Valor añadido digital a través de Kastor DataCockpit

Análisis y evaluación de datos

Introducción

Muchos de nuestros clientes tienen procesos altamente automatizados que se controlan mediante un sistema de control de procesos como el sistema de gestión de la producción Kastor de AZO. Con el tiempo, estos sistemas de control producen una cantidad desmesurada de datos. Algunos clientes tienen varios gigabytes de datos almacenados en sus bases de datos.

Estos datos son valiosos, pero resulta difícil liberar su potencial. Si se intenta evaluar cantidades tan ingentes de datos utilizando listas o medios similares, sencillamente se está sobrecargado de información.

Por tanto, es necesario encontrar un enfoque completamente nuevo. Aquí es donde entra en juego el tema de los datos inteligentes. Se están poniendo en práctica nuevas tecnologías en el campo del análisis y la evaluación de datos. Son tecnologías con las que ya estamos familiarizados por el contacto diario con las previsiones de atascos de los sistemas de navegación, por ejemplo.

¿Qué es el análisis de datos?

En términos generales, el análisis de datos consiste en extraer conclusiones útiles de los datos. Para ello, se utilizan diversas técnicas para reestructurar, organizar y presentar los datos, de modo que las relaciones y dependencias de los datos se hagan visibles y los resultados puedan utilizarse como base para la optimización de la producción.

Por lo tanto, el análisis de datos en sí mismo puede clasificarse como un método o tecnología específica en el contexto de la mejora de los sistemas de producción. La seguridad de los datos es la máxima prioridad.

»Puede haber datos sin información, pero no puede haber información sin datos.«

_{Daniel Keys Moran, programador y autor}

¿Cuáles son las ventajas del análisis de datos?

La ventaja del análisis de datos para nuestros clientes radica en gran medida en el valor añadido de los datos no utilizados anteriormente que se generan durante el funcionamiento de los sistemas AZO u otros componentes del sistema.

El análisis de datos proporciona a nuestros clientes una base sólida para la mejora permanente de sus sistemas AZO o componentes de sistemas, ya que les ofrece nuevas perspectivas sobre el potencial de optimización, los posibles puntos débiles o la forma de evitar fallos.

Diferentes prestaciones para diferentes clientes

Dado que nuestros clientes abarcan toda la gama, desde pequeñas y medianas empresas (PYME) hasta grandes corporaciones, era importante poder ofrecer la solución adecuada para todos ellos. Por eso hemos tomado como base un modelo de capas y lo hemos utilizado de forma lógica. Como resultado, se pueden utilizar con flexibilidad distintos niveles de procesamiento de señales, u ocultarlos o intercambiarlos según convenga.

Para una PYME, una solución local con presentación local de los datos es la solución adecuada. En este caso, AZO proporciona todas las capas.

En el caso de una gran empresa, los datos deben presentarse a escala global. En este caso, la captura, transformación y procesamiento de los datos corre a cargo de AZO. Para la presentación se utilizan los soportes de uso habitual en las empresas. Los datos preprocesados se ponen a disposición a través de una interfaz.

En una empresa, también es importante poder comparar diferentes centros. Las sedes pueden tener una infraestructura diferente. Para ello, los datos se normalizan adecuadamente y se preparan para su evaluación y comparación. Los datos pueden prepararse localmente en cada centro o de forma centralizada.

Casos prácticos

Crear transparenci

El análisis de datos permite visualizar los tiempos de ejecución de las recetas para identificar si se han producido problemas con determinados lotes. Estos problemas pueden localizarse para prestar especial atención a las paradas en determinadas partes del sistema. El posterior análisis de fallos permite identificar las causas y crea transparencia. La eliminación de los problemas detectados permite aumentar el rendimiento de forma permanente.

Aumento de la eficacia

Se muestran los procesos/tiempos de determinadas partes del sistema. Esto permite detectar, a lo largo del tiempo de funcionamiento del sistema, si determinados tiempos cambian -por ejemplo, los procedimientos pueden alargarse-, identificando así rápidamente que esto significa un problema ante el que es posible reaccionar con antelación. Estas medidas preventivas en la producción permiten obtener una eficacia duradera.

Aumento de la calidad

Se almacenan las desviaciones de pesaje de millones de procedimientos de pesaje, lo que permite deducir tendencias, por ejemplo, si estas desviaciones aumentan a lo largo del año. El motivo puede ser un error del sistema o un mantenimiento incorrecto. Un mantenimiento específico de la planta pondría el remedio necesario.

Mejora de la disponibilidad:

Sin embargo, el sistema también almacena errores. Pueden ser, por ejemplo, infracciones de la tolerancia o errores en el tiempo de dosificación. Todos ellos provocan una breve parada del sistema. Si se pudiera evitar, por ejemplo, el 50% de estos errores configurando mejor los parámetros del sistema, se puede imaginar el enorme potencial que esto supondría.