Automatización con AGVs y aplicaciones predictivas inteligentes
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​Dr. Eduardo García Magraner, Manufacturing Manager Body & Stamping en la factoría de Almussafes de Ford

Automatización con AGVs y aplicaciones predictivas inteligentes

5ª Jornada de Digitalización y Automatización de AutoRevista (III)
EDUARDO GARCÍA MAGRANER FORD
Dr. Eduardo García Magraner, Manufacturing Manager Body & Stamping en la factoría de Almussafes de Ford/at Ford Almussafes plant.
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El Dr. Eduardo García Magraner, Manufacturing Manager Body & Stamping en la factoría de Almussafes de Ford y responsable de todas las estrategias de mantenimiento de la planta, comenzó hablando de “AGVs cuya implementación es relativamente sencilla en una planta nueva, pero cuando hablamos de una fábrica con muchos años de actividad, se convierte en un elemento externo que debe convivir con otras redes industriales distintas de la planta”.


“Actualmente, los AGV de la planta de Valencia ya reciben los pedidos de materiales de los jefes de equipo y van distribuyendo los repuestos en cada punto de la línea donde son necesarios. Diseñamos una programación que informara de qué línea está demandando suministro, dónde tiene que ir el AGV, a quién lo tiene que entregar y cómo debe avisar. Incorporamos al AGV un PLC paralelo que ejecutara las operaciones que necesitábamos; una serie de sensores y luces para avisar de su presencia a los carretilleros, y un módulo GSM para enviar mensajes a los teléfonos móviles de los operarios. Ahora ya tenemos seis AGVs en la fábrica que dan servicios a la planta de estampación y a las tres plantas de carrocerías. En cuanto a AGV filoguiados, previamente realizamos una simulación para determinar el tipo de AGV necesario, con la premisa de que no pueden ser un cuello de botella en una línea y de que tienen que comunicarse con los equipos de OT, lo que implica interaccionar con el ámbito IT, lo que, a veces, resulta complicado”.


Abordando problemáticas que puede presentar un circuito de AGVs, García Magraner explicó el Proyecto Moisés, como respuesta al hecho de que “la innovación en tecnología plantea nuevos retos, que requieren soluciones realizables. Ante un accidente grave de un empleado en su puesto de trabajo que requiera la entrada en planta de una ambulancia o un conato de incendio, los AGVs presentaban un serio problema de bloqueo en la planta de fabricación. Tras analizar la normativos en Estados Unidos, Europa, España e interna de Ford, vimos que esta situación no estaba prevista y optamos por desarrollar nuestro propio estándar. Como en este tipo de situaciones cada segundo es vital, identificamos todas las áreas por las que los AGVs podían tener escapatoria y programamos unas coordenadas en x e y, en conexión con una frecuencia Lora 868Mhz totalmente libre con los departamentos médico y de bomberos, de manera que los AGVs cambian su ruta y se apartan, de ahí el nombre de Moisés, dejando camino libre, siguiendo una orden prioritaria sobre cualquier otra de la lógica normal del programa. El Proyecto Moisés ha ganado el Premios de Innovación en Seguridad de Ford a nivel mundial entre todas las plantas de la compañía en el mundo”.


En la segunda parte de la presentación, García Magraner se centró en el ámbito del mundo predictivo, teniendo en cuenta que “para monitorizar en tiempo real miles de equipos con un uso masivo de datos, requerimos una alta inversión. Precisamos de sistema predictivo sin errores ni falsos positivos, que sea robusto y fiable. Hablamos de una alta conectividad para un flujo dinámico y en tiempo real. De ahí nació el concepto Minitérminos, a partir de mi tesis doctoral, el cual hemos implantado como estándar primero en Valencia y después a nivel mundial. Hablamos de un microtiempo de actuación que mide el estado de cualquier equipo de la fábrica, lo que genera una información IT que trasladamos a nivel computacional para el manejo de miles y miles de datos. Actuamos sobre el tipo de ciclo de los PLCs, prediciendo averías o incidencias en décimas de segundo. Todos los minitiempos tienen variabilidad, desviaciones estándar, con los cuales podemos medir, detectar y predecir. Contamos con 200 familias de equipos catalogados y más de 24.000 equipos críticos monitorizados, casi el 90% son con minitérminos, y el resto con sensórica en la planta de Ford Valencia”.


“Cuando se detecta un pequeño deterioro, el equipo envía una alarma de aviso y cuando es mayor envía una segunda alarma. También hay equipos que no tienen conectividad para los que hemos desarrollado una antena también frecuencia libre 868Mhz con sensores de temperatura y vibración para poder monitorizar las posibles incidencias”.


“En 2019 se nos autorizó como estándar de PLC para Europa y a final de ese año para todo el mundo, lo que significa que cualquier planta que haga un nuevo modelo de Ford dejará unas reservas de los PLCs para poder programar los minitérminos. Todo se gestiona a través de IT con el algoritmo que vigila posibles deterioros durante 24 horas y el dashboard de gestión de alarmas.  Se envían tres tipos de alarmas, siendo la misma, con gráficas sencillas y de fácil interpretación. También por correo electrónico solamente al personal responsable del mantenimiento y producción de esa área específica. Cuando hablamos de Big Data, en esta dinámica de minitérminos, es fundamental atender a las 5 V de los datos: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor, estandarizando todo, con algoritmos, algunos de ellos propios, lo que se está traduciendo en altos niveles de ahorro de costes, tiempo y de minimización de errores. Ganamos el premio el premio Henry Ford Technical Award en 2019 en competencia con todas las plantas de Ford a nivel mundial, que lo adoptaron como concepto. A nivel de investigación lo presentamos en el congreso internacional de control, robótica y automatización en informática (ICINCO), donde se nos concedió el Best Industrial Paper Award, lo que pone en valor el trabajo de mi equipo. Cada alarma emitida avisando de un futuro deterioro, es una avería que hemos evitado que ocurra”.


Ponencia publicada en el número 2.375 de AutoRevista


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