempeñan un papel crucial, convirtiendo datos desorganizados y crudos en información estructurada y útil. Estas soluciones no solo almacenan datos, sino que garantizan su integridad y accesibilidad, consolidándolos en bases de datos robustas que sirven de cimiento para su análisis y explotación.

Capa de explotación: El objetivo último de cualquier arquitectura de datos es obtener valor de estos ayudando a la empresa en el desarrollo de sus operaciones. El dato por tanto demuestra su utilidad en la capa de explotación. Esta engloba una serie soluciones que varían según su caso de uso. En esta capa se construyen los algoritmos de inteligencia artificial, los dashboard de control de producción, sistemas de reporting o monitoreo, u otras aplicaciones específicas de la planta de producción.

La convergencia de estas dos capas representa el paradigma de la gestión de datos moderna. No es simplemente la acumulación de datos, sino el proceso cohesivo de capturar, integrar, analizar y, finalmente, actuar sobre la base de esos datos lo que proporciona a las empresas una ventaja competitiva en el mercado actual.

Enfoque Lean

• Lean Manufacturing: Busca eficiencia eliminando desperdicios en producción y recursos, no solo aplicando técnicas sino adoptando una filosofía de trabajo.
• Kaizen: Enfatiza la «mejora continua» como un viaje constante, involucrando a todos en la organización para mejorar diariamente.

• Calidad Total: Se centra en alcanzar la excelencia en cada etapa del proceso, responsabilizando a todos en la organización por mantener la calidad, no solo el departamento de control de calidad.

Scalian incorpora estos principios en su propuesta para el sector industrial, aspirando a transformar y optimizar los entornos industriales, garantizando no solo la eficiencia y reducción de costos, sino también una mejora en la calidad y entrega de valor al cliente final. Esta propuesta además de un cambio tecnológico implica un cambio cultural que debe acompañar a toda empresa “data driven”.

Casos de Uso

Scalian demuestra la aplicabilidad práctica de su enfoque a través de casos de uso destacados:

Identificación Proactiva de Desperdicios (Waste): Mediante el análisis de grandes conjuntos de datos, los centros de producción pueden identificar patrones y tendencias que señalen ineficiencias y desperdicios, permitiendo correcciones proactivas antes de que se conviertan en problemas mayores.

Predicción y Mantenimiento Preventivo (Flujo Continuo): Han desarrollado aplicaciones soportadas por modelos predictivos basados en redes neuronales, que entrenadas por datos históricos y de sensórica ayudan en trabajos de mantenimiento preventivo, reduciendo tiempos de inactividad y garantizando un flujo de trabajo ininterrumpido.

Optimización de la Cadena de Suministro (Just In Time): Al analizar grandes volúmenes de datos, las fábricas pueden obtener información sobre la demanda del mercado, la eficiencia de los proveedores y otros factores críticos. Un ejemplo son los desarrollos en clasificación de proveedores o modelos de predicción de demanda.

Mejora Continua basada en Datos (Kaizen): Mediante monitoreo en la capas de analítica construyen dashboards que ayudan a monitorizar los progresos y soportan la toma de decisiones. Estas visualizaciones se enriquecen con aportaciones de modelos IA, que puede detectar puntos de mejora o comportamientos anómalos ocultos al análisis humano. Anomalías, fraude, clusters.

Calidad y Control (Calidad Total): Mediante el uso de algoritmos de IA, se puede monitorear y asegurar la calidad en tiempo real, detectando anomalías y posibles defectos mucho más rápidamente que las inspecciones manuales o tradicionales. En esta área se aplican diferentes especialidades de IA tales como: computer visión, NPL, IA generativas o algoritmos de detección de outliers.

Sostenibilidad y Eficiencia Energética: Mediante el análisis de datos, las fábricas pueden identificar áreas donde se está consumiendo más energía de la necesaria o donde se están produciendo más emisiones, y tomar medidas correctivas.

Para finalizar, podemos decir que una explotación adecuada de los datos no solo complementa, sino que es un elemento potenciador de la filosofía Lean en la industria 4.0. La evolución continua de las tecnologías del dato requiere vigilancia tecnológica y conocimientos especializados para aprovechar las ventajas competitivas que estas soluciones ofrecen.

Scalian emerge como un líder en la convergencia exitosa entre principios sólidos y tecnologías de vanguardia para impulsar la eficiencia y la innovación en la industria manufacturera.