La evolución de la tecnología de planta reorganiza las habilidades de los operadores

Las nuevas tecnologías que llegan a la planta, como la realidad aumentada (AR) y la inteligencia artificial (IA), tendrán un impacto en las funciones de los operadores en 2023. Las grandes inversiones de capital en automatización por parte de los fabricantes de alimentos han remodelado las plantas en los últimos 10 años. pero esas mejoras tendían a ser proyectos sustanciales y más largos, como actualizaciones de redes industriales o cambios a nuevas plataformas de control lógico programable (PLC). Con estas actualizaciones de la planta, los fabricantes realizaron la capacitación internamente o contaron con la ayuda de terceros con la capacitación de la fuerza laboral.

Entonces, ¿cómo está cambiando la formación con las nuevas tecnologías y cómo debería ver la alta dirección al personal de la planta en 2023?

En abril, Joe Campbell, gerente senior de desarrollo de aplicaciones en Universal Robots, dijo que los ejecutivos de alimentos estaban minimizando los problemas de fuerza laboral. "Todavía hay muchas personas mayores que creen que es un problema a corto plazo", dijo Campbell en abril de 2023.

Sin embargo, el octavo informe anual sobre el estado de la fabricación inteligente de Rockwell Automation y Sapio Research muestra cómo eso puede cambiar. Un hallazgo bastante amplio de muestra "que en el informe del año pasado (2022), solo el 35% de los encuestados informaron que su organización carecía de una fuerza laboral capacitada para superar a la competencia durante los próximos 12 meses".

En el informe de 2023, esto cambió drásticamente y reveló “un aumento interanual del 11% hasta el 46%, y ahora representa la principal preocupación de los fabricantes en relación con la competitividad.

Además, el informe dice que "el 36% de los fabricantes están reorientando a los trabajadores existentes a funciones nuevas o diferentes".

Por lo tanto, esta ola de inversión en tecnología de fabricación inteligente en la planta crea nuevas tareas laborales y exige capacitación de la fuerza laboral. El informe de fabricación inteligente muestra que “el 17 % de las empresas necesitan contratar nuevos trabajadores para diferentes funciones” y “el 41 % de los líderes mundiales de fabricación encuestados informaron que capacitar a los empleados actuales en procesos actualizados es el mayor obstáculo que enfrentan en relación con la fuerza laboral, incluidos los alimentos y bebidas. fabricantes”.

"Nuestros clientes nos dicen que los desafíos actuales relacionados con la escasez y la retención de personal han puesto de relieve la importancia de los programas de capacitación efectivos y repetibles", dice Michael Newcome, vicepresidente de ventas de JLS Automation, que ofrece soluciones de embalaje robótico.

Recientemente, JLS Automation demostró un sistema de inspección de IA que podría integrarse en su sistema de carga principal para identificar cortes de proteína apropiados, basándose en un sistema de inspección que utiliza luz visible junto con IA entrenada por humanos.

El Informe de Fabricación Inteligente señala estos puntos débiles recurrentes en la fuerza laboral de las empresas de alimentos:

"Es importante involucrar a los operadores en las primeras etapas del proceso, explicándoles los beneficios y abordando sus inquietudes", dice Lee Coffey, gerente de marketing estratégico global de bienes de consumo empaquetados en Rockwell Automation. "Al comprender estas preocupaciones, las organizaciones pueden crear una atmósfera de apoyo y aliento que ayude a aceptar el cambio".

Durante años, las divisiones de procesamiento de alimentos dentro de las empresas han recibido la primera ola de esfuerzos de modernización de plantas o activos inteligentes. Esto podría significar una inversión de capital para la creación de redes industriales para el procesamiento a fin de optimizar la comunicación entre la planta y el nivel ejecutivo y reducir los costos.

Eso significó ganancias más rápidas para el procesamiento y equipos y redes más antiguos para las divisiones de envasado dentro de las empresas de alimentos.

En 2013, Chobani ganó el premio Planta del Año de Food Engineering por la construcción de una nueva planta en Idaho que agregó más de 29 PLC en toda la planta y un PLC de proceso, todos conectados entre sí mediante una Ethernet industrial Hirschmann y más de 25 000 puntos de E/S. Además, una red Ethernet industrial permitió a los operadores seguir los procesos en cualquier ubicación a través del software FactoryTalk View SE de Rockwell y Data Historian de Wonderware.

La primera fase de la modernización se centró en el procesamiento. Años más tarde, Chobani añadió la plataforma Ignition de Inductive Automation, así como el control de supervisión y adquisición de datos (SCADA) al negocio de embalaje, lo cual era importante ya que los datos de control de procesos, como los tanques de proceso, podían comunicarse a nivel empresarial y sincronizarse con datos reales. -Información de operaciones de embalaje en tiempo.

Además, la dirección enviaba alertas a los equipos de la planta si la producción caía por debajo de ciertos niveles.

A medida que las inversiones en equipos y redes se trasladan al embalaje, los fabricantes de equipos originales (OEM) se asocian con proveedores de tecnología para ayudar a los operadores y a las empresas de alimentos a solucionar problemas de producción.

Un ejemplo es Harpak-ULMA Packaging y su asociación con PTC, que ofrece una gama de soluciones de información para solucionar problemas en las líneas de planta. PTC ofrece Vuforia Expert Capture, una plataforma AR y la solución de tecnología de conectividad industrial de ThingWorx. Estas dos herramientas combinan AR y comunicaciones por video en tiempo real para ayudar a los trabajadores de la planta a conectarse con un experto externo (OEM) para resolver problemas.

Harpak-ULMA Packaging ofrece una gama de equipos para la industria alimentaria. La empresa ofrece una gama de equipos que incluyen sellado y formado de bandejas, máquinas termoformadoras, máquinas de envoltura fluida y automatización de embalaje y envoltura. Para la automatización de sus equipos, Harpak-ULMA utiliza plataformas de control de Rockwell Automation con red industrial Kepware.

"Elegimos la suite Vuforia de PTC porque tenemos una variedad de clientes y necesitan flexibilidad para acceder a sus datos independientemente de la configuración de su organización", afirma Alexander Ouellet, ingeniero de innovación de Harpak-ULMA Packaging.

Maple Leaf Foods, con sede en Ontario, Canadá, es un fabricante de alimentos de primer nivel que produce carnes y aves preparadas y recientemente empleó un programa piloto en torno a AR para mejorar las operaciones. Para el proyecto piloto, Maple Leaf contrató a Harpak-ULMA Packaging, Rockwell Automation y PTC.

Para el proyecto, Maple Leaf buscaba alcanzar una efectividad general del equipo (OEE) del 80 % o más. Las acciones que impactan la OEE incluyen mejorar las habilidades del personal a través de una mejor capacitación, menos eventos de tiempo de inactividad o más cortos, mayor calidad en el primer paso y un tiempo medio de reparación (MTTR) más rápido.

El piloto incluyó toda la biblioteca de aplicaciones AR de PTC y creó sus propias experiencias AR basadas en máquinas. AR ofrece instrucciones de trabajo y capacitación basadas en imágenes, y orientación experta bajo demanda.

El proyecto demostró rápidamente el valor de la RA en una línea de envasado. Por ejemplo, la aplicación OEE ofrece informes de autodiagnóstico de la máquina que identifican el tiempo de inactividad y las acciones de alta prioridad por turno.

Utilizando conectividad remota, el equipo de Harpak-ULMA monitorea estos informes diariamente, identifica paradas de alta frecuencia y luego crea rutinas de remediación utilizando Vuforia. Con esta aplicación, los expertos OEM capturan y transforman procedimientos paso a paso en instrucciones de trabajo basadas en AR a las que los operadores pueden acceder en tiempo real.

En un seminario web reciente, Ouellet realizó una demostración de una máquina termoformadora y analizó los desafíos del operador en la resolución de problemas y el reconocimiento de la máquina. Ouellet dice que una vez que una máquina es reconocida por área objetivo, puede extraer datos en tiempo real de la máquina, y esto puede incluir un número de serie, OEE, estado de la máquina y operador.

"En el campo, esto le brinda al operador mucha información sobre cómo está funcionando esa máquina en tiempo real y no tiene que iniciar sesión en una pantalla particular en una HMI", dice Ouellet. "Estos datos también se pueden comparar con paneles".

Además, para aumentar la utilidad de la fuerza laboral, Ouelett enfatizó la importancia de por qué la tecnología de gemelos digitales es parte de la oferta de Harpak-ULMA. Los gemelos digitales también permiten al personal ver virtualmente el interior de una máquina en funcionamiento para identificar la ubicación y el estado de los componentes sin detener la producción.

Durante la demostración, Ouelett señaló que un gemelo digital puede crear alertas, que pueden comunicarse a un operador que no tenga años de experiencia en esta máquina. La tecnología de orientación digital guiará al operador al área correcta de la máquina y mostrará qué ancho de vía, por ejemplo, no funciona correctamente, aunque haya muchos en la sección de la máquina.

A medida que las plantas de alimentos y bebidas se modernicen, más empresas darán una mirada más amplia a la tecnología de gemelos digitales y a las soluciones habilitadas para AR e IA. Durante años, el objetivo de los gerentes de planta era utilizar tecnología de automatización para optimizar las operaciones y reducir costos, y ahora la tecnología de próxima generación está haciendo algo similar: ayudar a los operadores a optimizar la producción y ofrecer una mayor OEE.

"Desde una perspectiva de soporte, ya sea AR, sistemas de cámara basados ​​en eventos o video en vivo desde un teléfono celular, el uso de tecnologías basadas en cámaras ayuda a nuestro equipo de servicio al cliente a ver, identificar y resolver un problema", dice Newcome.