Competitividad y tecnología para el sector de AA&BB

El mantenimiento 4.0, la automatización, el big data se posicionan como alternativas eficaces para lograr una trazabilidad más exacta y un análisis en tiempo real de los datos de la cadena, a fin de disminuir potenciales riesgos, maximizar las operaciones y mejorar la reputación.

La pandemia ha aumentado los retos que deben enfrentar las empresas que manufacturan alimentos y bebidas. La demanda de los consumidores fluctúa, existen cuellos de botellas en la distribución en algunas áreas y suben los costos, todos factores que permiten crear la tormenta perfecta. Especial atención cobra también las devoluciones por seguridad, que siguen representado uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas, puesto que son costosas y riesgosas.

Las devoluciones por seguridad en los alimentos están en alza, principalmente debido a mayores requisitos en el etiquetado, mayor capacidad para detectar anomalías y el crecimiento en el sector de “libre de”, el cual es vulnerable a factores de contaminación. Y por supuesto, la pandemia del Covid-19, que ha traído un nuevo foco en el riesgo de contagio de personas y patógenos dentro de las plantas de producción.

En este escenario, la gestión de los activos físicos y el mantenimiento siguen posicionándose para muchos como áreas que tienen un gran potencial para mejorar dentro de las empresas. Al respecto, Infor comparte una serie de recomendaciones para incorporar en el sector de alimentos y bebidas para mantenerse competitivo:

–Maximizando la automatización, minimizando los riesgos: La clave para resolver los desafíos que imperan hoy en las empresas reside en la transformación digital. Muchas plantas todavía usan procesos manuales centrados en hojas de cálculo, para sus programas de mantenimiento de los equipos, lo que resulta sumamente riesgoso, ya que deja a las empresas vulnerable a los errores que puedan ocurrir, expuestas a tiempos de paro, además de costos innecesarios y procesos largos para cumplimiento de normas.

El nivel de automatización asociada a la producción de alimentos varía, pero una cosa es clara: cuanto menor es la automatización, mayor es el riesgo de que ocurran errores humanos. En cambio, un alto nivel de automatización, machine learning e inteligencia en la adopción de un mantenimiento de activos físicos predictivo o prescriptivo puede disminuir el riesgo considerablemente, minimizando devoluciones y maximizando la reputación y las ganancias.

–El reto del big data: Los sensores en todas las máquinas y líneas de producción ayudan a brindar los datos necesarios en tiempo real, ofreciendo la oportunidad para mapear los datos en vivo con información histórica y de terceros, de manera que las empresas puedan tomar decisiones basadas en hechos para gestionar y mejorar el rendimiento.

En ese sentido, el Big Data aplicado a las cadenas de suministro y el control de la producción tiene múltiples beneficios y el nivel de visibilidad que otorga es sumamente valioso. Permite evaluar el impacto de los factores de riesgos, a la vez que provee de un soporte para toma de decisiones ágiles siendo capaz de sincronizar operaciones, además de unir cada uno de los eslabones de la cadena.

Nicolás Luders, Solution Consultant de Infor, sostiene: ‘El Big Data nos da una gran oportunidad no solo para conocer el comportamiento y las demandas de los consumidores, sino que también para recolectar una serie de datos en tiempo real que pueden predecir las fallas en las funciones diarias dentro de la empresa. De esta manera, en lugar de esperar al final de día, una vez que el daño ya ha ocurrido, el personal puede verdaderamente identificar las anomalías antes de que sean problemas mayores. En esencia, todos los sensores del mundo no pueden ayudar a brindar valor, impulsar el performance o disminuir el riesgo si no están conectados y si los datos que recolectan se quedan aislados y sin evaluar’.

–Mantenimiento 4.0: El Mantenimiento 4.0 se preocupa de la captura de la lectura de los sensores en los depósitos de datos, aplicando algoritmos y analytics para entender precisamente qué activos fallan, e identificar cómo corregir el problema, todo en tiempo real. Este formato aprovecha estos datos para asesorar al personal del mantenimiento sobre las acciones a tomar para evitar el mal funcionamiento de los activos.

El paso del mantenimiento reactivo, que se considera la estrategia más fácil, pero generalmente la más cara a largo plazo; a un mantenimiento predictivo basado en la condición de los activos es un cambio crucial en la búsqueda de elevar los estándares y expandir el market share. Esta capacidad para identificar y resolver los temas en tiempo real garantiza una operación fluida y disminuye tanto el riesgo de desperdicios como de probables paradas de planta.

Finaliza Luders: ‘Los tiempos de plantas paradas en el sector de alimentos y bebidas pueden ser adversos para la producción y la rentabilidad. Por ello, el impulsar una cadena de suministro más inteligente y resiliente, que sea capaz de procesar variables y datos a tiempo real, permite optimizar las operaciones y avanzar fluidamente en el mercado’.