Reducir la variabilidad para mejorar la capacidad y la calidad

Menor variabilidad, mayor capacidad y calidad

Todos los procesos de fabricación son variables.

La manera en que se maneja esa variabilidad puede facilitar la consecución de objetivos: desde más capacidad y calidad hasta menos residuos y menos tiempo improductivo.

Reducir la variabilidad de los parámetros clave del proceso permite abordar las restricciones de procesamiento de la planta y los límites de las especificaciones. Hay muchas maneras de disminuir la variabilidad. De acuerdo con mi experiencia, una de las más eficaces y rentables es la solución de modelo de control predictivo (MPC).

MPC hace los procesos más estables y previsibles, para poder aproximarse lo más posible a los objetivos y mantener un control óptimo.

Hay cuatro tipos de técnicas de análisis ampliables:

  1. Descripción: ¿Qué ocurrió?
  2. Diagnóstico: ¿Por qué ocurrió?
  3. Predicción: ¿Qué ocurrirá y cuándo?
  4. Prescripción: ¿Qué debo hacer acerca de ello?

MPC es un ejemplo de técnica de análisis prescriptivo adecuada para detectar perturbaciones del proceso antes de que afecten a la calidad del producto.

Con MPC se crea un modelo de múltiples variables definidas matemáticamente, basado en el estado estable y las relaciones dinámicas. El control de procesos mediante el modelo de múltiples variables es capaz de predecir los valores futuros del proceso y coordinar los cambios de punto de ajuste para lograr un funcionamiento óptimo y, a la vez, impedir las perturbaciones.

El resultado es un estilo de control inherentemente proactivo por diseño; es decir, se trata de un modelo que favorece la optimización del proceso en lugar de reaccionar ante la dinámica del proceso a medida que esta se desarrolla.

La evolución de la tecnología ha trasladado el debate de cómo recopilar los datos a qué hacer con ellos. En consecuencia, algunas empresas de análisis están empezando a entrar en esta área, mientras que otras —como la nuestra— llevan más de 20 años ofreciendo el más alto nivel de análisis de datos de plantas de fabricación.

Por qué importa el historial

La mayoría de las empresas, especialmente las del sector de alimentación y bebidas, tienen cada vez más presión para reducir los costes y los residuos y aumentar la producción. Es por eso importante contar con un socio para el procesamiento de datos que conozca MPC y el proceso, y tenga experiencia demostrada no solo en análisis, sino también en técnicas de análisis para fabricación.

Generar valor a través de MPC

El modelo de control predictivo, que está acreditado como una de las mejores maneras de abordar los desafíos habituales de la fabricación, es omnipresente en sectores como el gas y petróleo. Y hay un buen motivo: con MPC, es mucho más fácil obtener un retorno de la inversión rápido y construir un caso de negocio sólido.

Algunos de los beneficios de MPC típicos en el sector de alimentos y bebidas son:

  • Aumentar el rendimiento hasta en un 9%
  • Reducir el consumo de energía por unidad de producto hasta en un 9%
  • Reducir el producto que no cumple las especificaciones hasta en un 75%
  • Mejorar la producción hasta en un 1%
  • Reducir la variabilidad en la calidad hasta en un 60%

Por lo tanto, si fabrica whisky, por ejemplo, puede obtener más producción con la misma cantidad de grano de forma más constante. Si fabrica patatas fritas, puede lograr más capacidad de los activos existentes, a la vez que elabora un producto con una calidad más uniforme.

Al fin y al cabo, eso es lo que todo el mundo quiere: un producto de calidad constante para los consumidores y un proceso de fabricación rentable y previsible.

Kirk Aubertine
Publicado 29 Octubre 2018 Por Kirk Aubertine, Technical Consultant, Rockwell Automation
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