BORG Automotive descubre nuevas oportunidades de mejora en su producción gracias a ZEO Availability y la inteligencia artificial
La compañía utiliza datos de disponibilidad de sus máquinas para analizar los procesos productivos, identificar diferencias entre equipos de trabajo y avanzar hacia una producción más eficiente.
El reto: conocer qué ocurre realmente en la planta
En la industria, identificar los cuellos de botella es fundamental para mejorar la eficiencia de los procesos productivos. Sin embargo, antes de plantear nuevas inversiones en maquinaria o ampliar la capacidad de producción, es importante conocer cómo están funcionando realmente los equipos existentes.
Este era uno de los retos del equipo de ingeniería de BORG Automotive Reman Spain, cuya planta de Navarra está especializada en la refabricación de turbocompresores para el sector de la automoción. La compañía forma parte de BORG Automotive Group, el mayor refabricante independiente de recambios de automoción en Europa.
El equipo de ingeniería necesitaba responder a tres preguntas fundamentales: dónde se encontraba el cuello de botella de sus procesos, si las máquinas analizadas tenían capacidad suficiente y si existían diferencias significativas en la forma de trabajar de los distintos equipos de operarios.
Para encontrar respuestas, BORG Automotive apostó por analizar los datos reales de funcionamiento de sus máquinas con ZEO Technology.
ZEO Availability: el primer paso para conocer la disponibilidad real de las máquinas
La colaboración comenzó con un proyecto piloto de ZEO Availability, la solución de ZEO Technology que permite registrar en tiempo real cuándo una máquina está funcionando y cuándo permanece parada.
Para ello, se seleccionaron dos máquinas candidatas a constituir un cuello de botella en el proceso productivo.
Mediante la captura de una señal de funcionamiento de las propias máquinas, fue posible obtener información objetiva sobre su disponibilidad, sin depender exclusivamente de los registros manuales de producción.
Los primeros datos ya pusieron de manifiesto diferencias respecto a la información recogida por los operarios en sus partes de trabajo, proporcionando una base más completa para analizar el funcionamiento real de los procesos.
La inteligencia artificial revela diferencias entre equipos de trabajo
Uno de los aspectos más interesantes del proyecto fue la incorporación de inteligencia artificial al análisis de los datos recopilados.
Gracias al conector MCP desarrollado por ZEO Technology, BORG Automotive pudo analizar la información de disponibilidad de sus máquinas e identificar patrones que abrían nuevas posibilidades de investigación.
Entre los hallazgos más relevantes destacaron las diferencias de funcionamiento entre los distintos equipos de operarios.
Ana González Gárriz, Process Engineer en BORG Automotive, explica:
Las conclusiones obtenidas mediante la IA ayudan a identificar diferencias en la forma de trabajar de los distintos grupos de operarios.
Y añade:
«A partir de esta conclusión podríamos profundizar en el análisis de las secuencias de trabajo y en la necesidad de estandarizarlas para todos los operarios que trabajan en el proceso analizado».
Un descubrimiento significativo: el equipo A presenta un mayor ratio de productividad
El análisis de cinco semanas de producción permitió observar que el equipo A registraba mayores porcentajes de funcionamiento que el equipo B, independientemente de si trabajaba en el turno de mañana o en el de tarde.
Este descubrimiento plantea nuevas preguntas sobre las diferencias operativas entre equipos y las oportunidades de estandarización de los procesos.
Además de los indicadores globales de disponibilidad, el análisis detallado de los periodos de funcionamiento y parada permite identificar comportamientos que requieren una investigación más profunda.
Como señala el equipo de BORG Automotive:
«Del mismo modo, la detección de tiempos de paro puntualmente elevados o inusualmente cortos nos lleva a plantearnos un análisis más detallado de la operativa, incluyendo la posibilidad de que existan situaciones relacionadas particulares que afecten a los resultados».
Estos descubrimientos ponen de manifiesto cómo los datos de funcionamiento, aparentemente sencillos, pueden convertirse en una fuente de información para la mejora continua.
Más datos industriales, nuevas posibilidades para la inteligencia artificial
El proyecto también ha permitido identificar nuevas oportunidades para ampliar el alcance de los análisis.
Aunque los datos de disponibilidad permiten detectar patrones y diferencias de funcionamiento, incorporar información adicional sobre las cantidades producidas, las referencias fabricadas o los motivos de parada ayudaría a contextualizar mejor los resultados.
De esta forma, la inteligencia artificial podría relacionar los tiempos de funcionamiento con otros factores productivos y generar conclusiones más completas.
Esta posibilidad conecta con la evolución de ZEO Availability hacia ZEO OEE, que permite ampliar la información registrada en tiempo real y profundizar en el análisis del rendimiento de los procesos industriales.
El caso de BORG Automotive demuestra así el valor de comenzar por una monitorización sencilla y avanzar progresivamente hacia un conocimiento más completo de la producción.
Monitorización industrial para máquinas modernas y antiguas
Otro de los aspectos destacables del proyecto fue la facilidad para adaptar la captura de datos a máquinas de distintas generaciones tecnológicas.
Mientras que una de las máquinas analizadas disponía de un PLC desde el que resultaba sencillo obtener las señales necesarias, la segunda era un equipo antiguo con un cuadro de control basado en señales de 12 V.
La colaboración entre el equipo de ingeniería de BORG Automotive y los especialistas técnicos y de consultoría de ZEO permitió resolver estas diferencias y conectar ambas máquinas al sistema de monitorización.
Sandra Pérez Iturralde, Production Manager en BORG Automotive, destaca la importancia de este trabajo conjunto:
El trabajo conjunto entre el equipo de ingeniería de BORG y el equipo técnico y de consultoría de ZEO facilitó la captura de la señal de las máquinas que permite construir este registro de estado trabajando o parada.
La experiencia demuestra que no es necesario disponer de maquinaria de última generación para empezar a monitorizar la producción.
ZEO Technology permite obtener datos de funcionamiento tanto de equipos modernos como de maquinaria antigua, adaptándose a las características de cada instalación.
Del dato a la mejora continua
La experiencia de BORG Automotive pone de manifiesto que conocer la disponibilidad real de las máquinas es un primer paso para comprender mejor los procesos industriales.
La captura automática de datos, combinada con herramientas de análisis e inteligencia artificial, permite identificar diferencias de funcionamiento, detectar patrones y plantear nuevas oportunidades de mejora.
Y todo ello comenzando con información tan básica como saber cuándo una máquina está funcionando y cuándo permanece parada.
Porque antes de mejorar un proceso, es necesario conocer cómo funciona realmente.
Una colaboración en el marco del proyecto HUCAI-S4
La colaboración entre BORG Automotive y ZEO Technology se ha desarrollado en el marco del proyecto HUCAI-S4 (2024-2026), una iniciativa de I+D que reúne a ZEO Technology, NAITEC, Bacaicoa y BORG Automotive para avanzar en la aplicación de la inteligencia artificial a los procesos industriales.
El proyecto tiene como objetivo desarrollar una plataforma inteligente capaz de predecir defectos, generar recomendaciones para optimizar la producción y mejorar la toma de decisiones, combinando datos industriales con el conocimiento y la experiencia de los operarios.
En este contexto, BORG Automotive participa como entorno de validación en procesos de fabricación manuales, donde la interacción entre las personas y la tecnología desempeña un papel fundamental.
HUCAI-S4 está financiado por el Gobierno de Navarra, a través de la convocatoria de proyectos estratégicos de I+D de 2024.
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