RETO 1: Mapa de calor de OEE-Gestión avanzada para la priorización en la resolución de paradas que impactan sobre el cuello de botella en líneas largas multimáquina.
Reto o necesidad que resuelve
En líneas de producción muy largas en las que intervienen varias máquinas trabajando simultáneamente es complejo identificar en qué máquina ha habido un paro y la repercusión que ha tenido ese paro sobre el cuello de botella.
Solución
Conexión a las máquinas que participan en la fabricación en una línea de producción e identificación en tiempo real de cual de ellas ha sido la causante de generar un paro en el cuello de botella.
Medición en tiempo real de la pérdida de OEE en el cuello de botella, visualización de la máquina que lo para y motivo de paro.
Gestión por IA , alertas de paros en estaciones que afectan al cuello de botella para su pronta resolución.
MTBF y MTTR de cada máquina en la línea de producción.
Empresas cliente
J.Garcia Carrión.
Tecnologías involucradas
HW Industrial, SW MES/MOM, IA.
RETO 2: Proyecto IMOP: Modelo avanzado de Imputación automática de Mano de Obra a Producto fabricado.
Reto o necesidad que resuelve
Imputación de las horas trabajadas por Orden de fabricación/producto y cálculos del coste de mano de obra directa real (MOD), de modo autónomo y automático sin intervención de las personas, para maximizar su fiabilidad y controlar las desviaciones del coste MOD en tiempo real.
Actualmente esta imputación se realiza de manera manual, poco fiable y el análisis del coste de mano de obra se realiza a posteriori, sin posibilidad de actuar en el momento en que se produce la desviación.
Solución
Solución innovadora desarrollada para la localización en interiores, que ha dado lugar a una herramienta capaz de aprender y corregir la ubicación del sujeto. Inserción automática de la fichadas en sistema MES.
Sistema de producción conectado a máquinas, personas y procesos, que calcula en tiempo real las desviaciones del coste de la mano de obra directa respecto al estándar definido y sus causas de desviación en €: Velocidad, número de personas y/o precio €/h_operario, y permite al gestor lanzar acciones correctivas para llevarlo al objetivo.
Análisis de los resultados históricos de los costes MOD por producto, línea de fabricación, área y fábrica para la identificación de proyectos de mejora.
Empresas cliente
CLR
Tecnologías involucradas
Localización BLE AoA; SW MOM,;Data Analytics.
RETO 3: Conoce y Mejora tus costes reales de fabricación en tiempo real.
Reto o necesidad que resuelve
Medición del coste real por producto y su desviación respecto al objetivo. Identificación de las causas de desviación tanto en el coste de materia Prima como en mano de obra directa.
Solución
Sistema de producción conectado a máquinas, operarios y materias primas que permite y orienta las acciones tácticas en planta en tiempo real.
Sistema inteligente para el control y seguimiento de mermas en proceso y coste de mano de obra directa real. Calculo y análisis de las desviaciones de costes respecto al estándar y su causa en €, priorización de los proyectos de mejora.
Balance de masas cuadrado en base a la realidad de las fabricaciones y consumos realizados en fábrica y en cada una de sus líneas.
Conexión a básculas y células de carga en la fábrica para automatizar la captura de consumos reales.
Conectividad a tramos en líneas de producción largas para dibujar mapa de mermas.
Imputación y asignación de mano de obra directa real de manera automática a cada Producto por tecnología NFC.
Empresas cliente
Guillem Export, Ribercamp, Enrique Romay.
Tecnologías involucradas
Data Analytics; SW MOM; IoT; NFC.