En el entorno actual de competencia global, sumado a las contingencias sociales, políticas y económicas, las empresas, sobre todo de manufactura, se ven forzadas a reconfigurar sus procesos para ser más productivos. En este contexto, la manufactura inteligente, basada en tecnologías digitales, es una solución aplicable y con resultados comprobables, ya que permite utilizar los datos que hoy la industria tiene disponible y generar una transformación positiva. Desde un Sistema de Identificación de fallas utilizando Herramientas de Aprendizaje Profundo que permite anticiparse a las fallas de los equipos, hasta el Desarrollo de soluciones de Digital Twin para optimizar y controlar en tiempo real líneas de producción en sistemas de manufactura y/o procesos industriales industriales, la creación de un Sistema Automático de Recuperación de Piezas Metálicas, la Navegación autónoma de cargadores frontales (LHD) en minería subterránea, y un Sistema Predictivo de Apoyo a la Gestión de Mantenimiento y de procesos industriales de manufactura basado en herramientas de inteligencia computacional, entre otros, son parte de los proyectos tecnológicos que se están desarrollando en el Programa de Innovación en Manufactura Avanzada (IMA+) que lidera la Universidad de Chile y que pretende aumentar la competitividad del país.

Los productos que está desarrollando el consorcio están siendo validadas con éxito y las empresas están viendo los beneficios que otorgan estas tecnologías, como son, la optimización de los procesos de fabricación, alcanzar una mayor flexibilidad, eficiencia y mejorar la propuesta de valor para los clientes, así como responder de forma oportuna a las necesidades de un mercado cada vez más demandante. “En IMA+ hemos integrado a la industria como un actor más para conocer sus necesidades reales, continuamente hacemos un trabajo de vinculación con las empresas para entender sus problemas y necesidades, además de tener comités técnicos y estratégicos y varias empresas socias, lo que ha permitido un ecosistema integrado de innovación que permite mejorar sistemas de manufactura, gestión y nuevas formas de operar”, indica el gerente general de la iniciativa, David Villaseca, quien agrega que: “Ahora entramos de lleno a la etapa de validación, la cual es muy relevante en cualquier innovación porque se demuestra el cumpklimiento de las hipótesis y se ve cómo se comporta el nuevo producto en un ambiente industrial”.

Algunas de las líneas de productos tecnológicos disponibles

El Programa de Innovación en Manufactura Avanzada ha desarrollado Predictive Builder, una herramienta que utiliza inteligencia artificial y los datos de monitoreo disponibles para predecir fallas en los equipos industriales. Esta herramienta entrega información precisa y oportuna para una correcta planificación del mantenimiento, permitiendo mejorar el cumplimiento de los planes de producción, aumentar la disponibilidad general de los equipos críticos y disminuir la dotación de personal en faena, reduciendo el riesgo de los trabajadores. Con esta tecnología los expertos podrán implementar una solución que se ajuste a las condiciones de las plantas industriales para obtener todos los beneficios que ya han sido probados en importantes empresas nacionales y las Fuerzas Armadas de Chile.

La directora del Programa de Innovación en Manufactura Avanzada, Dra. Viviana Meruane, explica que el mantenimiento predictivo tiene varios beneficios, como reducción de costos: “Mediante la aplicación de tecnologías podemos tener un aumento de la disponibilidad de los activos y prolongar la vida útil de éstos, además de disminuir los riesgos de seguridad y medioambiente, además de optimizar los procesos”.

Otra de las aplicaciones es Twin Eyes, un digital twin de procesos industriales que permite visualizar en tiempo real el estado de las líneas de producción, permitiendo identificar tiempos no productivos, entenderlos y enfrentarlos de manera eficiente, aumentando la productividad y disminuyendo los plazos de entrega. Twin Eyes permite visualizar el estado de avance de cada una de las órdenes de trabajo y estimar de manera precisa los plazos de producción, pudiendo comunicarlo en tiempo real con los colaboradores y clientes para mejorar la coordinación y el servicio ofrecido.

También hemos desarrollado un Kit de automatización multi-marcas para la navegación y carguío autónomo de cargadores frontales LHD en minería subterránea. Este sistema está orientado a beneficiar a la mediana minería subterránea al permitir automatizar cargadores frontales ya existentes, sin importar su fabricante, bajando considerablemente los costos de la automatización de estos equipos, permitiendo además tomar el control de un equipo LHD para navegar en zonas previamente mapeadas y realizar la carga de material de forma autónoma, eliminando la posibilidad de accidentes dentro de la mina y problemas de salud por exposición de los trabajadores.

En la industria de manufactura, en general, las decisiones del planeamiento, especificación y control de diversos aspectos del proceso productivo se toman en base a criterios establecidos. Sin embargo, el día a día de la operación hace difícil la planificación, influyendo directa y negativamente en los resultados logrados. En consecuencia, se identifica como una necesidad importante para los tomadores de decisiones contar oportunamente con elementos de juicio que, ante condiciones de variabilidad e incertidumbre respecto de variables que inciden en el proceso productivo, les permitan tomar decisiones en base a antecedentes concretos, precisos y fiables, para así reducir la incerteza respecto de los resultados a obtener, y con ello disminuir las pérdidas o costos de producción. Respecto de la experiencia en esta materia el gerente de Producción de Hunter Douglas Chile S.A., Mateo Burgos, indica que “Ha sido positivo interactuar con ejecutivos de otras empresas y consensuar miradas para obtener resultados productivos para nuestra empresa, ya que no siempre en la industria contamos con la capacidad tecnológica necesaria, sobre todo considerando el día a día”.

En relación a esta realidad, también existe un sistema informático, basado en Inteligencia Computacional (IC) que logra 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 Inteligencia Artificial entrenado con datos históricos, producen la predicción de variables de salida, en tiempo real ante consultas del usuario final. Esta solución tecnológica permitirá a la industria cubrir dos ámbitos de aplicación diferentes:

  1. 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 Esta salida de la solución entrega una mayor certeza en la calidad a lograr.
  2. 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.