El tiempo de inactividad puede costarle a un fabricante más de USD 21,000 XNUMX por minuto. Afortunadamente, la IA ha evolucionado para identificar con precisión los problemas y tomar medidas. Esta tecnología avanzada permite a las empresas agregar fácilmente "ojos" inteligentes a sus operaciones con dispositivos móviles estándar, los mismos teléfonos inteligentes y tabletas que está utilizando en este momento. Todo para identificar rápidamente los defectos en los resultados de producción, así como para monitorear de forma remota los activos en busca de posibles interrupciones.

Hablé con el experto de IBM Scott Campbell sobre esta evolución de la IA y su enfoque actual: ayudar a los clientes a administrar sus activos de manera inteligente con Zero D, que significa cero defectos y cero tiempo de inactividad. Scott ha tenido numerosos roles de gestión de productos dentro de IBM. Y casi todos se centraron en algún tipo de tecnología de inteligencia artificial. Primero en entornos financieros, luego con las carreras de Red Bull (donde su equipo usó la simulación de IA para comprender la dinámica de las carreras) y ahora como gerente principal de productos para IBM Máximo y IBM TRIRIGA.

¿Cuál es el mayor desafío que enfrentan los fabricantes en este momento?

Todos los fabricantes saben que hay un valor tremendo si puede eliminar los defectos y detener la repetición del trabajo. Si puede mantener sus instalaciones de fabricación funcionando las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin ningún tiempo de inactividad, es casi un hecho que hay ROI allí. El desafío es cómo hacer la transición de un entorno reactivo, que es donde se encuentran la mayoría de los fabricantes, a un entorno proactivo. Así que en lugar de pensar, tenemos un problema que arreglar, ¿cómo piensas en cambio, estamos anticipando problemas para solucionar antes de que realmente se conviertan en problemas. Lo bueno es que IBM tiene tecnología de IA que es lo suficientemente sofisticada como para permitir que una empresa lo haga de manera efectiva. Pero tenemos que asegurarnos de que sea de confianza. Cuando una empresa mira todos estos datos, tiene que creer en ellos. De lo contrario, volverán directamente al mantenimiento reactivo.

Mucha gente habla de Industria 4.0, pero creo que el gran desafío para muchos fabricantes es cómo empezar. ¿Cómo tomas algo que es transformador y lo desarrollas con el tiempo? Porque no puede hacer esto con un enfoque de gran explosión o un enfoque de actualización de montacargas. Tienes que evolucionarlo. Y tienes que empezar en alguna parte.

Comenzar con la detección de defectos es una buena manera de introducirse en un entorno de IA que es bastante fácil de entender. Son fotos, son imágenes. Puede ver que el sistema está haciendo un mejor trabajo que el que puede hacer un individuo, y eso hace que sea más fácil expandir el uso de esa tecnología. Una vez que comienza a generar confianza en esos resultados, es más fácil usar el aprendizaje automático y la tecnología de inteligencia artificial para mantener los activos en funcionamiento en la planta de fabricación. Entonces entiendes la salud de un activo, sabes oye, las probabilidades son muy altas - una probabilidad de 85 a 95% - que este activo va a fallar en algún momento de los próximos 45 días, así que hagamos algo al respecto. 

¿Y los fabricantes se están moviendo hacia esto?

Oh, sí, lo estás viendo en todos los ámbitos. Hay un gran fabricante de automóviles de América del Norte que usa detección visual y monitoreo predictivo de IA, y vieron resultados inmediatos. Es increíble lo rápido que tuvieron éxito simplemente ejecutando un piloto simple. Encontraron 30 defectos en los primeros 30 días, lo cual no es gran cosa. Pero estaban buscando un solo conector en un punto de su instalación, vinculado a un problema específico para ellos. Cuando lo expandieron a múltiples ubicaciones en su línea de ensamblaje, encontraron hasta 200 defectos por día. Así que en el primer mes obtuvieron un ahorro de USD 1.8 millones en esa única línea de fabricación.

Hay dos partes en la historia de Zero D. Inspección visual y gestión del rendimiento de activos (APM). La inspección visual utiliza modelos de visión por computadora enfocados en la inspección de calidad. APM utiliza modelos de aprendizaje automático basados ​​en datos de series temporales para determinar el estado de los activos y las fallas probables en el futuro. Toyota está usando Inspección Visual Máxima, y ahora también utilizan la suite Maximo Asset Performance Management (APM). Ellos probaron Máximo APM en parte de su maquinaria que hace refrigeración líquida y descubrió que era otra área problemática para ellos. Al implementar el software en este piloto, ahora pueden monitorear la salud de los activos las 24 horas del día, los 7 días de la semana y predecir la probabilidad de falla en el futuro. Es la base para que pasen de ser reactivos y basados ​​en ciclos a practicar una estrategia de mantenimiento proactiva y centrada en la confiabilidad. Esto será transformador para toda su organización.

Esos son solo dos ejemplos de cómo la Industria 4.0 y la gestión inteligente de activos han comenzado a ganar terreno. Por supuesto, hay muchos otros, pero esos dos ejemplos son verdaderos escaparates para los procesos de fabricación transformadores.

Vea: Toyota + IBM: una fábrica más inteligente y digital

¿La adopción de la Industria 4.0 se confirma en todos los aspectos hasta el cliente?

Sí, lo hace, especialmente en dos frentes: calidad y satisfacción de la demanda. Para Toyota, la calidad es la misión número uno. Menos retiros del mercado y menos trabajo de garantía (en comparación con otras marcas de vehículos) impulsan la lealtad del cliente, sin mencionar la reducción de costos por retrabajo.

Luego, cuando se trata de satisfacer la demanda, se estima que el tiempo de inactividad cuesta en promedio alrededor de USD 21,000 XNUMX por minuto. Eso significa que dentro de una hora, tienes un problema de un millón de dólares. Y si no puedes satisfacer la demanda, alguien más lo hará. Hay lealtad en la compra de autos, pero también hay disponibilidad, especialmente con la escasez de chips.

Cuando se trata de defectos y tiempo de inactividad, cada tema parece lo suficientemente grande por sí solo. ¿Por qué no abordarlos por separado? ¿Por qué aboga por manejar ambos a la vez?

Cualquiera de los dos es crítico. Pero logras una verdadera transformación cuando los atacas a ambos al mismo tiempo. Porque no importa cuán alta sea su calidad, no puede satisfacer la demanda si tiene tiempo de inactividad. Por el contrario, incluso si es súper efectivo en sus procesos de fabricación pero su inspección de calidad es deficiente, solo está agregando a su montón de chatarra o su reelaboración a un ritmo tremendo.

Por eso es la combinación de la inspección visual basada en IA para la calidad y la gestión del rendimiento de los activos para la reparación predictiva lo que le permite aumentar la calidad. y eficiencia de producción al mismo tiempo, y eso ayuda a construir un negocio sostenible y resistente.

¿Tiene otros números concretos sobre los ahorros que un programa inteligente de gestión de activos podría aportar a un fabricante?

Por supuesto, este enfoque es aplicable más allá de la industria automotriz. Es solo un muy buen caso de uso que la gente entiende. Si observa la reelaboración de un defecto, y es importante distinguir entre un defecto y una reelaboración, un defecto puede ocurrir en la línea de producción, pero solo se convierte en una reelaboración si no se detecta durante la producción final. Si lo detecta y lo arregla antes de que llegue a la siguiente etapa de la línea, ya no es un defecto. Enfatizamos detección y corrección en el punto de instalación.

Si un defecto se convierte en trabajo de reelaboración, lo que significa que se detecta en la inspección final o en algún momento posterior, incluso potencialmente por parte del cliente, entonces se trata de USD 300 por incidente. Entonces, si piensas en ese fabricante de automóviles norteamericano que encontró 200 defectos por día, ahorraron USD 300 multiplicados por 200 defectos multiplicados por 365 días. Así es como alcanzas números muy grandes muy rápidamente en términos de ahorro.

¿Puede hablar también sobre los ahorros de no mantener en exceso un activo y solo realizar el mantenimiento cuando realmente se necesita?

Cuando nuestros clientes entienden “$21,000 por minuto”, tienden a crear programas de mantenimiento muy rígidos. El problema es que no tienen conocimiento de lo que realmente necesita ser reparado. Se vuelve oye vamos a revisar todo una vez a la semana. Existe la idea de que los programas de mantenimiento frecuentes son más baratos, aunque es excesivo.

Pero con una plataforma APM, puede reducir su mantenimiento y mejorar el tiempo de actividad, ¡todo al mismo tiempo! Es prescriptivo en términos de comprender dónde necesita aplicar realmente los recursos. Proporciona monitoreo 24×7 de la salud de los activos, puede detectar anomalías antes de que se conviertan en problemas críticos y puede predecir la probabilidad de fallas en el futuro. Los técnicos ya no están atados a la programación basada en el calendario. Porque ahora una empresa tiene los datos que indican estos activos están bien y no van a fallar por otro mes, varios meses o incluso años. Esto significa que los técnicos, que se están convirtiendo en un recurso escaso, pueden programar mejor su tiempo. Y las empresas pueden utilizar a los técnicos de manera mucho más efectiva en las áreas que tienen el valor más alto, según los datos en los que pueden confiar.

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El puesto Industria 4.0 y la búsqueda de la resiliencia apareció por primera vez en Blog de operaciones comerciales de IBM.

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• Fuente: https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/industry-4-0-and-the-pursuit-of-resiliency/