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Como abordar los retos de los grandes proyectos de IoT

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Dificultades y oportunidades de los proyectos IoT, Juanjo Galdós

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Como abordar los retos de los grandes proyectos de IoT

  1. 1. El IoT ya esta en la Industria 4.0 Ibermatica Manufacturing Platform SOMOSINDUSTRIA4.0
  2. 2. Indice Quiénes somos Que hacemos en IoT Producto conectado Máquinas conectadas Analítica Avanzada
  3. 3. Ibermática. ¿Quiénes somos? Ibermática de un vistazo USA Oficinas Distribuidores Presencia PERÚCOLOMBIA CHILEMÉXICO PORTUGAL DACH Alemania Austria Suiza ESPAÑA Barcelona Bilbao Asturias Madrid Badajoz POLONIAANDORRAUKBRASILARGENTINAECUADOR Pamplona San Sebastián Valencia Vitoria-Gasteiz Zaragoza Ayudamos a la transformación digital de las empresas, instituciones y organizaciones para mejorar su competitividad mediante la aplicación de la tecnología y el conocimiento. 235M€ 57M€ Ibermática encabeza un año más el ranking de los proveedores mejor valorados con una puntuación del 83%. Estudio sobre el Outsourcing de los Servicios de TI en España 2018 (Whitelane Research) ingresos 3.200 profesionales >20 centros operativos fondos propios 2 factorías software 10% ingresos internacionales
  4. 4. Ibermática Industria. ¿Quiénes somos? Ibermatica en el Sector Industrial: UNA APUESTA ESTRATÉGICA Con una visión integral de soluciones para la industria, desde la ingeniería a la planta, ayudamos a nuestros clientes a impulsar su competitividad y a transformarse en una Industria 4.0. 48M€ de facturación previsión 2018 Alianza (Alemania) Arranque internacional Creación de área Inteligencia Artificial Analítica AvanzadaIntegración Comienzo integración de plataforma Propuesta global integrada Creación de nueva empresa con Dynamik y Microdeco Integración 4.300 clientes PLAN ESTRATÉGICO 2018-2020 Se establecen dos líneas de actuación: 01 Incremento de capacidades en Industria 4.0 LÍNEA 02 Automatización / Smartización de procesos industriales LÍNEA 2000 2010 2013 2018 Integración Integración 44M€ de facturación cierre 2017 39M€ de facturación cierre 2016 Creación del MOM Expertise Center con Tekniker Integración Lanzamiento Industria 4.0
  5. 5. Nuestra propuesta de Trasformación Digital para la Industria (PYME) Ibermática Manufacturing Platform N u e s t r a v i s i ó n : Es urgente construir una empresa ágil, y esto implica como primer paso INTEGRAR desde la INGENERIA a la PLANTA. Especialistas en implantación e integración de: - Soluciones DISEÑO DE INGENIERIA, ERP, MES - Infraestructura tecnológica para cubrir todo el proceso productivo desde la ingeniería a la planta con una visión global. Buscamos maximizar los recursos de la empresa industrial y prepararla en su propio camino hacia la Industria 4.0.
  6. 6. Nuestra propuesta de Trasformación Digital para la Industria (PYME) Ibermática Manufacturing Platform Somos uno de los mayores especialistas Europeos en la Integración de procesos en la PYME Industrial, y nuestra Manufacturing Platform representa una visión de una empresa con el objetivo de ser Data Driven: Ibermatica Manufacturing Platform = INTEGRACION + SMARTIZACION
  7. 7. Que hacemos en IoT Con una visión integral de soluciones para la industria, desde la ingeniería a la planta, ayudamos a nuestros clientes a “conectar sus productos” y a cambiar el negocio a los fabricantes de maquinaría.
  8. 8. Implantación del proyecto SITRO (Trazabilidad)  46 Lavanderías en todo el territorio nacional  Más de 3.200 personas en plantilla  87% de personas con discapacidad  Más de 200 vehículos de reparto Se estima que, contando con las dotaciones del circulante, podemos llegar a un total de 46.000.000 unidades 50% Renting 50% Ropa de cliente IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Producto conectado
  9. 9. Implantación del proyecto SITRO (Trazabilidad) Antena de campo lejano IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Producto conectado
  10. 10. Proyecto de automatización con RFID  Implantación de proyecto MES, trazabilidad unitaria, con inlays de RFID  Consumo de 1,3 millones de inlays al año  2 plantas de producción implicadas; las piezas se inyectan en Agoncillo (La Rioja) y se montan en Figueruelas (Aragón)  Las máquinas trabajan teniendo en cuenta la información que contiene la etiqueta RFID  A partir de la lectura del inlay de RFlD, las máquinas deciden la configuración de los parachoques según la secuencia de Opel  POKA YOKE  Comunicación con la cabina de pintura Inlays 21.203D2A9.16E8B8.719BAE03C Software Reader Componentes involucrados en una solución RFID: Aerial UHF IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Producto conectado
  11. 11. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Producto conectado
  12. 12. Alcance del proyecto:  Línea mecanizado de Aretxabaleta y Chequia.  Trazabilidad unitaria, con marcado datamatrix en pieza.  >220 parámetros de proceso, pares de apriete, bobinados, tolerancias dimensionales, etc.  En ciclos menores de 6 segundos.  Las piezas mecanizadas viajan a Chequia y allí se montan en otra línea.  Al leer el datamatrix de la pieza de Aretxabaleta, algunos parámetros de tolerancias se pasan al PLC de la línea de montaje, y selecciona de forma inteligente qué pieza encaja mejor con las que están en línea.  En Chequia también se marca el conjunto final en datamatrix y se lleva trazabilidad por lotes del resto de las piezas del conjunto.  2 servidores, 1 en cada planta por problemas de línea de comunicaciones, pero a las noches se traspasa la información al servidor central. Proyecto de Automatización IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Producto conectado
  13. 13. Implantación de plataforma Industria 4.0 ( proyecto MES y RFID)  Implantación planta piloto actual en La Rioja. Luego hay que realizar el Roll Out a otras 94 plantas de reciclaje en toda España  Logística: Trazabilidad de las balas fabricadas mediante RFID  Control de la línea de prensado, generación de balas  Conexión con SAP  Gestión de preventivos / predictivos en mantenimiento de la línea de prensado  Los Inlays (RFID) se ha desarrollado un dispensador especial para colocarlo a la salida de la línea de prensado justo cuando se esta flejando. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Producto conectado
  14. 14. Proyecto Thinking Factory Programa Etorgai de Gobierno Vasco  Implantación de proyecto MES  Trazabilidad unitaria, con marcado Datamatrix en pieza  Ciclos menores de 30 segundos  >200 parámetros de proceso, fotos, pares de apriete, avances, revoluciones…  1,2 Teras de información al mes  Captura vía lectura de librerías FOCAS de Fanuc IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Producto conectado
  15. 15. FINGERPRINT: SALUD DE MAQUINA IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  16. 16. FABRICANTE DE MÁQUINAS / EQUIPAMIENTOS USUARIO DE MÁQUINAS Y EQUIPAMIENTOS Objetivo: venta de repuestos, mejor servicio, nuevos modelos as a service, feedback a Oficina técnica para mejor producto Objetivo: predecir paradas -> aumentar disponibilidad, reducir defectos -> reducir reprocesos y scrap IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  17. 17. El Fingerprint es un test controlado, realizado en vacío y en condiciones predefinidas, que permite analizar el estado o condición de una máquina y sus componentes. El Fingerprint establece una base común sobre la que comparar, aislada de las variables de proceso. Define cuáles son las features que caracterizan a cada tipo de máquina y que determinan su salud. La comparación entre los distintos Fingerprint, en diferentes periodos de tiempo, permite identificar cambios que hayan podido sufrir dichas características debido a su operación. La información recabada durante la operación permite conocer el tipo de funcionamiento, el grado y la forma de uso que ha tenido la máquina entre los diferentes intervalos de Fingerprint. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  18. 18. Con los datos de todas las máquinas de un determinado tipo (Fingerprints+uso) es posible la detección de patrones fiables de comportamiento de un tipo de máquina. Contrastando, respecto a dichos patrones, el uso actual y la información del último Fingerprint de cada máquina concreta, es posible predecir cómo se va a comportar y calcular su RUL (Remaining Useful Life). IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  19. 19. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  20. 20. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  21. 21. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  22. 22. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  23. 23. Utilizamos estos dispositivos de IoT para la gestión de las carretillas y Gruas. - Evaluamos tiempos de uso, para gestión de alquileres. - Obtenemos parámetros como carga, posición, geolocalización, etc… Dispositivos SoftIndustrial IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  24. 24. MONITORIZACIÓN, INFORMES Y CUADROS DE MANDO Tracking de marcha/paro de carretillas. Por cada una de ellas, en formato Gantt podemos ver en el tiempo seleccionado, tiempo de marcha, tiempo de paro IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT Máquinas conectadas
  25. 25. Tipos de Analítica Descripción DESCRIPTIVA DIAGNÓSTICO PREDICTIVA PRESCRIPTIVA ¿Qué ocurre en planta? ¿Qué ha pasado? ¿Por qué ha pasado? ¿Cuál es el problema? ¿Qué pasará? ¿Qué pasará si…? ¿Qué deberíamos hacer? ¿Cómo gestionar futuras situaciones de la mejor manera? ¿Cómo podemos alcanzar el punto óptimo en nuestros procesos? Aplicaciones en Industria • Informe de producción y paradas • Informe de mantenimiento y fallos • Informe de calidad • ¿Por qué esta pieza ha salido defectuosa? • ¿Por qué se ha parado la producción? • Mantenimiento predictivo: Condition Monitoring, • Sistema alertas y notificaciones para la Calidad • Predicciones para el OEE • Optimización de puntos de operación de máquina: • consumo de energía máquina vs formulación, materias primas • ¿Para qué herramientas podemos aumentar la vida útil sin afectar a parámetros de calidad? • Optimización de mantenimientos Ventaja Competitiva Tipos de Analítica Analítica Avanzada en Industria 4.0
  26. 26. Ibermática dispone de un equipo de más de 10 profesionales con una larga trayectoria y amplia experiencia en la realización de proyectos de Big Data y Analítica Avanzada en sectores como Salud, Utilities e Industria y en clientes como Iberdrola, Volkswagen, Mercedes, etc. Estos proyectos singulares nos han permitido desarrollar un know-how interno, metodologías y soluciones que hemos implantado en numerosos clientes, que responden a los retos principales a la hora de acometer este tipo de proyectos de manera rentable, escalable y efectiva. Nuestra Experiencia en Big Data y Analítica Avanzada para la Industria 4.0 Analítica Avanzada en Industria 4.0 • Principal problema a la hora de aplicar Analítica Avanzada en la industria • Duplicación de los datos, inconsistencia, datos no completos SILOS DE INFORMACIÓN • Por ámbitos (sensórica, CRM, ERP, MES, GMAO, Calidad, ..) • Heterogeneidad de los datos (estructurados, no estructurados, series temporales, imágenes, ..) • Por propietarios (departamentos, clientes, ..) ANALÍTICA DE AUTOSERVICIO • Falta de democratización de las tecnologías de Analítica Avanzada. Expertos de dominio carecen de un pérfil analítico • Poca interoperabilidad de los metadatos de las bases de datos operacionales. “Lenguajes” distintos CALIDAD DE DATOS Unificar los datos en un repositorio centralizado optimizado para la analítica Metadatos con glosario de negocio que abstraen analítica de parte operacional y herramientas de visualización avanzada Desarrollo de KPIs para la monitorización de la calidad de los datos
  27. 27. El Datalake Analítico es una única base de datos centralizada que integra todos los datos que abarcan la cadena de valor del producto y proceso de fabricación proporcionando al cliente con inteligencia accionable. Nuestro Modelo de Común de Datos para la Industria 4.0 basado en el estándar ISA95 unifica y relaciona todas las BBDD operacionales (Olanet, ORMA, AutoQ, …) y extrae las interdependencias entre los distintos ámbitos de la Producción, Calidad, Mantenimiento y la Sensórica BENEFICIOS • Explotación de datos desde una visión integrada y holística de las operaciones en shop-floor y office-floor • Reducción del ‘time-to-market’ de soluciones Smart • Mayor transparencia de lo qué pasa en toda la cadena de valor Datalake Analítica para la Industria 4.0 Analítica Avanzada en Industria 4.0
  28. 28. Rendimiento Visualización Avanzada e Interfaz de Usuario intuitiva Olanet ORMA AutoQ Sensórica Capa Semántica Modelo de información semántico basado en ISA95 (RAMI 4.0) CONECTORESMapeo Sistemas Origen y Datalake Búsqueda Contextual Calidad del Dato Transformació n de los Datos Analítica de Grafos Analítica Avanzada market-ready • Análisis Causa-raíz • Optimizar tiempos de cambio y alimentación de material Calidad • Causa-raíz reprocesos / scrap • Parámetros de proceso vs calidad Disponibilidad • Predicción de averías • Optimización de tiempos de mantenimiento • Optimización entre cambio de herramienta y disponibilidad End User Un Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones para la Mejora del OEE Funcionalidades Del Datalake SMART OEE ANALYTICS
  29. 29. • Mejora del OEE de la línea de montaje a través de la aplicación de la analítica a los datos que provienen del sistema MES Olanet, del sistema que recoge los autocontroles de calidad realizados por los operarios AutoQ, de la herramienta GMAO ORMA y de los datos de sensórica que se recogen por cada pieza que se fabrica. • En total se recogen más de 200 parámetros de proceso, en tiempos de ciclo menores a los 30 segundos, lo que supone alrededor de 1.2 TB/mes. • La solución incluye tanto nuestra metodología para la validación de la calidad del dato como nuestro modelo de datos común basado en la ISA95, que abstrae los sistemas operacionales de la analítica. Ficheros CSV Trazabilidad unitaria Olane t Auto Q ORM A MEJORA DEL OEE DE LA LÍNEA DE MONTAJE C O N E C T O R E S Batch Processing y Analítica Avanzada (al finalizar el turno, cada 8 h) MODELO DE DATOS COMÚN (basado en ISA95) ETL, unión de todas las bases de datos a partir de jornada, turno, máquina y referencia Monitorización de la calidad del dato Batch / Capa fría Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva Diagnóstico causa-raíz • Árboles de decisión • Segmentación Predicción del OEE • ARIMA Puntos de Operación Óptimos • Algoritmos Genéticos Implantación del Data Lake analítico para la Industria 4.0 Experiencias Reales: Pierburg SMART OEE ANALYTICS
  30. 30. Visualización de un modelo de asociación Experiencias Reales: Pierburg SMART OEE ANALYTICS
  31. 31. Análisis masivo de datos Experiencias Reales: Pierburg SMART OEE ANALYTICS
  32. 32. Ibermática Manufacturing Platform Nuestros clientes y sus éxitos, nuestra mejor referencia 100 proyectos en 2018, 25% de ellos en el mercado Alemán
  33. 33. www.ibermatica.com Juanjo Galdós Responsable MidMarket en Ibermática Industria jj.galdos@ibermatica.com +34 619 423 201 Muchas gracias por vuestra atención

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