DiVE FactoryTrend para Siemens MindSphere
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Los pisos de planta de manufactura en la actualidad usan una variedad de sistemas de software y de máquinas. La importancia de monitorear las líneas de producción y de recolectar datos inteligentes desde estos activos es crítica, pero muchos enfrentan software sin actualizar, desarrollado internamente o inefectivo. Parte de la DiVE Suite de Engineering diseñada para la recolección y análisis de datos de planta de producción, DiVE FactoryTrend es la aplicación libre para Siemens MindSphere que proporciona monitoreo de máquinas en tiempo real y recolección inteligente de datos para análisis certeros y confiables. La herramienta es ligera, amigable con el usuario, fácil de configurar y poderosa al mismo tiempo.
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Transcripción Completa
Los pisos de plantas de manufactura hoy usan una variedad de sistemas de software y máquinas. La importancia de monitorear las líneas de producción y recolectar datos inteligentes de estos activos es crítica, pero muchos enfrentan software sin actualizar, desarrollado internamente o inefectivo.
Parte de la DiVE Suite de Engineering diseñada para la recolección y análisis de datos de planta de producción, DiVE FactoryTrend es la aplicación libre para Siemens MindSphere que proporciona monitoreo de máquinas en tiempo real y recolección inteligente de datos para análisis certeros y confiables. La herramienta es ligera, amigable con el usuario, fácil de configurar y poderosa al mismo tiempo.
En la pantalla ‘Plant Model’ o Modelo de Planta, podemos definir un modelo de planta que representa las máquinas que nos interesa monitorear. Recomendamos a los usuarios crear modelos de planta que cumplan con el estándar ISA-95. Aquí, podemos ver que tenemos una planta que tiene 1 área. El área tiene 1 línea, y la línea contiene 4 equipos. 1 banda alimenta 3 de las máquinas. También podemos agregar fácilmente un nuevo activo. Durante la creación de un nuevo equipo, podemos seleccionar los contadores y campos de contexto asociados con el activo. Los contadores y campos de contexto se definen en las pantallas que veremos a continuación.
La pantalla de ‘Time Model’ o Modelo de Tiempo representa y muestra las ranuras de tiempo dentro de un día de producción. Cada día representa una categoría temporal.
La pantalla ‘Reason Tree’ o Árbol de Razones representa la organización jerárquica de estados de máquina combinados con las categorías de tiempo. De esta forma, estamos definiendo qué estados representan el hecho de que está corriendo la máquina, de que está en tiempo de parada no planeado, está en tiempo de parada planeado, etc.
La pantalla ‘Counters’ o Contadores nos permite definir qué tipo de contadores vamos a asociar con el equipo. Durante la creación de un contador nuevo, podemos definir el nombre, umbral, unidad de medición y magnitud.
La pantalla ‘States’ o Estados enlista todos los estados posibles que puede asumir un equipo. Durante la creación de un estado nuevo, podemos definir el nombre, color y valor en bruto.
En la pantalla ‘Context Fields’ o Campos de Contexto, podemos definir los campos de contexto que se pueden asociar con un equipo. Esto nos auxiliará al intentar entender el contexto del equipo cuando ocurra una interrupción al funcionamiento normal.
El poder de DiVE FactoryTrend yace en su flexible editor de fórmulas, que habilita al usuario final a definir fácilmente KPIs nuevos. En la pantalla “Formulae” o Fórmulas, podemos definir fórmulas y KPIs. Aquí, podemos crear un KPI y asignarle un nombre, unidad de medida y color. Podemos entonces definir ese KPI usando los ítems definidos dentro de la aplicación. Por ejemplo, la fórmula puede ser la combinación de Árbol de Razones, Tiempos, Contadores, Campos de Contexto, y también otras métricas relevantes. Aquí, mostramos cómo definimos Disponibilidad y OEE, o Efectividad Total de Equipos.
Cuando regresamos a nuestro Configurador de Modelos de Panta, podemos ver que cada máquina apunta a un activo y aspecto MindSphere ‘Machine1L1’. Además, podemos definir datapoints contenidos en ese aspecto. Aquí podemos ver el datapoint ‘State’. Entonces, asociamos el contador ‘Good’ o Bueno con el datapoint ‘Good’. Asociamos dos contadores y dos campos de contexto. En esta otra pestaña de navegador, he precargado el MindSphere Fleet manager, en el que muestro el aspecto Machine1L1 y los datapoints asociados a tal.
Ahora cambiamos a la parte ‘Analytics’ o Análisis de la aplicación. En la pantalla ‘Analytics’, podemos seleccionar qué equipo deseamos monitorear. En este caso, tenemos las 4 máquinas. Hasta arriba en nuestra interfaz, tenemos un gráfico de Gantt que representa la evolución de los estados desde las máquinas monitoreadas con los colores que definimos para cada estado. El lapso temporal de esta Gantt comienza desde el momento que cargamos la página hasta el punto temporal actual.
Bajo la gráfica de Gantt, vemos una tabla mostrando la información relacionada con los campos State, Counters Context y los KPIs con su valor de tiempo real. Si la visualización de tabla no es suficiente, podemos escoger representar los KPIs en forma de agujas o gráficos de barras.
Creemos un KPI nuevo que representa las piezas totales producidas por cada máquina. Para hacer esto, podemos movernos a la página “Formulae” y crear una fórmula nueva. Para definir este KPI, tan solo necesitamos agregar la métrica de contador ‘Good’ y la métrica de contador ‘Bad’ o Malo, entonces guardar la fórmula. Cuando regresamos a la pantalla ‘Analytics’ vemos nuestro KPI nuevo ya visualizado para cada equipo en el gráfico de barras.
Cada máquina en su piso de planta ostenta una riqueza de datos. Siemens MindSphere es el sistema operativo basado en nube que le ayuda a recolectar y protegerlos. DiVE FacotryTrend es la aplicación libre de Engineering Industries eXcellence que le permite analizar, evaluar y visualizar esos datos en una forma inteligente y en tiempo real, ayudando a los fabricantes a mejorar la toma de decisiones, los procesos y resultados de producción de forma efectiva en costo. Envíenos un mensaje a info@indx.com o visite www.engusa.com para conocer más.
