Prediction: El sistema de Industria 4.0 que te dará un mayor beneficio económico

Una vez hayas acumulado un cierto historial de eventos que ocurrieron en tu planta durante un lapso de semanas o meses a través de Reaction Booster, habrás identificado los problemas que tuviste en tus procesos de producción, así como sus posibles soluciones. Es ahora el momento de introducir el software de Prediction a la rutina laboral.

Como has de recordar, hemos reemplazado las medias por intervalos más cortos de registro. De este modo, podrás detectar esos momentos en los que la jornada de trabajo no fue perfecta del todo. Por ejemplo, te darás cuenta que siete horas de labor fueron fenomenales y una fue un desastre.

Antes de empezar a implementar el software de Prediction, no solo es suficiente tener un registro de eventos, problemas y soluciones; debes registrar también en el sistema los parámetros establecidos del escenario y las variabilidades del entorno de trabajo.

Por ejemplo, si vas a registrar que tuviste un problema de bloqueo en los inyectores, has de resaltar que se produjo cuando la viscosidad de la línea X estaba en un nivel 6 o 7. De esta manera, encuentras más fácilmente el problema, cuál fue su causa raíz y así puedes llegar a una posible solución, permitiendo que el propio software de registro, a través de su Inteligencia Artificial, sea mucho más productivo.

Cada vez que detectes un problema en específico, has de aplicar Gemba, es decir, tus managers tendrán que dirigirse al lugar donde la acción está ocurriendo. Así será más sencillo realizar Eventos Kaizen o construir Jidokas para tomar medidas correctivas, además de establecer alertas a lo largo de la línea de producción que anticipen la aparición de posibles incidencias más adelante. Con solo implementar esta medida aumentamos la productividad de la planta en un 30 a 40%.

¿Cómo capturamos los datos?

Captar todos los datos del MES o el SCADA y meterlos en un sistema de Inteligencia Artificial es un enfoque incorrecto. Tienes que determinar con claridad cuáles son los datos que merecen el esfuerzo de ser registrados para ser estudiados posteriormente.

El enfoque correcto para la obtención de los datos relevantes será entonces: con toda la información de problemas y soluciones que has reunido mediante Reaction Booster, sumado a lo que has visto en el Gemba, haces un juicio de expertos y eliges el dato de entorno que vas a digitalizar porque intuyes que es un Jidoka.

No todos los controles que puedes implementar para anticiparte a problemas mediante el sistema de Prediction van a serte útiles. En el marco de los controles de escenario, menos es más. De hecho, se puede considerar el exceso de control como un desperdicio. Entonces, también has de escoger minuciosamente cuáles controles vas a aplicar o desechar, basándote en los datos que has capturado y decidido con anterioridad que son relevantes.

Mediante el Jidoka lo que se busca es que cada uno de tus procesos de producción tenga su propio autocontrol de calidad. Esta metodología no solo te permite corregir el error en específico, además te ayuda a investigar su causa raíz, eliminarla y prevenir que la incidencia ocurra de nuevo en el futuro.

¿Cómo funciona un Jidoka?

Detectas el problema de forma manual o automática, por medio de sensores.
Por ejemplo, has puesto un control de torsión en el sistema, que determina cuál es la torsión adecuada de un tornillo. Al hacer el registro, en cierto intervalo ves que la torsión es mucho mayor al nivel de variabilidad que has dispuesto como aceptable. Generas una alerta en el sistema para que las personas encargadas se ocupen del problema.
Paras por un momento la línea de producción.
Buscas una solución rápida para corregir los efectos del problema y reanudas la producción mientras buscas una solución definitiva.
En este caso, las personas encargadas corregirán la torsión del tornillo.
Investigas la causa raíz del problema para así solucionarlo del todo.

Un Jidoka captado en tiempo real consigue que el problema no suceda, aumentando tu rentabilidad al reaccionar de una manera preactiva.

Tener sistemas predictivos por medio de Jidokas es la manera correcta, en lugar de aplicar Inteligencia Artificial sobre datos masivos de SCADA. Solo recomiendo usar Inteligencia Artificial cuando en un proceso de Eventos Kaizen secuenciales hemos puesto más de cinco Jidokas potenciales que no anticipan el problema en el 100% de los casos.

Como te lo explicaba anteriormente, Reaction Booster es el sistema de Industria 4.0 para el potenciamiento de los seres humanos que te va a representar una rentabilidad más rápida. Sin embargo, Prediction es la herramienta que más dinero te va a poner sobre la mesa.

Prediction no tiene una capacidad de ser implementado tan rápido como Reaction Booster porque la localización de los Jidokas en la planta no es una tarea sencilla debido a la cantidad de datos que debes clasificar como relevantes o no y luego estudiar.

Por otra parte, has de tener en cuenta que necesitas la participación de expertos en la materia, es decir, en procesos de Lean Manufacturing para que te ayuden a determinar cuáles son los datos de producción que sí son relevantes en tu planta y estudiarlos para posteriormente definir los lugares en los que en definitiva sí que tienes que poner un Jidoka.

Implementar un sistema de Prediction en tu planta no es un proceso rápido ni sencillo, sin embargo, como te decía, con el pasar del tiempo vas a ver ese esfuerzo inicial reflejado en un nivel mucho más alto de rentabilidad, pues te ayudará a alcanzar el objetivo de detectar posibles errores en producción y prevenir que vuelvan a suceder, lo que te ahorrará grandes cantidades de desperdicio al final.

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