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La nueva forma de entender la trazabilidad en la industria permite desbloquear perspectivas
La trazabilidad es un tema muy común en la mayoría de las industrias, especialmente en algunos sectores como farmacéutico, Alimentos y bebidas Bebidas y Automoción. Este tipo de tecnología tiene incluso obligaciones legales en varios países, debido a la importancia que tienen algunas etapas del proceso productivo en la calidad del producto final. En Brasil, un ejemplo de esta regulación es Ley N° 12.907, que establece la aplicación de la trazabilidad en la producción de carne vacuna y de búfalo.
Además de los requisitos legales, la implementación de un sistema de trazabilidad también mejora la competitividad. Con su uso es posible garantizar no sólo la calidad del producto final, sino también un mayor control sobre la necesidad de retiradas en casos de imperfecciones provocadas por factores externos e internos del entorno de producción. Según el Ministerio de Justicia, en 2017 Brasil batió récords en retiradas del mercado de productos de consumo, con el sector automotriz como líder.
Esta información no hace más que reforzar la importancia de las tecnologías de IoT y el análisis de datos, que aportan una nueva forma de implementar sistemas de trazabilidad en la industria. Con esta tecnología, bien implementada en el sector de la automoción, por ejemplo, es posible saber qué piezas de coche se han instalado en qué chasis. De esa manera, si se detecta un problema en un lote particular de piezas de automóvil, sólo el chasis problemático requeriría una retirada. Como resultado, hay un mejor control sobre los daños causados, no sólo a los clientes, sino también a la propia imagen de la empresa.
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IoT y Big Data
La recopilación de estos datos de forma continua ya no es una barrera tecnológica. Hoy en día, los dispositivos IoT, sensores y sistemas para almacenar todos estos datos de forma organizada ya son más accesibles para todo tipo de industrias. Esta facilidad favorece su implementación porque, según el Portal de la Industria, el 69% de las industrias brasileñas ya utilizan algún tipo de tecnología digital en 2022.
Conectar estas tecnologías con la metodología de trazabilidad da como resultado una nueva forma de visualización. Por ejemplo, en una producción de embutidos, donde es necesario utilizar un horno industrial, es común tener un informe de cada fase del proceso de cocción, como por ejemplo:
Analizando esta información gráficamente se tiene el siguiente comportamiento:
En este tipo de muestreo no se recopila información importante. Este hecho puede llevar a un conocimiento falso de que los valores de temperatura se están comportando como se esperaba.
Utilizando una mayor frecuencia de muestreo y un sistema big data, es posible almacenar la curva de cocción completa, por ejemplo:
En este ejemplo es posible identificar posibles desviaciones e incluso comparar los lotes de forma más precisa.
Hoy en día no sólo es posible almacenar muchos más datos, sino que también se pueden recopilar de otras fuentes y equipos que en el pasado se llamaban caja negra. Hoy en día, estos equipos ya se integran más fácilmente en una estructura de recogida de datos, permitiendo correlacionar un fallo de una máquina con un fallo en otra. Como ejemplo, está el diagnóstico rápido de una pausa en una línea de producción que se produce unos minutos después de un fallo en la sala de compresores.
Más visualización, de forma intuitiva
La trazabilidad de los datos, además de facilitar la gestión de la producción y la corrección de errores, ayuda a tener un análisis más preciso. Esto sucede porque este método de visualización de datos permite recopilar más información, mejorando la calidad y reduciendo las limitaciones.
Visualizar y gestionar una cantidad tan grande de datos también es un desafío que se vuelve más fácil con las tecnologías modernas. Con gráficos animados es posible explorar nuevas dimensiones en el análisis, que antes estaba restringido a dos ejes (x,y). Ahora, además de esta información, puede mostrar el movimiento de las variables en estos ejes, como una representación del tiempo. Por ejemplo, es posible realizar un análisis de par (eje y) y ángulo (eje y) del apriete de más de 13 mil pernos. Este movimiento ha sido rastreado en más de 200 días (animación) y puede monitorearse, como se muestra en el siguiente cuadro:
En este mismo ejemplo, existe la posibilidad de agregar aún más datos, como la temperatura ambiente del día, o de algún sistema de medición cercano al lugar del apretón. Estos datos podrían representarse por el tamaño de cada círculo, proporcionando aún más información para explorar:
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Visibilidad que aporta más rendimiento
La utilización de tecnologías que simplifican la recopilación de datos permite descubrir conocimientos que antes eran inalcanzables. Este escenario se vislumbra principalmente por la falta de datos, problema que se soluciona con la trazabilidad de los datos. Mediante el uso de estas herramientas se toman análisis y decisiones de forma más asertiva y concreta, siempre basándose en la información recogida de la propia maquinaria.
Las personas responsables de tener estos conocimientos son las que utilizan los datos recopilados para aportar nuevas perspectivas a la industria. A partir de la descripción general de los procesos, los científicos pueden realizar sus análisis con el objetivo de descubrir y explorar. De este modo, es posible comprender patrones, identificar tendencias, garantizar o mejorar la calidad, reducir daños e identificar fallas en el acto. La visibilidad que conlleva la digitalización tiene como una de sus consecuencias la redefinición de estrategias, lo que redunda en la implementación de mejoras.
Contar con un historial de datos también contribuye a este escenario, principalmente por ser un apoyo a acciones que aumentan la productividad. Según la CNI (Confederación Nacional de la Industria), este índice creció el 0,7% en el tercer trimestre de 2023. Este hecho solo refuerza que la implementación de Soluciones Tecnológicas desbloquea resultados y hace posible que la industria alcance un nuevo nivel de productividad.
