Los procesos productivos utilizan diversos equipos y máquinas-herramientas que operan con una elevada tasa de uso. La detención de cualquiera de ellos genera una disminución de disponibilidad que resta eficacia al proceso productivo en su conjunto. Si estas detenciones ocurren a raíz de fallas, las empresas incurrirán en mayores costos o pérdidas importantes, haciendo más ineficiente el proceso productivo. Para disminuir estos problemas desde el Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA+) se ofrece un sistema informático, basado en Inteligencia Computacional (IC) que permite predecir variables significativas para la toma de decisiones operacionales en las líneas de producción y para la toma de decisiones del mantenimiento de las mismas. Estas predicciones se generan a partir de variables de entrada de origen diverso, provenientes del proceso productivo y de mediciones en la línea de producción, tales como variables o condiciones operacionales, variables o condiciones ambientales, historia de operación y otras, los que, procesados mediante un modelo de IC, entrenado con datos históricos, producen la predicción de variables de salida, en tiempo real ante consultas del usuario final.
Esta solución tecnológica permite a la industria cubrir dos ámbitos de aplicación diferentes:
- a) La entrega de valores propuestos de set-up o parametrización de líneas de producción, para apoyar a las decisiones set-up de la línea que tienen impacto en la calidad del producto resultante. Esta salida de la solución entrega una mayor certeza en la calidad a lograr.
- b) La generación de predicción de la susceptibilidad de falla de elementos críticos de la línea de producción, a partir de la historia de variables de operación de dichos elementos, para apoyar las decisiones de mantenimiento proactivo-preventivo más eficaces y eficientes.
El líder de esta tecnología, Dr. Gonzalo Acuña, indica qué: “Nuestra tecnología está en etapa final de desarrollo y si las empresas se atreven podemos apoyarlos para predecir las fallas de equipos relevantes, evitando pérdidas millonarias, o también por el lado de la calidad poder hacer una parametrización del proceso productivo evitando pérdidas de material y de tiempo a partir de la historia de lo que las empresas han estado haciendo en los últimos años, ya que esta trayectoria la podemos incorporar en nuestros sistemas de Inteligencia Artificial para ponerlo a su disposición”
Sabemos que el día a día de la operación hace difícil la planificación, influyendo directa y negativamente en los resultados logrados. Por eso, investigadores de la Universidad de Santiago de Chile desarrollaron un sistema informático, basado en Inteligencia Computacional, que logra predecir variables significativas para la toma de decisiones operacionales en las líneas de producción y del mantenimiento de las mismas. Estas predicaciones, generadas a partir de la historia de variables de operación, permiten apoyar las decisiones de mantenimiento de manera proactiva-preventiva, entregando mayor certeza y calidad a la operación, lo que se traduce en una mayor productividad.
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