La tendencia al aumento del número de nuevos productos que entran en producción (NPI) es un fenómeno bien conocido.
Esta situación es especialmente significativa en Europa, donde las empresas de fabricación de productos electrónicos se focalizan en la producción de pocas unidades (y, a menudo, de alta calidad). La industria electrónica europea se compone de un gran número de PYMEs y, también, grandes empresas que realizan preseries y validan nuevos productos en las fábricas de nuestro continente antes de trasladar la producción en serie a regiones donde los costes son menores.
Esta tendencia a la reducción en el número de unidades para la producción de nuevos productos se conoce como lot-size-one y ya es una realidad en Europa. Desde hace tiempo, producir pocas unidades contrasta con la fragilidad y la lentitud de una la cadena logística muy compleja e intercontinental. Esta situación ha llevado a concentrar la ingeniería de los nuevos productos sólo en algunos lugares especializados. Por ejemplo, algunos clientes de Cadlog Group -distribuidor de las soluciones de Siemens Digital Industries Software para la fabricación electrónica- cuentan con una oficina central de ingeniería que recibe los datos y diseña el proceso de NPI, gracias a modelos virtuales, para guiar la producción en diferentes plantas de montaje de PCBs.
El aumento de la NPI ha sido una tendencia constante a lo largo de los últimos años. Algunos de los clientes de Cadlog Group hablan de un incremento de hasta el 25% durante el año 2021. A la complejidad y lentitud se suma también la crisis de disponibilidad de componentes. Hoy en día, tenemos numerosos ejemplos de rediseños debidos únicamente a la falta de un componente: una vez rediseñado el producto, las empresas se ven obligadas a validar nuevamente productos que ya se encontraban en una fase de madurez.
No existe una fórmula mágica para reaccionar ante la escasez de componentes. Pero, la inversión en transformación digital aportará, sin duda, beneficios a corto y largo plazo a la hora de afrontar este desafío. Un proceso de NPI totalmente digitalizado puede suponer una importante contribución en términos de rapidez, portabilidad y flexibilidad.
La modernización del software de fabricación de productos electrónicos aumenta el rendimiento y la productividad. Pero, factores humanos, tecnológicos y financieros pueden dificultar la realización de migraciones y actualizaciones. ¿Cómo mitigar estos factores? Antes de tomar cualquier decisión de migración, hay una serie de cuestiones que deben considerarse para garantizar el éxito de las soluciones de fabricación actuales y futuras:
Infraestructura TI
Gran parte del software suministrado con las máquinas de diseño, fabricación, inspección y pruebas no se mantiene actualizado. Las razones son varias:
– Si el software funciona bien tal como está, ¿por qué cambiarlo?
– El software se utiliza para controlar el hardware, es decir, las máquinas. A medida que pasa el tiempo, es cada vez más difícil obtener actualizaciones de drivers compatibles con hardware antiguo.
– No hay presupuesto para las actualizaciones de software.
– El software de algunos proveedores está codificado para una plataforma de hardware específica, lo que añade complejidad al proceso de actualización.
Estas razones llevan a mantener las máquinas y los ordenadores que las controlan fuera de la red para respetar los estándares IT de la compañía. La gestión de esta estructura es ineficaz. Por ejemplo, la trasferencia de datos desde y hacia las máquinas fuera de la red se hace usando unidades de almacenamiento obsoletas e inseguras, como llaves USB o discos. Cuanto más tiempo pase, más difícil será implementar un cambio fundamental, porque los recursos IT que no se actualizan se alejan cada vez más de las soluciones de última generación. Cuantas más máquinas queden aisladas, más importantes serán las consecuencias de la imposibilidad de acceder a las ventajas de estar conectadas a otras plataformas.
Personal, procesos y productividad
Muchos miembros del personal tienen conocimientos sobre las herramientas de software dedicadas a una máquina o un proveedor específico. En estos casos, el nivel de productividad de un individuo puede ser muy alto. Pero, en un entorno de Industria 4.0, en el que máquinas diferentes se comunican entre sí y se convierten en eslabones de una cadena de información, las herramientas de software específicas para una sola máquina pueden dejar de estar sincronizadas entre sí o con la organización. Aunque una herramienta concreta pueda parecer que funciona bien, puede estar causando problemas en las fases anteriores y/o posteriores de la cadena de información. Además, una auditoría de fábrica puede revelar que varios empleados están realizando tareas similares utilizando los mismos datos. O, peor aún, puede descubrirse que dos personas están utilizando datos diferentes para programar parte de una línea SMT.
En algunas ocasiones, la adopción de nuevas aplicaciones de software no aporta todos los beneficios que podría, ya que la nueva solución se adapta al proceso existente. La mejor opción consiste en desplegar la nueva solución y formar a las personas para que la utilicen de la mejor manera posible, sacándole el máximo partido. Revisar las prácticas existentes, determinar dónde pueden optimizarse y, a continuación, desarrollar nuevas prácticas en torno a las capacidades del nuevo software conducirá, en última instancia, a una mayor productividad.
Al evaluar las metodologías de producción actuales y futuras, las empresas deben equilibrar los niveles de productividad de los empleados individuales y sus zonas de confort personales con las necesidades de las operaciones de fabricación.
Consideraciones a nivel financiero
En la producción electrónica, a menudo, se proporciona gratuitamente el software específico para las máquinas que conforman la línea SMT. Hoy en día, todavía no se tiene suficientemente en cuenta que, detrás de los paquetes de software gratuito para plantillas, SPI, pick-and-places, pruebas e inspección, a menudo, se esconde un aumento indiscriminado de los costes y una reducción de la rentabilidad, causada por:
- Esfuerzos duplicados: los ingenieros de procesos se encuentran manipulando los mismos datos de entrada en diferentes programas de las máquinas.
- Incongruencia de los datos a lo largo de la línea SMT, debido al uso de diferentes bibliotecas de componentes, incluso cuando se utiliza un software del mismo proveedor comprado con varios años de diferencia.
- Falta de interfaces con otras máquinas de la línea, especialmente si son de diferentes proveedores.
La mayoría de los programas, si no todos, procesarán los datos de entrada de una manera diferente, utilizando diferentes archivos como punto de partida, lo que hará que, probablemente, produzcan resultados diferentes. Las soluciones actuales de última generación deben ser capaces de manejar los datos de manera estándar.
Dado que muchos montadores han pasado a la producción de series con pocas unidades y muy variadas, el coste de las ineficiencias tendrá un impacto cada vez mayor, especialmente a medida que los lotes crezcan en tamaño y número. Las pérdidas causadas por las herramientas de software de las máquinas aisladas también aumentarán.
Es necesario considerar todo el ecosistema de producción. Y, para ello, son necesarios programas de fabricación como Valor™ Process Preparation, de Siemens Digital Industries Software. Esta solución amplía el alcance, proporciona una orquestación completa de líneas, plantas de fábrica y operaciones deslocalizadas y ayuda a superar los retos de consistencia y fiabilidad que plantea el software específico de las máquinas.
Valor Process Preparation ofrece una solución para tus bibliotecas de componentes y envolventes, al actuar como contenedor único para los datos y transformarlos en los formatos específicos para las máquinas que montarán los componentes. Esta capacidad única puede ampliarse utilizando Valor Parts Library, que te permite descargarte los componentes específicos.
En definitiva, gracias a herramientas tecnológicas como Valor Process Preparation, puedes:
- Acelerar los programas de NPI, al eliminar los pasos redundantes y aumentar la eficiencia mediante la automatización y el uso de bibliotecas y modelos de aprendizaje.
- Construir un único contenedor para todos los datos comunes, independientemente de las máquinas y de las salidas (u outputs) que soportan.
- Superar todos los problemas de consistencia y fiabilidad de los datos que no permitían una correcta optimización de la producción y, en los casos más extremos, incluso inducían a error a la dirección, a la hora de tomar las decisiones más estratégicas.
