Qué datos recoger de las máquinas (y cuáles ignorar)

Por qué "ya tenemos IoT" a menudo no cambia nada

Cuando un cliente le dice a Paweł Dera, CTO de DBR77, que ya tiene IoT, él hace una sola pregunta: "¿Qué cambiaron en el proceso el mes pasado a partir de los datos del sistema?". La respuesta suele ser el silencio.

Los datos fluyen, las alertas llegan y el panel impresiona, pero las decisiones se siguen tomando por la experiencia del operario y por "como se ha hecho siempre". En la mayoría de estas plantas los datos en sí son aprovechables. Lo que falta es la respuesta a tres preguntas que nadie planteó al principio.

McKinsey ya señaló en 2015 que la mayoría de los datos de IoT no se usan: en una plataforma petrolífera con 30.000 sensores, solo se examinaba alrededor del 1 % de los datos. Sus estudios posteriores describen el "purgatorio de los pilotos", en el que los proyectos se estancan antes de escalar.

Tres preguntas que responder antes de recoger nada

Antes de elegir sensores o variables, responda tres preguntas para la línea en cuestión:

1. ¿Qué cinco indicadores importan de verdad aquí? Cinco por los que el responsable de línea cambiaría un plan.
2. ¿Quién es responsable de actuar sobre cada uno? Un rol concreto del turno en curso.
3. ¿Qué umbral desencadena una acción, no solo una notificación? Por ejemplo, una parada de más de 5 minutos crea una tarea para mantenimiento.

A las respuestas puestas por escrito las llamamos contrato de decisión. Acordarlo para una línea es el primer paso de los primeros 30 días de IoT en una fábrica existente.

Las cinco señales con las que empezar

Estas cinco cubren la mayoría de las pérdidas de disponibilidad y rendimiento, y se pueden leer de casi cualquier máquina, incluidas las antiguas sin PLC.

• Estado de la máquina. En marcha, en espera o parada, con marca de tiempo. Es la base de la disponibilidad y del tiempo de respuesta.
• Recuento de piezas. Total y, cuando sea posible, piezas buenas y rechazadas.
• Tiempo de ciclo. Ciclo real comparado con el tiempo de ciclo ideal. Vorne define la velocidad reducida como funcionar más despacio que el tiempo teórico más rápido para fabricar una pieza.
• Motivos de parada. Los elige el operario en la máquina, de una lista corta, para que cada parada se pueda atribuir a una causa.
• Alarmas. Códigos de fallo del PLC, cuando existen.

Recoja una señal solo cuando pueda ligarla a una decisión y a una persona. En una línea típica:

Los motivos importan más de lo que la mayoría de las plantas espera. Un estudio de datos brutos de OEE de 884 máquinas en 23 empresas concluyó que casi la mitad de las pérdidas registradas no se podían clasificar, porque faltaban categorías de pérdida o estaban mal descritas. En una línea de embalaje de cartón ondulado, registrar el motivo en la parada (unos dos segundos por parada) fue parte de lo que llevó el OEE del 61 % al 70 %.

Cuándo merece la pena añadir datos de energía, vibración y proceso

La energía, la vibración, la temperatura y la presión son útiles, pero en la mayoría de las líneas corresponden a una segunda fase.

Añada la energía cuando alguien vaya a actuar sobre ella. Por ejemplo, una regla para apagar las máquinas en espera al cabo de 20 minutos, o una decisión tarifaria sobre cuándo hacer funcionar un horno. ISO 50001 plantea la gestión energética del mismo modo: usar los datos para tomar decisiones sobre el consumo de energía.

Añada la vibración en unos pocos activos críticos en los que las averías salen caras y un técnico vaya a inspeccionar cuando se supere un límite. ISO 20816-1 describe cómo medirla y evaluarla.

Las variables de proceso (temperaturas, presiones, velocidades) entran en el alcance cuando explican la chatarra de un producto concreto.

Qué ignorar al principio

En la primera fase recomendamos dejar fuera:

• Todas las variables del PLC recogidas "por si acaso". Miles de variables ralentizan la configuración y entierran las cinco señales que importan.
• Datos brutos de alta frecuencia sin un caso de uso. Muestrear cada eje en milisegundos cuesta almacenamiento y atención.
• Indicadores sin responsable. Si no figura ningún rol en la tabla anterior, la señal no está lista.
• Listas largas de motivos copiadas del ERP. Mantenga de 10 a 15 motivos por tipo de máquina, con las palabras de los operarios.
• Modelos predictivos antes de tener un historial de eventos limpio. La predicción necesita antes meses de datos fiables de estado y motivos.

Marcos como ISO 22400 definen muchos KPI de fabricación. El primer día necesita pocos.

De las señales a las decisiones

Una señal se vuelve útil cuando lleva contexto: qué orden, turno, producto y motivo. Vea por qué los datos de máquina no sirven sin contexto.

La otra mitad es la respuesta: cada alerta necesita un destinatario con nombre y una regla de escalado. El artículo sobre por qué fallan las alertas de IoT en planta recoge reglas de enrutamiento y escalado que funcionan. La plataforma DBR77 IIoT convierte cada alerta en una tarea con responsable, de modo que la tercera pregunta del contrato de decisión se responde en el propio sistema.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los datos mínimos que hay que recoger de una máquina?

El estado de la máquina con marca de tiempo, el recuento de piezas, el tiempo de ciclo, los motivos de parada y las alarmas cuando estén disponibles. Juntos sirven para el OEE, el tiempo de respuesta y un Pareto de paradas.

¿Podemos recoger estos datos de máquinas antiguas sin PLC?

Sí. Un dispositivo edge puede leer la baliza luminosa, la corriente del motor o un sensor de ciclo para obtener el estado y el recuento. El operario añade el motivo de parada en una tableta junto a la máquina.

¿Cuántos indicadores debe seguir una línea al principio?

Cinco es un buen límite. Cada uno necesita un responsable y un umbral que desencadene una acción. Si no puede nombrar ambos, el indicador no está listo.

¿Cuándo conviene añadir la monitorización de vibraciones?

Cuando un activo crítico tiene averías caras y un técnico está preparado para inspeccionar al superarse un límite. Empiece con unos pocos activos de ese tipo.

¿Cómo sabemos que los datos se están usando?

Pregunte qué cambiaron en el proceso el mes pasado a partir de los datos. Si la respuesta enumera acciones concretas, el sistema funciona como herramienta de decisión.

Conclusión

Si su planta ya recoge datos de máquina, hágale a su equipo la pregunta de Paweł Dera: ¿qué cambiaron en el proceso el mes pasado a partir de esos datos? Si nadie sabe responder, elija una línea, ponga por escrito el contrato de decisión para las cinco señales iniciales y deje para más adelante la energía, la vibración y las variables de proceso. El orden de trabajo para esa línea se describe en los primeros 30 días de IoT en una fábrica existente.

Fuentes

• McKinsey Global Institute, The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype (summary), 2015
• McKinsey & Company, IoT value set to accelerate through 2030, 2021
• Hedman, Subramaniyan, Almström (Chalmers, Procedia CIRP), Analysis of Critical Factors for Automatic Measurement of OEE, 2016
• Vorne, The Six Big Losses
• ISO, ISO 50001 Energy management
• ISO, ISO 20816-1 Mechanical vibration: measurement and evaluation of machine vibration, 2016
• ISO, ISO 22400-1 Key performance indicators for manufacturing operations management, 2014
• Datos del piloto de DBR77 IIoT, línea de embalaje de cartón ondulado (cliente anónimo), 2026