La inteligencia de planta como pegamento
Una serie de guías informativas de TEC han cubierto los sistemas de fabricación a nivel de planta abordando la importancia de los sistemas a nivel de planta (consulte La importancia de los sistemas a nivel planta) y las dificultades en desarrollar sistemas que integran las necesidades de la planta y de la oficina de gestión (consulte, Los retos de integrar la planificación de los recursos de la empresa y los sistemas industriales de ejecución). Un acercamiento para abordar estos retos es utilizar sistemas de inteligencia de fabricación o de planta.
Dada la problemática comunicación entre los sistemas industriales de ejecución (MES), la automatización de planta y las aplicaciones empresariales, está surgiendo una nueva cama de aplicaciones de las ideas del anterior Lighthammer (ahora parte de SAP), Kinaxis (antes Webplan), Activplant, e Informance. Ofrecen aplicaciones analíticas middleware llamadas inteligencia de fabricación o inteligencia de planta que tienen como objetivo otras aplicaciones utilizadas para generar una visión corporativa más amplia de los indicadores clave de rendimiento (KPI). Estas aplicaciones de portal de planta consolida los datos tomados de un gran rango de fuentes computacionales, de la planta, sistemas empresariales, bases de datos, y cualquier otro lugar, y organiza estos datos en una información significativa con base en los roles y agrega los datos de fuentes dispares para el análisis y el reporteo. Las conexiones pueden a través del lenguaje extensible de marcas (XML) o de los estándares de la conectividad abierta de las bases de datos (ODBS), con comunicaciones manejadas por un nivel de protocolo en la arquitectura del servidor de Web del portal.
La visibilidad de tiempo real y los intercambios transaccionales tienen que crearse entre las aplicaciones empresariales y la planta con la capacidad de detallar adecuadamente para contextualizar y entender el impacto de eventos de fabricación específicos. Estos productos se aplican a procesos de planta críticos, y monitorean la producción y proporcionan el impulso necesario para calcular las medidas clave, como la efectividad total del equipo (OEE). Para aumentar la OEE, se adquieren y se agregan los datos generados por el equipo en una línea de producción (preferiblemente de manera automática, consulte El por qué de la recopilación de datos).
La información se contextualiza utilizando reglas comerciales y roles de los usuarios para crear y mantener relaciones funcionales y operacionales consistentes entre los elementos de los datos de estas fuentes dispares. Por ejemplo, estos productos pueden demostrar la relación entre las variables permitidas de los procesos y la calidad con base en la series de los rangos de tiempo y los datos del rendimiento. También puede analizar la información utilizando reglas comerciales para transformar los datos de los procesos brutos a KPI significativos. Los datos también pueden filtrarse por cualquier observación extraña; visualizarse con capacidades de navegación con base en el contexto y capacidades de detalle; y presentarse o propagarse para determinar los factores y los disturbios originales que retrasan la producción o impactan la calidad. Por último, los sistemas a nivel de planta permiten tomar decisiones que acelerarán el procesamiento y aumentan la producción.
Como funciona
Las fuentes de configuración de los datos para la integración se pueden realizar a través de plantillas, que es análoga a seleccionar una impresora para una aplicación de office. Sin embargo, la clave es tener modelos de sonido a nivel de planta, que son marcos de trabajo que muestran el contexto exacto a nivel de planta y la gestión de datos dentro de los conjuntos de aplicaciones. En la manufactura, incluso los cambios más pequeños para un plan maestro pueden crear una falla en la realidad y éstos generalmente son manejados con pánico y desorden de ultima hora, y al mismo tiempo, los protagonistas del negocio no siempre están consientes del impacto o incluso de la validez de sus decisiones basadas en conjeturas.
Por lo que, estas aplicaciones nuevas de software hacen posible modelar las consecuencias en cascada de cualquier cosa que hagan los usuarios en respuesta a un evento no planeado (como el que un cliente duplique una orden o que se dañe una máquina), que a su vez, hace posible entender cómo impactará el cambio a las otras partes interconectadas de la organización usuaria y a la cadena de suministro (consulte, Bridging the Reality Gap Between Planning and Execution).
Cuando los usuarios tienen información acerca de los eventos no planeados y de cómo impactan a la compañía sus respuestas, deben tener inteligencia de fabricación que los pueda guiar a través de los caminos bifurcados de la toma de decisiones con base en las excepciones. El valor de la información a nivel de planta cambia cuando las empresas la utilizan para soportar procesos comerciales tácticos, estratégicos y de gran nivel. Por ejemplo, los datos generados por un supervisor de departamento o para propósitos de administración tiene un valor, y los mismos datos utilizados para el cumplimiento del principio de Sarbanes Oxley (SOX) tienen otro valor (consulte, Attributes of Sarbanes-Oxley Tool Sets). Además, el valor de la información del seguro de calidad (QA) incrementa de manera sustancial cuando se utiliza para soportar los asuntos de garantía empresarial amplia.
La información del inventario se ve diferente cuando se visualiza a lo largo de toda la cadena de suministro con programas sincronizados con base en la demanda real. Este valor mayor viene del cambio de una vista centrada en los datos de aplicaciones de fabricación separadas, a una vista centrada en el proceso de sistemas integrados que puede soportar los procesos de la compañía que tienen mayor impacto. La inteligencia de fabricación no puede trabajar sin su columna el sistema de planificación de los recursos de la empresa (ERP) y MES donde se encuentra toda la información transaccional. Pero últimamente, el mecanismo real para insertar los cambios a través de esta columna es la inteligencia de fabricación. Por lo que es necesario tener una forma de abordar tanto los componentes planificados como los no planificados de la fabricación en el mismo sistema extendido.
Recomendaciones para el usuario
Ejemplos de los beneficios potenciales de la integración intrínseca de un ERP con la planta para lograr una información en tiempo real son múltiples y se pueden consultar en La importancia de los sistemas a nivel planta and Los retos de integrar la planificación de los recursos de la empresa y los sistemas industriales de ejecución.
Problemas comunes pertenecientes a interfases en un ambiente best-of-breed pueden mitigarse (o eliminarse por completo) con aplicaciones como la aplicación completa de SAP SAP xApp Manufacturing Integration and Intelligence (SAP xMII, antes Ligthammer CMS [Collaborative Manufacturing Suite]) o el acercamiento innovador de Oracle visto en Oracle Discoverer y Daily Business Intelligence. En el caso de Oracle, su aplicación puede integrar de igual forma medidas de desempeño con datos transaccionales, y con ello incrementar medidas actualizadas del desempeño con forme ocurren las transacciones. Concretamente, cuando los datos se almacenan en la misma base de datos, no hay necesidad de crear y gestionar interfases torpes ya que sólo hay una aplicación maestra. La visibilidad de los datos es inherente, ya que con los enlaces adecuados, los datos se pueden recolectar y diseminar en varias formas sin ningún retrazo.
Sin embargo, en la mayoría de los casos, las bases de datos múltiples de la planta, las transacciones de producción y de almacenaje en tiempo real, datos de mantenimiento de la planta, datos del ERP maestro, etc. rara vez están en sintonía, lo que hace que la toma de decisiones sea más difícil y no sea la adecuada. Esto es verdad cuando cualquier tipo de información se mantiene en más de una locación, ya que sin un método avanzado de sincronización, las probabilidades de tener unos datos precisos en almacén en más de una locación son menores.
Si los datos solamente se sincronizan una vez al día y en una base a modo de lote, o incluso por turno, los directores tienen un mal tiempo al tomar decisiones adecuadas e impacta a todas la funciones como la planificación de la producción, el envío, el control de inventario, y las adquisiciones. También limita a los representantes de servicio al cliente cuando intentan darles a los clientes actualizaciones acerca del estatus de su orden. En el peor de los casos, algunos datos nunca se sincronizan al sistema maestro ERP, el cual crea faltas de comunicación serias y promueve las islas de la automatización.
Sin embargo, los usuarios deben entender que la generación actual del software inteligencia de planta brinda principalmente visibilidad, algunas veces a través de aplicaciones compuestas, o el vendedor proporcionará todas las piezas funcionales. Su activo más grande es que muestra la detección de eventos, la gestión del flujo de trabajo y la interoperabilidad en tiempo real. No obstante, todavía no produce la verdadera inteligencia requerida para una gestión del rendimiento corporativo (CPM) confiable. Con frecuencia a estas soluciones todavía les falta el contexto comercial y el análisis sofisticado de los escenarios de producción, que se muestran en los modelos de datos listos para utilizarse para ciertas industrias, por ejemplo, el cómo liberar la capacidad de las limitaciones, mejorar la calidad, reducir el costo de las conversiones más frecuentes y prolongadas, y mejorar los márgenes de las ganancias. Puede ser que tampoco tengan las herramientas de gestión del ciclo de vida de los datos, lo que permite la reconciliación de datos, el modelado de datos, aplicaciones de contabilidad y rendimiento, etc. Así como también le pueden faltar los análisis que añaden inteligencia a los datos en tiempo real que los sistemas empresariales pueden accesar a través del conjunto de herramientas del portal.
Por lo tanto, mientras que SAP xMII puede conectar y utilizar los datos en tiempo real, varias compañías con procesos complejos de fabricación a nivel de planta, necesitarán, por lo menos por en un futuro cercano, mejorar las soluciones best-of-breed de múltiples vendedores para crear sus propia disciplina de gestión de datos e inteligencia a nivel de planta. También tendrán que invertir en sus propias habilidades, experiencia y propiedad intelectual para construir sus sistemas de gestión del desempeño de la fabricación.
Al seleccionar estas aplicaciones, aunado al uso de listas tradicionales de la habilitación de la Web y el soporte de las plataformas, los usuarios deben asegurarse que los productos utilicen marcos de trabajo, interfases y terminología estándares de la industria, como el lenguaje de marcas del negocio a la fabricación (B2MML), XML/servicios Web, ISA-95 e ISA-88 para las industrias de proceso en lotes, y Microsoft Common Object Model (COM) y la conectividad abierta para la interfaz de la aplicación. Así mismo, los productos candidatos deben mostrar interfaces documentadas "listo para utilizarse para las aplicaciones ERP y de automatización de planta (como SAP, Oracle, Siemens, ABB, Rockwell, etc.), y para otros sistemas de control como los sistemas de control distribuidos (DCS) y controladores lógicos programables (PLC). Dado el mantra predominante de inteligencia, estos productos deben lógicamente incluir una sólida e intuitiva función de reporteo (basada en productos abiertos o dominantes como Business Objects Crystal) y proporcionar un motor de gestión de flujo de trabajo integrado para modelar el proceso de producción.