Supervisión del sistema de manipulación de materiales.

En las complejas operaciones logísticas de la moda actuales, las instalaciones están bajo presión para optimizar sus procesos para lograr una mayor eficiencia y un rendimiento ininterrumpido. Imagine una empresa que tiene dos sitios y los opera de la misma manera. Sin embargo, si bien uno funciona bien, el otro comúnmente experimenta cuellos de botella y conductos llenos en ciertas áreas, lo que provoca una recirculación inevitable y una reducción de la capacidad. ¿Qué podría estar causando estos problemas y qué puede hacer esta empresa de logística al respecto?

La mayoría de las instalaciones recopilan enormes cantidades de información de sus operadores y equipos de manipulación de materiales. El uso de las herramientas de análisis de datos adecuadas puede proporcionar información sobre las causas de los problemas, ayudar a comprender lo que está sucediendo en las instalaciones e indicar cómo responder en el futuro. Puede proporcionar una descripción general fácil e intuitiva de las operaciones actuales, los próximos eventos y el estado de mantenimiento. 

Las herramientas de análisis de datos son componentes críticos para cualquier instalación que busque información sobre sus operaciones diarias y busque mejorar el rendimiento y la eficiencia optimizando el uso de los equipos existentes. Las herramientas también pueden proporcionar información sobre los sistemas de TI y el sistema de control del almacén, como si un disco está a punto de llenarse, el sistema se está sobrecalentando o las tasas de respuesta son lentas debido, por ejemplo, al intenso tráfico de datos. 

Las operaciones diarias de las instalaciones de cumplimiento tienden a centrarse en dos áreas principales: qué tan bien está funcionando el sistema y qué tan eficientemente se procesan los pedidos. Para el primero de ellos, que involucra el lado mecánico de la instalación, el análisis de datos puede proporcionar información sobre fallas de componentes o amenazas de fallas, averías y reemplazos. En el lado de las operaciones, el análisis de datos ayuda con el monitoreo de existencias y recursos, y con la capacidad y eficiencia operativa general. Brinda la oportunidad única de mejorar la eficiencia operativa sin tener que realizar cambios dramáticos en los sistemas. La instalación puede mejorar el rendimiento simplemente basando sus operaciones y mantenimiento en datos.

Asistencia de mantenimiento

Al recopilar y analizar datos, durante un período de tiempo, los administradores de activos comenzarán a ver tendencias que pueden proporcionar información sobre el desgaste de sus componentes. Esto es importante ya que la vida útil de cualquier componente se ve afectada por las condiciones operativas y ambientales, que diferirán entre las instalaciones. El análisis de datos permite a los gerentes determinar con precisión cuándo es necesario reemplazar los componentes individuales y si se pueden alargar los ciclos de mantenimiento.

Por ejemplo, el análisis de los datos de vibración de un sistema de clasificación de transportadores puede brindar información sobre el estado de lubricación de la cadena y cuándo el sistema requiere mantenimiento. Otros análisis podrían enviar una alarma cuando se cumplan ciertas condiciones digitales, como un aumento en la potencia de accionamiento de un sistema. Los datos pueden indicar claramente un problema que necesita más investigación. 

El análisis de datos proporciona a los profesionales de mantenimiento una visión clara del rendimiento del sistema: qué está sucediendo, por qué está sucediendo y cuál es la mejor manera de reaccionar. 

Asistencia operativa

Desde el punto de vista operativo, el análisis de datos puede proporcionar visibilidad de los volúmenes y estructuras de los pedidos. Esto permite a los gerentes determinar con precisión la cantidad y los tipos de recursos y estaciones de trabajo necesarios, así como identificar cualquier requisito de capacitación adicional de los operadores. 

Considere un almacén de moda que normalmente maneja grandes volúmenes de pedidos minoristas. ¿Cómo debería modificarse su funcionamiento para manejar una carga de trabajo diferente si fuera necesario? El análisis de datos puede identificar el mejor uso de las estaciones de trabajo en relación con la estructura de pedidos y la mejor asignación de operadores. Utilizando una estrategia basada en datos, los gerentes pueden reasignar recursos, estaciones de trabajo y materiales de embalaje.

Otro ejemplo es un almacén que utiliza un sistema de bolsas y quiere asegurarse de tener siempre suficientes bolsas vacías disponibles para procesar sus pedidos. En ese caso, el análisis de datos puede ayudar con las rutinas y ciclos de "limpieza" al, por ejemplo, proporcionar visibilidad del tiempo de permanencia de los artículos devueltos almacenados en sus buffers, lo que indica que es posible que sea necesario despejarlos para dar paso a pedidos inmediatos.

Otras aplicaciones del análisis de datos en las operaciones podrían incluir el seguimiento y la entrega de información sobre: 

• Velocidad de lectura de etiquetas RFID, lo que garantiza un rendimiento óptimo. 
• El tiempo de respuesta del sistema de control de almacén. 
• La tasa de carga en una estación de trabajo de inducción manual, advertencia de un problema técnico o la necesidad de compartir mejor la carga.
• Mala calidad de la inducción, que puede afectar a los sistemas de clasificación con bandeja basculante y cinta cruzada.
• Eventos de las áreas de descarga, que ayudan a determinar si se deben agregar ciertas estaciones de trabajo para manejar pedidos más grandes, pedidos más pequeños, etc. 
• Rendimiento de la sala de servidores, con alarmas que advierten de eventos como un disco a punto de llenarse o un sobrecalentamiento del sistema. 

Implementación

Entonces, ¿cómo debería implementar el análisis de datos una instalación logística? En realidad, es bastante sencillo, siempre que exista una infraestructura adecuada de recopilación de datos en forma de sensores eléctricos o mecánicos que midan valores físicos o eléctricos, y un sistema informático. Entonces es cuestión de que cada unidad organizativa aproveche los datos reunidos:

• Base: la mayoría de las empresas de cumplimiento ya están familiarizadas con el análisis de datos y reciben información sobre tendencias básicas y conocimientos sobre ciertos criterios, como recuentos de inducción, descargas y fallas de descarga, recirculaciones y recuentos de alarmas. Un análisis más profundo puede brindar información en tiempo real e indicar tendencias a lo largo del tiempo. 
• Mantenimiento: los profesionales de mantenimiento pueden comenzar a crear sus planes de mantenimiento basados ​​en datos del sistema en tiempo real. Los esfuerzos se centrarán menos en horarios rutinarios y más en prioridades enfocadas, lo que conducirá a un uso más eficiente del personal. El análisis predictivo también minimizará la necesidad de reparaciones reactivas y mejorará la planificación del mantenimiento.
• Operaciones: a través del análisis de datos, los profesionales de operaciones pueden comenzar a obtener una comprensión más profunda de los flujos y procesos de pedidos para cambiarlos, mejorarlos y optimizarlos. Comenzarán a descubrir ineficiencias operativas y a contrarrestar los efectos adversos en el desempeño.
• Gestión: los equipos de gestión podrán pronosticar todos los aspectos de sus operaciones, como los volúmenes de pedidos y las necesidades de mantenimiento, y planificar el rendimiento futuro. Con el análisis de datos, la administración podrá analizar el desempeño semana tras semana o año tras año, establecer evaluaciones comparativas del sitio en vivo y recibir informes programados automatizados. 

Para beneficiarse del análisis de datos, una instalación no necesita un alto nivel de madurez digital ni sistemas automatizados avanzados, y los paquetes SaaS de análisis de datos se pueden personalizar para responder consultas específicas y satisfacer requisitos individuales. Los precios suelen reflejar el volumen de datos y el nivel de servicios prestados: una instalación que clasifica 100,000 artículos por día atrae una tarifa diferente que una que clasifica 50,000 o 20,000 artículos por día. 

Conclusión

Las herramientas de análisis de datos, como las de BEUMER, pueden proporcionar una visión general sencilla e intuitiva del funcionamiento actual, los próximos eventos y el estado de mantenimiento. Son componentes críticos para cualquier instalación que busque información sobre sus operaciones diarias y busque mejorar el rendimiento y la eficiencia optimizando el uso de los equipos existentes.

Biografía del autor

Todas las imágenes proporcionadas por BEUMER.

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