Cómo incrementar la rentabilidad de los almacenes con los datos de las clasificadoras

Cómo incrementar la rentabilidad de los almacenes aprovechando los datos de las clasificadoras

La publicación, de descarga gratuita, resalta que los datos procedentes de las clasificadoras son hoy accesibles y fáciles de convertir en información valiosa para la toma de decisiones, generando así enormes ventajas competitivas

 

Cuando las clasificadoras se convierten en máquinas de generación de datos

TOMRA Food ha publicado un nuevo e-book titulado “Cuando las clasificadoras se convierten en máquinas de generación de datos” para ayudar a procesadores y empacadoras de alimentos a mejorar su eficiencia y rentabilidad. En él se explican las ventajas competitivas que ofrece la nueva plataforma de datos TOMRA Insight aprovechando la información que recogen sus máquinas de clasificación.

Los sensores de las máquinas de clasificación no sólo detectan si se debe aceptar o rechazar un producto de la línea de producción. Tal como indica el libro: «Los sensores recogen y guardan la información de todo lo que ven. Esto permite entender cómo funciona el equipo de clasificación, cómo se clasifican los productos y cómo es el proceso en su conjunto».

Resulta muy fácil convertir las clasificadoras TOMRA en dispositivos conectados. Las empresas pueden así aprovechar los datos de clasificación recogidos por la misma de forma sencilla. Sólo se necesita para ello un cableado y una conexión estable a internet.

El software de TOMRA Insight almacena y procesa los datos que recogen las clasificadoras y los presenta, casi en tiempo real, en un sistema que sirve tanto de control como de información. Este sistema es compatible pero diferente de los sistemas SCADA. Mientras éstos controlan el proceso y visualizan alarmas, funcionamiento y parámetros de control relacionados entre sí, TOMRA Insight realiza análisis avanzados en base a los datos recabados y las series temporales recogidas.

Las clasificadoras generan dos tipos de datos. Por un lado, Data at Rest, que contiene información en tiempo no real de las máquinas, tales como informes de servicio, historial de repuestos y manuales. Por otro, Data in Motion que contiene un flujo continuo de datos procedentes de la actividad de clasificación. Aquí se incluyen tanto las alarmas que saltan en el proceso como los resultados de clasificación y las estadísticas. Ésta es la parte de la información que se convierte en una potente herramienta para la toma de decisiones.

 

El e-book identifica 4 categorías de datos de proceso

1. Las estadísticas de composición del material que analizan lo que ve la máquina. Ofrecen información sobre el tipo de producto que se está procesando y su calidad.

2. Las estadísticas de distribución de material que analizan la distribución del material en la línea de proceso a lo largo del tiempo. Así se controla si la máquina y el proceso funcionan correctamente.

3. Las estadísticas de clasificación que analizan las fracciones resultantes del proceso de clasificación. Se convierten en una potente herramienta de gestión de calidad y ayudan a que los productos finales cumplan con las expectativas o requisitos del cliente.

4. Los datos de estado de la máquina que ofrecen información del estado operativo de la máquina y evitan paradas innecesarias.

Esta minería de datos se puede llevar a cabo a través de TOMRA Insight, la plataforma de datos basada en la nube. Está disponible, mediante suscripción, para los usuarios de máquinas TOMRA y se convierte en una enorme fuente de información para mejorar sus resultados.

El e-book explica que la recogida de datos de TOMRA Insight es totalmente segura y que, al aprovechar los datos, la clasificación pasa de ser un simple proceso operativo a ser una valiosa herramienta de gestión estratégica.

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