Busca en tu planta como en Google
Explora volúmenes de datos de producción con capacidades similares a los motores de búsqueda para monitorizar y mejorar operaciones.
Explora volúmenes de datos de producción con capacidades similares a los motores de búsqueda para monitorizar y mejorar operaciones.
Cada segundo, cerca de 40,000 búsquedas en Google nos ayudan a encontrar información en línea. Se ha vuelto tan innato que simplemente decimos que vamos a “buscarlo en Google” cuando buscamos respuestas; “Google” se ha convertido en un verbo. Sin embargo, este poder se detiene en la puerta de entrada de una planta de producción. Las empresas industriales no han tenido una capacidad de búsqueda igualmente robusta para sus datos operativos.
A medida que estas empresas conectan más cosas y sistemas en su planta y confían más en la información que producen, las
funciones de búsqueda parecen un ajuste natural. Pero si es como la mayoría de las empresas, aún depende de los cuadros de mando preprogramados y los informes para acceder a esta información.
Afortunadamente, la tecnología de búsqueda está avanzando en la empresa industrial. Todas las tecnologías conectadas que se derivan de los datos están disponibles para el software de análisis, y su valor podría mejorarse mediante la búsqueda con procesamiento en lenguaje natural. En otras palabras, los trabajadores pueden rastrear sus operaciones industriales como lo hacen en Internet.
Los datos de fácil búsqueda proporcionan información sobre el rendimiento operativo y ayudan a los trabajadores a diagnosticar y resolver rápidamente los problemas de producción.
Más allá de los cuadros de mando
El estado actual de la mayoría del software industrial incluye cuadros de mando e informes configurados para entregar datos específicos a trabajadores específicos. Obtener detalles adicionales de los conjuntos de datos definidos a menudo conlleva programación y diseño adicionales. Esa es una tarea que requiere mucho tiempo y habilidades específicas.
Consultas por voz en su planta
Great Lakes Brewing es una empresa que ya está probando la tecnología de reconocimiento de voz para la planta. Un bot llamado Shelby de Rockwell Automation está ayudando a mantener la calidad de la cerveza y monitorizar los equipos. El personal de producción puede interactuar con Shelby para identificar y abordar los desafíos de los equipos en tiempo real.
Esto está ayudando al personal a “aprovechar una gran cantidad de datos existentes para resolver problemas muy rápidamente”, según John Blystone, el supervisor de control y eléctrico de la cervecería.
Es parte de una continua mejora de la tecnología en la planta. Al igual que los dispositivos móviles, otra parte de nuestra vida cotidiana que se abrió camino en la fabricación, la búsqueda tiene el potencial de facilitar nuestros trabajos y mejorar nuestro rendimiento.
El tiempo de configuración deja a los empleados en la oscuridad, cuando lo que necesitan es la información para resolver un problema inesperado. También puede aportar a los trabajadores información potencialmente valiosa que simplemente no se incluyó en un informe o panel de control.
Las analíticas de búsqueda pueden resolver estos problemas. Una vez que se definen los conjuntos de datos, los usuarios pueden buscarlos rápidamente, incluso si no se han visualizado previamente. Esto transforma a los usuarios
en científicos de datos, dándoles la posibilidad de ver una visión general de sus operaciones a través de los paneles y luego usar la búsqueda para mirar más allá de esos paneles y obtener información adicional.
Un responsable de producción, por ejemplo, puede rastrear el uso de energía general de su planta en un cuadro de mando. Si ve un aumento en el consumo, puede buscar el uso de energía por máquina, lote o turno para identificar la causa.
¿Cómo funciona?
La búsqueda comienza con los conjuntos de datos identificados, que se establecen como parte de cualquier configuración del Internet Industrial de las Cosas (IIOT). Los conjuntos de datos incluyen dos elementos clave: lo que estás midiendo y cómo lo estás midiendo.
Una vez que se establecen los conjuntos de datos, los usuarios pueden acceder hipotéticamente a ellos. Solo necesitan poder identificar lo que es relevante.
Aquí es donde el procesamiento del lenguaje natural es clave. No requiere que los trabajadores conozcan el lenguaje de consulta estructurado, que es el que se utiliza cuando se programa un sistema para obtener información específica. En su lugar, el personal puede simplemente buscar en lenguaje natural, como todos hacemos en una búsqueda de Google.
Ya sea que los trabajadores deseen profundizar en los análisis existentes o investigar un problema, pueden buscar preguntas simples como: ¿Cuánta energía usó una máquina concreta este mes? ¿Cuál fue la producción por turno de esta semana? ¿Cuál fue la principal fuente de tiempo de inactividad en las últimas 24 horas?
¿Una siri para la planta?
Los análisis en los que se pueden realizar búsquedas a nivel industrial todavía están en su fase más inicial. Algunos fabricantes ya están probando analíticas con reconocimiento de voz. Al igual que muchos de nosotros obtenemos información de Siri®, Alexa y Google solicitándola verbalmente, los trabajadores de producción pronto podrán hacer lo mismo en la planta.
Esto tiene el potencial de proporcionar a los trabajadores de la planta una información operativa aún más rápida y conveniente. Un trabajador de mantenimiento que arregla una máquina, por ejemplo, puede pedir datos de diagnóstico sin quitarse los guantes o dejar sus herramientas. Y los trabajadores en entornos controlados no necesitarían tocar una pantalla o un teclado para confirmar los detalles de la receta.
El reconocimiento de voz también podría ayudar a los productores industriales a dar asistencia y soporte a sus trabajadores. La generación millennial familiarizada con la tecnología son los principales usuarios de asistentes digitales con capacidad de voz. Llevar esa tecnología a la planta de producción es solo una forma de mostrar a estos trabajadores la nueva cara digital de la fabricación.
Sumérgete en los datos
Los cuadros de mando e informes brindan una visión valiosa pero limitada de los datos que producen las operaciones de fabricación. Con las nuevas capacidades de búsqueda, se puede ver más allá de los análisis preconfigurados y aprovechar los vastos volúmenes de datos utilizados y no utilizados. Es posible explorar estos datos para monitorizar y mejorar las operaciones.