Dificultades y oportunidades de los proyectos IoT, Juanjo Galdós

1. El IoT ya esta en la Industria 4.0
Ibermatica Manufacturing Platform
SOMOSINDUSTRIA4.0

2. Indice
Quiénes somos
Que hacemos en IoT
Producto conectado
Máquinas conectadas
Analítica Avanzada

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. 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. 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. 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. 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. 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. Implantación del proyecto SITRO (Trazabilidad)
Antena de campo
lejano
IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT
Producto conectado

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. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT
Producto conectado

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. 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. 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. FINGERPRINT: SALUD DE MAQUINA
IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT
Máquinas conectadas

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. 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. 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. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT
Máquinas conectadas

20. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT
Máquinas conectadas

21. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT
Máquinas conectadas

22. IMPLANTACIONES RELEVANTES EN IoT
Máquinas conectadas

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. 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. 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. 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. 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. 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. • 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. Visualización de un modelo de asociación
Experiencias Reales: Pierburg
SMART OEE ANALYTICS

31. Análisis masivo de datos
Experiencias Reales: Pierburg
SMART OEE ANALYTICS

32. Ibermática Manufacturing Platform
Nuestros clientes y sus éxitos, nuestra mejor referencia
100 proyectos en 2018, 25% de ellos en el mercado Alemán

33. www.ibermatica.com
Juanjo Galdós
Responsable MidMarket en Ibermática Industria
jj.galdos@ibermatica.com
+34 619 423 201
Muchas gracias por
vuestra atención