Caso de éxito

Mantenimiento predictivo e identificación precoz de defectología.

Nuestro cliente desarrolla soluciones integrales para el sector de la automoción. Dentro de este entorno, se dedican tanto a la extrusión, la forja, así como el mecanizado de diversas piezas.

01. Reto

La reducción de defectos y el evitar paros no controlados es una constante en todas las industrias. En la metalurgia se hace más necesario minimizar estos factores, ya que el paro de la línea implica un enorme coste productivo. Esto se debe a la necesidad de esperar al enfriamiento de los equipos, así como al coste energético de volver a calentar el horno.

Por otro lado, las piezas elaboradas son de alto coste económico y, en consecuencia, las piezas defectuosas tienen un importante impacto en la cuenta de explotación.

Los defectos en dichas piezas no son producidos, en la mayoría de los casos, por un problema en el molde o una variable concreta, sino que es la combinación de diversos factores. En base a variables cambiantes (temperatura, presión, cadencia, número de ciclos, etc), pueden provocar defectos que no sean apreciables hasta procesos posteriores. Esto obligaría a descartar una enorme cantidad de piezas producidas.

Para minimizar estas circunstancias, nuestro cliente tenía claro que debía dirigirse hacia la industria 4.0. Por ello contactaron con Datision, estando certificados como Asesor de industria 4.0 por Acció, para que les ayudásemos en su proceso de transformación digital.

02. Solución

En base al análisis exhaustivo del estado de situación y la estrategia definida, se estableció la necesidad de instalar un conjunto de sensores que permitan conocer en continuo los datos del proceso. Sensores que analizan tanto el funcionamiento de los equipos productivos, como del propio producto en sus diferentes fases de transformación.

Gracias a estos datos capturados por los nuevos sensores, así como a los propios datos de los diversos PLC, el sistema analiza en continuo la información proporcionada. Éste busca correlaciones entre los valores productivos y su resultado final, el cual se basa en históricos del control de calidad.

Todo esto permite determinar la probabilidad que la pieza sea defectuosa y qué tipo de defecto puede producirse, permitiendo así que se tomen las acciones pertinentes y evitando aumentar los rechazos.

Por otro lado, se aprovechan los sensores instalados y se analiza el funcionamiento de los equipos productivos, desarrollando así un sistema de mantenimiento predictivo. Éste es capaz de detectar cualquier variación en la “normalidad” del funcionamiento del equipo, mostrándole al responsable de mantenimiento dichos cambios.

En base a la información indicada por el responsable, si las variaciones son posibles fallos, el sistema aprende qué patrón de información puede determinar un posible problema e indica el porcentaje de riesgo de parada del equipo.

03. En la actualidad

Se han facilitado los trabajos de mantenimiento mediante la información en continuo de los sensores instalados y el uso del cuadro de mando desarrollado. El sistema ha permitido reducir el número de paros no controlados. Además, aquellos que todavía se producen pueden resolverse en menor tiempo.

Por otro lado, se ha reducido significativamente el porcentaje de piezas defectuosas, así como se permite conocer las variables que las producían. Con ello se aumenta el conocimiento del proceso productivo por parte de los técnicos.
En definitiva, la planta es mucho más productiva y se ha reducido notablemente la merma. Se prevé la instalación de este sistema en otras líneas y plantas de la compañía.

Nuestros casos de éxito

Cashkeeper

Mantenimiento predictivo de equipos de cash handling en CashKeeper.

Endesa

Gestión y optimización de costes de proyectos de telecomunicaciones en Endesa.

Rebold

Desmaquetación automática de prensa escrita en Rebold.

Líder en el sector metalúrgico

Mantenimiento predictivo e identificación precoz de defectología.

Importante empresa de curtido de pieles

Identificación de defectos en piel natural.

Flamagas

Identificación de errores estéticos de serigrafiado en Flamagas.

Fabricante de ascensores

Predicción de uso de ascensores.

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