Caso de éxito CALVO
Reto o necesidad que resuelve
Grupo Calvo, una de las grandes conserveras nacionales, necesitaba automatizar el análisis de los datos de materia prima, fabricación y producto terminado de modo que pudieran abandonar las hojas de Excel que utilizaban e imprimían todos los días para poder analizar datos y organizar la producción en base a la materia prima. Combinar estos datos con datos sacados directamente de la planta les daban una visión completa del proceso productivo y de la interrelación entre unas partes y otras del mismo.
El reto principal era que el cliente empleaba varias horas a la semana en la recolección, procesado e impresión de los datos de calidad, producción y producto acabado. El trabajar con Excel le impedía tener datos actualizados y poder “responder” a preguntas adhoc. Con nuestra solución la recolección de datos es automática desde distintas fuentes y les permite realizar preguntas y dashboards adhoc, incluso con datos de planta en tiempo casi real, sin la carga y frustración de trabajar con hojas de cálculo. Esto, combinándolo con datos de planta en tiempo real les daba una visibilidad y capacidad de reacción y previsión nuevas, junto con el ahorro de tiempo y reducción de uso de papel.
Solución
Para solventar esto hemos implementado Minerva, una plataforma centralizada de monitorización que permite obtener, correlacionar, analizar y visualizar de forma sencilla y en cualquier dispositivo datos de cualquier fuente de información, fabricante o ubicación de la misma (desde sensores o PLCs, a Excels o bases de datos y APIs externas). Estas funcionalidades permiten a los usuarios tomar decisiones en tiempo real basadas en datos, sin pérdidas de tiempo realizando reportes o tratando de acceder a ellos. La plataforma (SaaS u OnPrem) se complementa con un servicio, lo que llamamos “Monitoring as a Service” que elimina la complejidad y ayudan a la empresa con las buenas prácticas para que la curva de aprendizaje para el cliente sea cero.
Resultados
Los beneficios obtenidos han sido múltiples, a destacar:
- Reducción de tiempos y errores al trabajar con hojas de cálculo.
- Mejora de la visibilidad de los datos y la actividad al trabajar varios departamentos con el mismo dato.
- Ahorro en impresión de papeles diario.
- Mejora en la calidad del dato, ya que el sistema permite filtrar y alarmar datos incorrectos.
Empresas cliente
Kiwi Atlantico
Tecnologías involucradas
- Data Analytics
- Data Visualization
- BigData
- Industrial IoT
Caso de éxito KIWI ATLANTICO
Reto o necesidad que resuelve
El proyecto consistió en la recogida de información de paradas y tiempos de funcionamiento de dos líneas de envasado y selección de kiwis, midiendo productividad, OEE y parámetros similares. Esta recogida de datos se hace a partir de parámetros de sensores, PLCs, ERP y códigos de barras a partir de lectores integrados en la producción, ya existentes. El principal reto era la falta de visibilidad en tiempo real de los datos de producción que permita al cliente poder tomar decisiones en tiempo real, critico, en un entorno donde el producto es perecedero. Además, las fuentes de datos son muy variadas (máquinas, operarios, otros sistemas implantados) lo que imposibilitaba el hacerlo de forma manual.
Solución
Para solventar esto hemos implementado Minerva, una plataforma centralizada de monitorización que permite obtener, correlacionar, analizar y visualizar de forma sencilla y en cualquier dispositivo datos de cualquier fuente de información, fabricante o ubicación de la misma (desde sensores o PLCs, a Excels o bases de datos y APIs externas). Estas funcionalidades permiten a los usuarios tomar decisiones en tiempo real basadas en datos, sin pérdidas de tiempo realizando reportes o tratando de acceder a ellos. La plataforma (SaaS u OnPrem) se complementa con un servicio, lo que llamamos “Monitoring as a Service” que elimina la complejidad y ayudan a la empresa con las buenas prácticas para que la curva de aprendizaje para el cliente sea cero.
Resultados
Los beneficios obtenidos han sido múltiples, a destacar:
- Poder medir el beneficio de las acciones de mejora llevadas en planta gracias a la toma y visualización de los datos de producción.
- Visión de KPIs en tiempo real.
- Optimización de los recursos humanos del cliente en función de la carga productiva de las líneas de fabricación.
- Visión en tiempo real de datos de producción como tiempos de parada, productividad, cadencias, etc.
- Visión individual y agregada de las diferentes máquinas del proceso productivo.
Empresas cliente
Kiwi Atlantico
Tecnologías involucradas
- Data Analytics
- Data Visualization
- BigData
- Industrial IoT
Caso de éxito NISSAN
Reto o necesidad que resuelve
Monitorización de dos líneas de producción de componentes para la transmisión del vehículo eléctrico, una de ellas completamente robotizada y la otra con máquinas antiguas (CNC y otras), sin conectividad. La información de ambas líneas se centraliza en una visión general del mapa de la planta con el estado de cada una de ellas integrado asimismo con el MES de gestión de producción. La idea era hacer una primera prueba para validar los beneficios de la monitorización con la dirección y fue un éxito, aunque por desgracia la planta de Barcelona cerró.
El reto principal a resolver era el de ofrecer una visualización del estado de las líneas de producción, ya que el cliente carecía de ningún tipo de información sobre ellas (sobre todo orientada a paradas y cadencias).
Uno de los desafíos más importantes fue el de conseguir datos fiables de las máquinas antiguas, para lo cual se realizó una selección e integración con sensores externos inalámbricos.
Solución
Para solventar esto hemos implementado Minerva, una plataforma centralizada de monitorización que permite obtener, correlacionar, analizar y visualizar de forma sencilla y en cualquier dispositivo datos de cualquier fuente de información, fabricante o ubicación de la misma (desde sensores o PLCs, a Excels o bases de datos y APIs externas). Estas funcionalidades permiten a los usuarios tomar decisiones en tiempo real basadas en datos, sin pérdidas de tiempo realizando reportes o tratando de acceder a ellos. La plataforma (SaaS u OnPrem) se complementa con un servicio, lo que llamamos “Monitoring as a Service” que elimina la complejidad y ayudan a la empresa con las buenas prácticas para que la curva de aprendizaje para el cliente sea cero.
Resultados
Los beneficios obtenidos han sido múltiples, a destacar:
- Visión de KPIs de línea en tiempo real.
- Visión en tiempo real de datos de producción como tiempos de parada, productividad, cadencias, etc.
- Visión individual y agregada de las diferentes máquinas del proceso productivo.
- Alarmado específico (avisos SMS e Email) a mantenimiento en función de ciertas condiciones (turno, tipo de problema, urgencia).