Plataforma de Operaciones de Manufactura
Manufactura · Proveedores Automotrices y Aeroespaciales
2024
enterprise
Lo que necesitaban
El negocio opera cinco plantas que producen componentes metálicos de precisión para proveedores automotrices y aeroespaciales. Cada planta rastreaba la producción con una mezcla de hojas de ruta en papel, hojas de cálculo y un módulo MES de 15 años de antigüedad que solo sincronizaba durante la noche. Los supervisores de línea no tenían forma de ver el estado de las máquinas o el avance de los pedidos sin caminar hasta una terminal, por lo que el tiempo de inactividad a menudo pasaba sin reportarse durante horas. La central no podía ver la capacidad entre plantas en tiempo real, lo que significaba que los pedidos retrasados solo se detectaban después de que un cliente llamaba. Los clientes automotrices y aeroespaciales también esperaban registros trazables y listos para auditoría de tiempo de inactividad y causa raíz bajo demanda, algo que el proceso basado en papel no podía producir con rapidez. Una nueva implementación de ERP estaba a seis meses de distancia y no podía resolver por sí sola la brecha a nivel de planta.
Lo que construimos
Prixelo construyó una plataforma de seguimiento de producción que ingiere datos de máquinas y líneas —capturados mediante sensores IoT instalados retroactivamente en el equipo existente— a través de flujos de eventos de Kafka y los almacena en PostgreSQL para reportes e historial de auditoría. Un panel en React da a los gerentes de planta y a la dirección corporativa una vista en vivo del rendimiento, el tiempo de cambio y las causas de inactividad en las cinco plantas, con la posibilidad de profundizar hasta una sola orden de trabajo. Junto a esto, construimos una aplicación móvil complementaria para los supervisores de línea: una interfaz basada en React que llevan consigo en la planta y que muestra el estado de las máquinas en tiempo real, las alertas abiertas y los objetivos del turno, con notificaciones push cuando una línea se detiene. El backend en Node.js funciona como un conjunto de servicios en Docker por planta, de modo que una interrupción de red en un sitio nunca afecta a los demás. Los supervisores registran los motivos de inactividad directamente desde la aplicación en lugar de usar una hoja de ruta en papel.
Cómo lo abordamos
Elegimos Kafka para la ingesta de eventos de máquina —alimentado por sensores IoT instalados retroactivamente en el equipo existente— de modo que los eventos de tiempo de inactividad y de ciclo se transmiten en tiempo real en lugar de las sincronizaciones nocturnas por lotes de las que dependía el antiguo MES.
Desplegamos el backend de Node.js como contenedores Docker por planta detrás de una puerta de enlace compartida, de modo que la interrupción de red de una planta nunca afectaba el monitoreo de las otras cuatro.
Construimos la aplicación de supervisores como una PWA instalable en React en lugar de dos bases de código nativas, para que TI pudiera enviar actualizaciones a las tablets de planta sin los retrasos de revisión de las tiendas de aplicaciones.
Modelamos los códigos de motivo de inactividad y las órdenes de trabajo en PostgreSQL con un esquema apto para auditoría, de modo que los informes de causa raíz pudieran extraerse directamente para las auditorías de calidad de los clientes.
El impacto
Reducción del Tiempo de Inactividad No Planificado
Velocidad de Reporte de Inactividad
Máquinas y Líneas Conectadas
"Antes nos enterábamos de una detención de línea a la mañana siguiente, durante la sincronización nocturna del MES. Ahora un supervisor la reporta desde la aplicación en la misma planta y la central la ve en el mismo minuto. Ese cambio por sí solo pagó el proyecto."
VP de Operaciones
Empresa de manufactura
Dinos qué
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