Capacite a los operadores para maximizar la capacidad
Un hilo común en la cultura de muchos procesadores de alimentos es la confianza en que los operadores saben lo que hacen. Han trabajado en un área o proceso concreto durante años, por lo que saben cómo manipular el proceso. Se han ganado la libertad de experimentar como les parezca oportuno. Y en su papel, hacen un gran trabajo.
El reto son los límites naturales que se encuentran al hacer ajustes manuales. Al fin y al cabo, es difícil tener al operador adecuado en el lugar adecuado en el momento adecuado para detectar problemas, hacer los ajustes manuales necesarios y permanecer en el lugar el tiempo suficiente para garantizar el éxito. Los operadores también pueden estar manejando las mismas máquinas de diferentes maneras en diferentes turnos.
Un desafío relacionado es que, a pesar de su experiencia, los operadores a menudo se especializan en su área de proceso, lo que da lugar a diferentes grupos con una variedad de responsabilidades organizativas diferentes. Un operador que trabaja en el proceso de freír puede tener diferentes métricas de éxito que un operador que trabaja en la congelación, y estas métricas podrían estar en conflicto entre sí.
Sin embargo, en última instancia, si todos los trabajadores de la línea no trabajan juntos, no pueden optimizar la capacidad general. El problema se agrava por la escala; la mayoría de los procesadores tienen más de una línea, y cada una puede funcionar de manera diferente aunque sean funcionalmente muy similares.
El control predictivo basado en modelo (MPC) reúne a todos los participantes y utiliza una gran cantidad de datos históricos de la planta para identificar cómo debería funcionar cada parte de manera ideal. Lo llamamos un modelo estándar para la producción, que monitorea una variedad de métricas de procesos y busca continuamente oportunidades para mejorar el rendimiento en toda la línea. Luego proporciona la inteligencia que los operadores necesitan para hacer su trabajo con una capacidad mejorada, realizando ajustes muy específicos que producen beneficios materiales significativos y alcanzan métricas de calidad más avanzadas.
Estos modelos añaden un valor particular en puntos clave de la producción donde se producen cuellos de botella. En la producción de papas fritas congeladas, por ejemplo, algunos de los cuellos de botella más frecuentes incluyen la clasificación directa, la clasificación de defectos y la congelación.
Considere la clasificación de defectos: la mayoría de las papas crudas tienen magulladuras lo suficientemente importantes como para ser consideradas defectos. Una vez que se cortan las papas, las especificaciones solo permiten que pase un número limitado de papas fritas con estos defectos. Las máquinas clasifican analizando 900 o más papas fritas por minuto, retirando las que tienen defectos de la línea, pero es posible que no detecten suficientes.
Para mantenerse dentro de las especificaciones y evitar que las bolsas contengan demasiados defectos, es necesario ralentizar la línea. El control predictivo basado en modelo (MPC) reduce la velocidad de la línea de forma proactiva si se detectan demasiados defectos, lo que aumenta la eficiencia y protege la calidad del producto.
Tecnologías como el control predictivo basado en modelo (MPC) ayudan a los fabricantes de alimentos y bebidas a aprovechar las fortalezas y la experiencia de su personal, a la vez que hacen el mejor uso de la analítica de datos avanzada. Juntas, estas tecnologías contribuyen a una mayor eficiencia y a una mejor capacidad en toda la organización.
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