El ERP para el taller da un vuelco

Visite hoy un fabricante de metales personalizado y es posible que vea maquinaria extraordinaria: tal vez una combinación de punzón/láser automatizado, una fibra de potencia ultra-alta; prensas dobladoras, paneladoras o dobladoras con cambio automático de herramienta; algunas con robots que alimentan piezas y sistemas transportadores que se las llevan. Los robots, tanto convencionales como colaborativos, dominan el departamento de soldadura.

El fabricante ha invertido millones en tecnología de fabricación y está viendo resultados, hasta que uno llega a la oficina. Allí, los estimadores y planificadores de producción trabajan con hojas de cálculo. Hay papel por todas partes y se puede ver a algunos ingresando datos manualmente. El taller tiene dispositivos digitales que pueden recopilar montañas de datos de medición y, sin embargo, en toda la planta hay técnicos (operadores, jefes de departamento, personal de control de calidad) escribiendo los resultados.

Mire más de cerca otras áreas de la operación y verá variaciones sobre un tema. Los gerentes de operaciones examinan las hojas de cálculo impresas e ingresan datos en la pantalla que tienen frente a ellos. Es una imagen extraña. Están rodeados de dispositivos digitales que recopilan datos, pero aun así compran tóner para impresoras al por mayor y se ocupan de los errores que surgen cuando alguien escribe un cero extra en un teclado.

El taller podría haber invertido en software avanzado: planificación de recursos empresariales (ERP), gestión de relaciones con el cliente (CRM), un sistema de ejecución de fabricación (MES) o software similar de planificación y seguimiento de la producción (que puede estar integrado o no con un ERP). un sistema de programación (nuevamente, separado o con el ERP), tal vez incluso una plataforma de gestión del ciclo de vida del producto (PLM): la lista continúa. El departamento de ingeniería podría tener software avanzado de anidamiento para corte y simulación fuera de línea para doblado y soldadura robótica.

Sin embargo, todo se encuentra en una zona protegida separada, cada una llena de datos útiles que no siempre son los más fáciles de extraer, especialmente para los sistemas de software más antiguos, adquiridos cuando pocos pensaban en compartir datos y la Industria 4.0 aún no se había puesto de moda. Una simple prensa o torno probablemente envejecerá bien; fabricar software, no tanto.

Dentro de unos años, los principios de la década de 2020 podrían considerarse como un punto de inflexión en la fabricación de software y sistemas de información para la fabricación, especialmente para el fabricante de metales personalizado. En este punto, la inteligencia artificial (IA) en realidad está escribiendo ciertas partes de software personalizado para enfrentar los desafíos únicos del taller.

Durante años, la industria ha utilizado plataformas de software que funcionan extraordinariamente bien, salvo en algunos casos aislados: un proceso único, un detalle pasado por alto. Y así, los gerentes de talleres fabulosos exportan manualmente los datos a una hoja de cálculo y desarrollan otra solución propia.

Esa era podría estar llegando gradualmente a su fin. Así como una paneladora o un freno ATC pueden cambiar sin problemas de un trabajo a otro, los sistemas de información del taller también se adaptarán, compartirán datos y ayudarán a los talleres a optimizar el rendimiento como nunca antes, sin “silos de datos” aislados en su camino.

Acerca del trabajo, no del producto

"Es una vez más un momento emocionante para los sistemas ERP". El que dijo eso fue David Lechleitner, gerente senior de productos de ECi Solutions. Ha dedicado una carrera al mercado de talleres de trabajo y ahora está trabajando para obtener su doctorado y completar una tesis sobre ERP para entornos de fabricación personalizados de tamaño pequeño y mediano.

Muchos problemas con las plataformas de software heredadas, dijo, se derivan del hecho de que nunca fueron diseñadas realmente para el taller. "Casi sin excepción, la mayoría de ellos fueron diseñados para fabricantes con productos estándar, o al menos con una baja combinación de productos".

Su arquitectura central refleja esto. Cualquier función relacionada con la fabricación se centraba en el llamado “part master”, que incorporaba todos los pasos de fabricación para fabricar el artículo en cuestión. Quienes diseñaron este software basado en piezas maestras asumieron que una fábrica fabricaría productos una y otra vez, durante meses o incluso años.

Transferir una arquitectura similar al entorno del taller fue un poco como encajar una clavija redonda en un agujero cuadrado. Cuando los supervisores de taller quisieron cambiar una ruta debido a problemas de capacidad o carga, o porque ciertos centros de trabajo eran simplemente más capaces que otros, lo vieron como un cambio simple. Un taller de trabajo es un poco como una hoja de ruta, con arterias entrelazadas de rutas laborales. ¿Qué tiene de difícil tomar una ruta diferente? Pero debido a que el ERP tradicional basado todo en “el producto”, tuvo que pasar por una gran cantidad de pasos para realizar un cambio aparentemente simple.

Dicho de otra manera, en lugar de simplemente tomar una ruta diferente en un mapa, el software basado en part-master, de manera bastante quijotesca, comenzaba con un mapa nuevo con cada nueva ruta de trabajo. En cierto sentido, la arquitectura del software consideraba una nueva ruta de trabajo como una nueva línea de fábrica: algo que funcionaría durante meses o años, no sólo una vez y nunca más.

Algunos ERP modernos diseñados para la fabricación personalizada no se ejecutan en un plan maestro de piezas sino en un sistema basado en trabajos. Cada trabajo tiene varios elementos con diversos materiales que podrían abrirse camino a través de diferentes rutas de trabajo de múltiples maneras, todo dependiendo de la capacidad y capacidad de una operación.

En este caso, cambiar una ruta es como elegir otra ruta en un mapa. Claro, las condiciones del tráfico cambiarán, lo que a su vez tendrá efectos dominó en otras partes de la operación. Pero computacionalmente, al menos, el cambio de ruta no requiere que el software ERP mueva cielo y tierra.

El "trabajo" (o estimación, si el trabajo aún no se ha ganado) puede tener una lista de materiales (BOM) y una ruta adjunta. Dicho esto, los trabajos en la fase de estimación no son rígidos. Es posible que no tengan una lista de materiales completa o una ruta detallada, solo la suficiente para producir una estimación efectiva rápidamente. "Una vez que se gana el trabajo, realmente puedo finalizar cómo deberían verse la lista de materiales y el enrutamiento en el trabajo", dijo Lechleitner.

Una vez que el trabajo se ejecuta varias veces, la ruta puede cambiar a medida que el taller perfecciona sus métodos de producción. Quizás un determinado material corte mejor con un determinado láser o sea más adecuado para una prensa en particular. Se pueden hacer ajustes similares en el lado del material. El método de fabricación no es estático y el ERP basado en el trabajo registra los datos para hacer posibles esas mejoras, proporcionando comparaciones de costos y tiempos reales versus estimados en cada paso del camino, una hazaña que no siempre realiza un sistema maestro basado en el producto.

“Para los sistemas basados en piezas maestras, se supone que esas piezas se han ejecutado muchas veces antes”, dijo Lechleitner, “por lo que no es fundamental capturar esos tiempos reales. Todo se basa en un estándar. Y sí, periódicamente, las fábricas pueden realizar estudios de tiempos para mejorar y luego actualizar el plan maestro de piezas. Pero los talleres necesitan capturar los tiempos reales de producción y el uso real de materiales en cada trabajo”.

Hay una aplicación (ERP) para eso

Los sistemas ERP basados en el trabajo no son del todo nuevos, pero hoy están evolucionando de nuevas maneras. La interfaz de usuario es tan importante como siempre, por supuesto, pero también lo es la forma en que un software en particular interactúa con otros paquetes de software.

Lechleitner ve el panorama futuro reflejado en el de la tienda de aplicaciones para iPhone. La gente elige el iPhone no sólo por la interfaz que ofrece Apple, sino también por las aplicaciones que se pueden ejecutar en él sin problemas. Apple no puede ser todo para todos, y lo mismo se aplica a los proveedores de software en el espacio de la fabricación de metales. La colaboración de proveedores y las interfaces de protocolo de aplicación (API) abiertas se están volviendo más importantes que nunca.

"La gente quiere capacidad y configurabilidad en los sistemas ERP", dijo Lechleitner. “Veo que nos estamos alejando de este enfoque ERP monolítico y de solución única hacia la experiencia del iPhone. Si necesita una solución de estimación, puede ir a una tienda de aplicaciones y descargarla. Varios actores del mercado están adoptando este enfoque. Esa es realmente la ola del futuro. Nos estamos alejando de ese enfoque de fuente única y proveedor único”.

Por ejemplo, JobBoss de ECi tiene una asociación con Paperless Parts. "La capacidad de cotizar en ERP es bastante básica y requiere cierto conocimiento por parte del usuario", dijo Lechleitner. "Sin embargo, agregue piezas sin papel y podrá digerir un archivo de pieza y crear la ruta y la lista de materiales para usted, utilizando la geometría, el material y las estimaciones de material de la pieza".

Ingrese a la aplicación Low-Code

El futuro panorama del software incluirá no sólo el software tradicional, sino también plataformas que brinden de manera efectiva a los usuarios las herramientas que necesitan para desarrollar su propia aplicación personalizada. Este es el mundo de las aplicaciones de código bajo.

"Más que cualquier otro mercado, los talleres valoran la flexibilidad".

Ese fue Wayne Byrne, fundador de Tangle, una plataforma de código bajo que permite a los usuarios crear sus propias aplicaciones con una interfaz de arrastrar y soltar. "He estado creando interfaces de código bajo, de arrastrar y soltar durante 25 años, aunque no se las llamó 'código bajo' hasta hace unos años".

Hasta hace poco, las aplicaciones de bajo código realmente se centraban en paneles de control y herramientas de comunicación. "Todavía se basaban en hojas de cálculo", dijo Byrne, "aunque con un poco de análisis incorporado".

Piense en las aplicaciones de código bajo como una bolsa de bloques de construcción LEGO. Los usuarios pueden hacer clic en ellos de varias maneras para crear todo tipo de aplicaciones personalizadas, pero aún necesitan usar esos bloques LEGO. Esto, dijo Byrne, “te ayuda en un 80% del camino. Al final tendrás tu solución, pero también deberás completar notas manualmente para describir las excepciones. No maneja todos los escenarios”.

Las últimas aplicaciones de código bajo, incluida Tangle, todavía usan esos bloques de construcción LEGO, pero también permiten a los usuarios agregar su propio código, lo que les permite crear sus propios bloques LEGO para adaptarse a problemas específicos, a menudo únicos.

Esto supera el enigma de la personalización al que se enfrentan muchos fabricantes. Muchas plataformas, ERP o de otro tipo, podrían ser la solución perfecta “si pudieran hacer esto o aquello”. Una empresa podría verse tentada a pedir que se personalice un paquete de software, pero eso añade costos y complejidad, sin mencionar la posible falta de soporte. Las aplicaciones de código bajo permiten que los talleres alcancen den el último paso sin tener que personalizar el software disponible en el mercado.

IA y la aplicación Low-Code

Cuando ChatGPT irrumpió en escena el año pasado, muchos pensaron que las aplicaciones de código bajo podrían estar condenadas al fracaso. Si la IA tiene el potencial de escribir software desde cero, ¿por qué se necesitan esos bloques de construcción LEGO que limitan lo que pueden lograr las aplicaciones de bajo código?

"Resulta que la IA es la mejor amiga de las aplicaciones de código bajo", dijo Byrne.

Hoy en día, la mayoría de los programadores de software utilizan la IA para acelerar el desarrollo. “Ahora bien, ¿por qué escribirías un programa desde cero? Deje que la IA al menos le ayude a empezar”, dijo Byrne.

En la mayoría de las situaciones, los desarrolladores realmente no pueden confiar en la IA para escribir cada línea de código. Sin embargo, quienes trabajan con aplicaciones de bajo código pueden usar la IA para ayudar a escribir el último fragmento de código y brindar a los usuarios, incluidas las tiendas fabulosas, una solución altamente personalizada.

Recientemente, Tangle agregó una interfaz ChatGPT que puede escribir el último fragmento de código en una aplicación personalizada. También puede ayudar a los usuarios a resolver problemas complejos como la programación, no haciendo clic en una plataforma compleja, sino literalmente hablando con la IA. “Star Trek”, allá vamos.

"Ahora estamos haciendo una programación inteligente utilizando IA", dijo Byrne. "Le dices a ChatGPT lo que estás pasando, le dices un conjunto de reglas y te da un cronograma sugerido".

Hizo hincapié en que la tecnología de programación en sí no es nueva. El método utilizado para esta aplicación personalizada utiliza la metodología tambor-amortiguador-cuerda de la Teoría de las Restricciones. El programador también sigue trabajando con los datos que se le proporcionan: los tiempos de ejecución, los tiempos de cambio y todo lo demás. Como siempre, todavía se aplica la entrada de basura y la salida de basura. Si no se captura la actividad desperdiciada, el sistema no la verá.

La verdadera innovación aquí está en la interfaz del software. Configurar todos los parámetros a través de una interfaz manual sería una tarea ardua. "La IA aquí es principalmente un traductor para los humanos", explicó Byrne. “Se necesita la lógica humana y la convierte en lógica informática. Entonces, puede decirle: 'Programe mi trabajo, pero priorice estos trabajos en particular y reste prioridad a estos pedidos'. El sistema tendrá en cuenta esa lógica y le dirá por qué ciertos pedidos se programan de la manera en que están".

Un futuro abierto

Como producto, las plataformas de código bajo como Tangle son difíciles de encasillar. La idea es que estas plataformas se transformen en cualquier cosa que un fabricante o cualquier otro usuario necesite.

Por ejemplo, Tangle puede trabajar con sistemas ERP existentes (incluido JobBoss), sistemas de programación o cualquier otra cosa, y crear aplicaciones de bajo código a su alrededor para crear una solución completa. O puede usarse como un sistema independiente, ofreciendo las funciones tradicionales de un ERP, además de cotizaciones, programación, calidad, control de producción y portales web de atención al cliente.

Byrne añadió que el sistema puede utilizar lo que se conoce como RPA o automatización robótica de procesos. "Si intentas obtener información de un sistema que no tiene una API abierta, puedes crear un bot que se haga pasar por una persona". Los casos de uso varían, pero, en efecto, RPA actúa como una API cuando no existe ninguna API, lo que permite que diferentes plataformas se den la mano y se lleven bien.

Piensa en el potencial

Cuando todo está conectado, el potencial abunda, especialmente con una interfaz de IA que permite a los usuarios obtener la información que necesitan. Imagine un taller con una plataforma de monitoreo de máquinas. Debido a que la empresa tiene máquinas más antiguas, puede que no sea fácil obtener datos específicos del trabajo, especialmente si el sistema procesa lotes de piezas de diferentes trabajos (piense en un nido de corte por láser). El sistema de monitoreo muestra el tiempo de actividad y de inactividad, pero no muestra qué trabajos se ejecutaron ni cuándo.

Pero, ¿qué pasa si los datos de monitoreo de la máquina tienen una marca de tiempo? Si es así, podría correlacionarse con los datos de entrada y salida del ERP o MES (es decir, un operador registra la entrada y salida de los trabajos en una terminal de computadora separada). Esto, a su vez, podría correlacionarse con datos reales versus estimados, que a su vez podrían correlacionarse con la combinación de empleos en planta en un momento particular. Esto podría ayudar a determinar cuándo se emiten las órdenes y quizás incluso cómo se secuencian.

Las métricas de los proveedores (costo y rendimiento de los proveedores de materiales, tratadores térmicos, recubridores en polvo personalizados) podrían incluso incluirse en la mezcla. Una operación de montaje tomó más tiempo de lo esperado. ¿Por qué? El recubridor personalizado no devolvió todas las piezas que les enviamos.

Además, ¿qué pasa con la previsibilidad de la demanda por parte de los clientes? ¿El cliente ofrece un buen pronóstico y realiza pedidos a intervalos regulares, o envía una orden de compra masiva de la nada? Cuanto más predecible sea la demanda, menos costoso será atender a ese cliente. Los datos interconectados detallarían cuáles son realmente esos costos y alentarían a la gente a pensar en nuevas formas de reducirlos.

Todos esos datos de costos podrían compararse con datos de clientes e incluso de sectores específicos. ¿Son los márgenes de una tienda lo suficientemente bajos como para ser competitivos para ciertos clientes o sectores, pero no tan bajos como para dejar dinero sobre la mesa?

Para ser claros, mucho de esto es hipotético. Pero los datos están ahí, todos reunidos en entornos aislados separados: ERP, MES, CRM, software de anidamiento, software de control de producción, software de monitoreo de máquinas, software de gestión de almacenes, software de gestión de recursos humanos, software de cumplimiento... y la lista continúa. Si hay una función que realiza un fabricante, puedes apostar que hay alguna inicial o acrónimo de software asociado a ella. El truco será unirlo todo.

Un tapiz de innovación

Hace años, Microsoft dominó el mundo del software de consumo y trabajó para aplastar a la competencia siempre que pudo. Hoy en día, el gigante del software detrás del sistema operativo Windows adopta el código fuente abierto, incluso (jadea) Linux.

El software en la fabricación de metales podría estar siguiendo un camino similar. Un fabricante puede trabajar con una plataforma, si así lo desea, o con un conjunto de plataformas nuevas y heredadas. Cualquiera que sea el enfoque, el sistema estará vinculado con una interfaz amigable para los humanos, impulsada por IA o de otro tipo, que puede capturar los datos correctos que necesita para optimizar cada proceso en la empresa de fabricación de metales, desde la cotización hasta el efectivo.