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Cierre del ciclo con la producción de neumáticos autónoma

Cómo desarrollar sistemas de automatización con inteligencia artificial y aprendizaje suplementario, y poner a trabajar sus máquinas para optimizar sus operaciones.

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Imagen futurista de un automóvil con enfoque en los neumáticos con un gráfico superpuesto que muestra círculos de luz conectados con líneas.
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Cierre del ciclo con la producción de neumáticos autónoma
Cómo desarrollar sistemas de automatización con inteligencia artificial y aprendizaje suplementario, y poner a trabajar sus máquinas para optimizar sus operaciones.

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A pesar de la gran demanda, la industria de neumáticos está pasando por momentos difíciles. Aunque se espera que el mercado de neumáticos crezca a un ritmo anual de más de 6% hasta el 2027, la industria sigue sufriendo problemas relacionados con la cadena de suministro como consecuencia de la pandemia.

Si usted es como muchos de los fabricantes de neumáticos que he conocido recientemente, también se enfrenta a una escasez de mano de obra sin que se vislumbre su fin. Los trabajadores en que ha confiado durante décadas están abandonando la fuerza laboral en números nunca antes vistos. Y a pesar de la oferta de mayores sueldos y otros incentivos es difícil cubrir estas vacantes.

¿La solución? Ahora puede crear un nuevo paradigma que depende menos de la mano de obra y que además optimiza continuamente el proceso.

La visión: desde la automatización hasta la autonomía

El péndulo tecnológico en toda la industria de neumáticos comienza a inclinarse de la automatización tradicional hacia las operaciones autónomas, producto de los avances en inteligencia artificial (IA) y tecnología de aprendizaje automático.

¿Cuál es la diferencia fundamental? Un sistema de automatización se programa para desempeñar tareas sin intervención humana, mientras que un sistema autónomo añade la capacidad de aprender cómo llevar a cabo tareas con mayor eficacia al aprovechar las técnicas de aprendizaje suplementario. 

Dicho de otra forma, un sistema autónomo se diseña para reproducir la capacidad cognitiva que los seres humanos dan por sentada cuando aprendemos y tomamos decisiones respecto a nuestras actividades diarias como, por ejemplo, cuando conducimos un automóvil.

Piense en esto por un momento. ¿Cómo se acerca usted a una señal de pare? Calcula de manera intuitiva la presión de frenado óptima que desea aplicar al pedal una vez que ve la señal. Y a medida que se va acercando, probablemente ajuste la presión de frenado en función de su vista y de su percepción de la velocidad del vehículo a fin de asegurarse de que el vehículo se detenga por completo al llegar a la señal. Durante cada paro, usted evalúa instintivamente su rendimiento y refuerza su comprensión para mejorar su capacidad de detener el vehículo en el futuro.

Con la tecnología de control autónomo, podemos implementar estas mismas capacidades de aprendizaje suplementario en las máquinas de toda su planta de neumáticos.

El poder de la optimización de bucle cerrado

Los sistemas autónomos utilizan capacidades de detección, datos y modelado en tiempo real para hacer predicciones, y posteriormente usan la optimización de decisiones para efectuar ajustes en tiempo real en las máquinas que producen los resultados deseados, tales como la producción uniforme de un producto de alta calidad. Un bucle cerrado de retroalimentación refuerza los resultados óptimos.  

La optimización de bucle cerrado puede ser un cambio radical en las plantas de neumáticos donde muchas aplicaciones son muy difíciles de mejorar debido al comportamiento de los materiales viscoelásticos.  

Hoy en día, se espera que los operadores reaccionen ante variaciones de la materia prima y perturbaciones ambientales, lo que conduce a dramáticas fluctuaciones en el rendimiento con base en el nivel de destreza. De hecho, he visitado plantas donde la productividad varía hasta un 50% dependiendo del operador que hace funcionar el equipo.

Usted conoce la razón. El operador con experiencia ha adquirido una comprensión casi intuitiva de la máquina y sabe ajustar los parámetros para mantener las especificaciones. El nuevo operador desconoce esas tácticas avanzadas.

El control autónomo ayuda a impulsar un rendimiento y calidad uniformes a pesar de las diferencias en la competencia de los operadores. Y más allá de todo esto, el control autónomo permite un nivel de mejoras continuas que es imposible de alcanzar en los sistemas que dependen de la intervención manual.

Logrando mejoras en el rendimiento, hoy

El control autónomo puede implementarse en prácticamente todas las aplicaciones de la planta de neumáticos, y las empresas innovadoras ya están disfrutando de mejoras importantes en el rendimiento.


Por ejemplo, uno de nuestros clientes redujo las interrupciones de máquinas de fabricación de neumáticos en un 45% mediante el uso del control autónomo para anticipar y corregir las uniones fuera de tolerancia.


Además, estamos demostrando que estas capacidades pueden predecir los resultados de la mezcla, y mejorar la uniformidad y la calidad de la mezcla, con mejoras esperadas que conducirán a la producción de 500 neumáticos más por día.

Existe un sinfín de oportunidades para optimizar toda la planta de neumáticos. Aunque es muy probable que usted se enfoque primero en las capacidades de control autónomo de un elemento de una operación específica, estoy seguro de que podrá percibir cómo el concepto se puede aplicar de forma más amplia en múltiples aplicaciones.

Una hermosa relación: la ingeniería y la ciencia de los datos

¿Cómo empezar a lograr estas mejoras de rendimiento en su planta de neumáticos? Empieza con la colaboración de ingenieros y científicos de los datos que aportan sus conocimientos especializados al proceso de modelado y optimización.

Los ingenieros aportan su "enfoque sobre los primeros principios" y la programación de sistemas a la ecuación. Los científicos de los datos añaden sus observaciones extraídas de una gran cantidad de datos históricos. Rockwell Automation ocupa una posición privilegiada para ofrecer estos dos ingredientes.

Para obtener más información, asista a nuestro webinar: Digital Tire Production: Gain Traction in the Competitive Tire Industry.

Regístrese para acceder al webinar Conozca más sobre las soluciones para neumáticos

Publicado 31 de enero de 2022

Etiquetas: Industria automotriz y de neumáticos

Jordan Konst
Jordan Konst
Global Industry Consultant, Automotive & Tire, Rockwell Automation
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