SEKISUI S-LEC B.V. confía en everis el desarrollo de una plataforma de gestión predictiva de calidad en el área Industria 4.0 | NTT DATA

SEKISUI S-LEC B.V. confía en everis el desarrollo de una plataforma de gestión predictiva de calidad en el área Industria 4.0

everis se posiciona como socio tecnológico estratégico de la filial holandesa del grupo SEKISUI CHEMICAL, empresa líder en el mercado con más de 70 años de experiencia en la tecnología de capas intermedias de vidrio in glass interlayer technology. La compañía fabrica componentes de vidrio para la industria automotriz y arquitectónica, y en esta ocasión ha decidido poner en marcha junto a la consultora una plataforma de gestión predictiva de calidad que forma parte de un proceso de transformación digital en el entorno de la nueva tecnología industrial digital: Industria 4.0.

Ambas compañías han querido unir fuerzas para poder crear una plataforma funcional, que aglutine datos, potencia de cálculo, conectividad, análisis e inteligencia, interacción hombre-máquina y conversión de digital a físico. De esta colaboración, ha surgido un modelo diferencial que representa una ventaja competitiva en el sector industrial para maximizar los ingresos y beneficios.

SEKISUI S-LEC B.V.  es una empresa que utiliza tecnologías únicas de partículas finas, adhesión y síntesis precisa para desarrollar y proporcionar materiales intermedios y de alto rendimiento para una amplia variedad de campos como la electrónica, la movilidad, los materiales de construcción e infraestructura. En este contexto de la Industria 4.0, la manufacturera busca identificar un método eficaz para predecir la calidad del producto en función de, por ejemplo, el estado de la línea de producción o el entorno.

Un proyecto en tres fases

Partiendo de un estudio de viabilidad y de un producto mínimo viable (MVP) para una línea de producción piloto, el objetivo de este proyecto se fijó en construir una solución de predicción y gestión integral, escalable, fácil de usar y transversal. Para ello, se aprovechó las tecnologías de IA más avanzadas sobre una plataforma de análisis empresarial que tuviera en cuenta las restricciones operativas.

De esta forma, para el desarrollo de este proyecto, everis ha establecido tres fases bien diferenciadas. En la primera (Exploración y Viabilidad), los datos de los sensores se analizan para verificar que pueden utilizarse para desarrollar el modelo futuro, siendo una práctica habitual en la ingeniería de control industrial debido a la amplia gama de sensores y a los estándares de adquisición de datos sensoriales. Para ello se lleva a cabo un análisis de los datos obtenidos del sensor (evaluación de la calidad de los datos, de su validez y de su consistencia) y un estudio de la viabilidad de la modelización del proceso (número de variables disponibles, precisión requerida...).

En la fase de Evaluación de la viabilidad del modelo se ha evaluado y validado la viabilidad de un modelo desarrollado en modo offline (no conectado directamente al sensor) en distintos entornos de pruebas de everis. Finalmente, en la fase de Despliegue se implementó la plataforma para visualizar las predicciones en un cuadro de mando en tiempo real para su uso diario.

Precisión, predicción, modelo diferencial

Como resultado se han examinado más de 200 datos de sensores y entre ellos se han identificado los atributos más relevantes, con una precisión de la predicción del modelo desarrollado del 94%, que supone una mejora del 50% respecto a la línea de base. El índice de capacidad del proceso (CPK), una medida de la capacidad de producir resultados dentro de los límites de especificación se incrementó en un 34%. Además, el uso de técnicas de control automático basadas en las predicciones del modelo puede aumentar la mejora un 50%.

Este enfoque se traduce en un modelo diferencial y representa una ventaja competitiva en el sector para maximizar los ingresos y beneficios dentro de los actuales mercados de alta competitividad y bajo margen. El cumplimiento de normas de alta calidad puede reducir tanto los costes internos (problemas asociados al producto antes de su entrega, como la escasez, los residuos y los retrasos) como los externos (surgen después de la entrega a través de las retiradas y los costes de la garantía).

Según Martin van Neer, Senior process engineer de SEKISUI S-LEC B.V.,: “estamos muy contentos con nuestra colaboración con el equipo de everis, y estamos seguros de que esto extenderá nuestra alianza para un futuro próximo. Por nuestra parte, este proyecto tuvo como meta mostrar un PoC de la tecnología e investigar sus posibles beneficios. Y, considerando los resultados obtenidos, concluimos que la tecnología implementada resulta efectivamente beneficiosa para nuestra continua búsqueda por lograr productos de mejor calidad.”

Por su parte, Miguel Angel Fuentes de la Fuente, Head of Industry 4.0 de everis, afirma que “desde nuestro punto de vista las iniciativas relacionadas con el ámbito de la Industria 4.0 requieren soluciones integrales adaptadas a las necesidades y retos específicos del entorno industrial”. Para el directivo, “estas soluciones deben basarse en tres pilares básicos: Metodología de Analítica Avanzada y Algoritmos para Procesos Industriales, Arquitecturas Big Data y Metodología operativa. Esta es, sin duda, una de las bases del éxito de este importante proyecto”.

everis y SEKISUI S-LEC B.V. continuarán trabajando juntos para evolucionar la solución con funcionalidades de otras características sofisticadas para mejorar la precisión de la predicción y adaptarla a una amplia variedad de escenarios de procesos de fabricación.