1 MAINTENANCE 4.0 Mantenimiento 4.0 y Manufactura Avanzada. Junio 2017

2 Sisteplant Acerca de Sisteplantayudando activamente a prosperar a nuestros clientes utilizando técnicas innovadoras de organización y las más avanzadas tecnologías de información y fabricación. Innovación en procesos y en tecnologías productivas y de información por el futuro sostenible de nuestros clientes. Con más de usuarios en todo el mundo y más de clientes de todos los sectores. Alta dedicación interna durante los últimos años para la investigación y el desarrollo de soluciones 4.0 MÁS DE 30 AÑOS… INNOVACIÓN LÍDER DE MERCADO SOLUCIONES 4.0 Incorporando en una solución integrada todos los aspectos diferenciales de fabricación avanzada. Vigilancia tecnológica para asegurar el desarrollo e incorporación de soluciones de última generación. Reduciendo el periodo de implantación efectiva mediante la extrapolación de soluciones ya definidas y testadas. Capacitando a las personas de la organización en las nuevas soluciones mediante el aprendizaje a través de experiencias. Disponemos de Aula Lab propia propia como centro de experimentación y demostración. INTEGRAL TIME TO MARKET STATE OF THE ART EXPERIENTIAL LEARNING DEMOSTRADOR DE SOLUCIONES REFERENTES EN FABRICACIÓN AVANZADA

3 Sisteplant y la Industria 4.0Noviembre 2015 Madrid: celebración del 2º congreso nacional “la fábrica del futuro” Participación en mesas de expertos para la elaboración de la iniciativa del gobierno “Industria conectada 4.0” Miembros del grupo INDUSTRY 4.0 Líderes del grupo SMART FACTORY Mapa y Roadmap de implantación de la fábrica avanzada en el cluster de automoción del País Vasco Participación en el 29 congreso de Telecomunicaciones y economía digital. Area INDUSTRY 4.0 Liderando la creación de un grupo Lean 4.0

4 Sisteplant y la Industria 4.0FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Nuestro compromiso Sisteplant y la Industria 4.0 Primer libro español sobre manufactura avanzada (Prof. Javier Borda Elejabarrieta)

5 Índice Contexto de Manufactura Avanzada Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Mantenimiento 4.0

6 Necesidad de un cambio de paradigmaContexto de la Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 La excelencia en las fábricas y en MRO ha estado muy ligada al Lean … y al alcanzar la madurez, los resultados se aproximan a la asíntota Rentabilidad Innovación Sostenibilidad Competitividad ¿Revolución? ¿Evolución? 3 2 Progresión ralentizada OEE’s estancados Continuos alti-bajos en la implicación de las personas Desarrollo de las personas a remolque de la tecnología Defectivo controlado pero Cpk < 6σ Industrializaciones poco fluidas Márgenes reduciéndose anualmente … Resultados LEAN, TPM, 6sigma,… 1 t

7 FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0Contexto mundial Contexto de la Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 A Catapult is a technology and innovation centre where the best of UK businesses, scientists and engineers can work together on research and development. The Catapults help transform ideas into new products and services to generate economic growth. Industry 4.0 is a collective term for technologies and concepts of value chain organization. Based on the technological concepts of cyber-physical systems, the Internet of Things and the Internet of Services, it facilitates the vision of the Smart Factory. “industria Conectada (Gobierno central) . ANIA: Proyecto Alimentation Intelligente; Producto smart (alimentación functional, embalajes), Frio duradero y seguridad alimentaria en un scenario personalizado The European Commission has established a Task Force on FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 for Clean Production to accelerate the modernisation of EU manufacturing companies. By helping them integrate advanced technologies and products into their business, the process will allow enterprises to improve their productivity, increase production, develop more innovative products, and participate in global trade. The FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 NPO includes participation from all federal agencies involved in U.S. manufacturing. It will enable more effective collaboration in identifying and addressing challenges and opportunities that span technology areas and cut across agency missions. In addition, the office will link federal efforts to the growing number of private-sector partnerships between manufacturers, universities, state and local governments, and other organizations. Advanced Manufacturing Growth Centre.

8 Posicionamiento de la industriaFABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Posicionamiento de la industria Contexto de la Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Valor Añadido Industrial (miles de millones de $) Valor Agregado (miles de millones de €) Incrementar el valor añadido y el empleo en el sector industrial Objetivo UE 20% Fuente: Banco Mundial INE y Ministerio de Economía y Competitividad

9 Contexto de la Manufactura Avanzada en la Industria 4.0El PIB Industrial de España es bajo (13%) * Somos un país con bajo I+D de Producto y proceso (1,3% del PIB)**, 19º en CEE. Necesitamos acceder a nuevos mercados para implantarnos y para exportar *** La inversión en Formación empresarial : penúltimo puesto UE, por delante de Grecia (*) Alemania 22% (subiendo), Italia 19% Francia 10% media europea 19% (**) Finlandia 3,8; Alemania 2,8, Francia 2,3; Zona Euro 2; Portugal 1,5%.. (***) Sobre PIB: España 17%, Italia, 22%, Alemania 22% (todo calculado sin turismo) (****) Suiza Lidera el ranking del Foro Económico Mundial (WEF - Davos), una clasificación en la que España está en el puesto 33 de 139 economías del planeta, por detrás de Puerto Rico. El índice de Competitividad Global (ICG) mide en un baremo de entre 0 y 7 un total de doce factores, que incluyen, entre otros, infraestructuras, ambiente de negocios, mercado laboral y de bienes, mercado financiero, salud y educación primaria, I+D y tamaño absoluto del mercado.

10 Contexto de la Manufactura Avanzada en la Industria 4.0FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Contexto de la Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 La escasez de talento cualificado supone un riesgo para la empresas que no se anticipen Talent mismatch Mide la desviación entre las capacidades que necesitan las empresas y las disponibles en el mercado. Un nº alto indica que tanto los puestos disponibles como el nivel de desempleo crecen, lo que sugiere que las capacidades demandadas no se encuentran en el mercado. Wage pressure in high-skill industries Mide la desviación salarial de los sectores más avanzados con respecto al resto. Evidencia la dificultad de encontrar personal cualificado para las industrias más avanzadas. Fuente: Hays Global Index 2013

11 Índice Contexto de Manufactura Avanzada Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Mantenimiento 4.0

12 Conceptos disruptivos y Tecnologías habilitadoras interrelacionadasFABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Conceptos disruptivos y Tecnologías habilitadoras interrelacionadas Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Aclarando conceptos Internet de las cosas Talento Técnicas avanzadas Tecnologías disruptivas de análisis Realidad aumentada Flexibilidad Fiabilidad Polivalencia Impresión 3D Capacitación Automatización Pasión Conductas Nuevos materiales Big Data Interacción usuario-máquina Herramientas virtuales

13 Fabricación Avanzada significa mucho más que DigitalFABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Fabricación Avanzada significa mucho más que Digital Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Aclarando conceptos Digital Conocimiento Personas Flexibilidad Tecnología

14 Es una evolución imposible para la cadena de suministro Pyme?FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Es una evolución imposible para la cadena de suministro Pyme? Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Una estructura sólida basada en las personas

15 Manufactura avanzada en la Industria 4.0 La nueva cadena de valor…….Las cadenas de valor se hacen globales. Fabricación Productos avanzados. Re-concepción del portfolio y pro-ductos con “extensión” digital Diseño ágil y colaborativo. Integración de todos los actores, co-creación, prototipado ágil y pilotaje Nuevos modelos negocio. Compra de producto vs. pago por uso Diseño e innovación Procesos de soporte óptimos e integrados. Visibilidad y monitorización avanzada, Gestión Inteligente de Activos Automatización. Robótica avanzada , vehículos auto-guiados y drones Mano de Obra enfocada a valor. Realidad aumentada y virtual (formación y operación), Sol. de movilidad e integración Hombre- Máquina Inteligencia aplicada. Conocimiento profundo de los procesos. Aplicación de analítica avanzada (Mto. Predictivo, Calidad, Recon. Imagen…) Fabricación flexible. Procesos reconfigurables, fabricación modular, Impresión 3D, simulación (procesos, flujos) y modularización Inteligencia logística. Modelos predictivos y optimización mediante analítica de big data Trazabilidad total. Visibilidad y control del flujo logístico completo en tiempo real Integración e2e entre actores. Procesos compartidos con visibilidad completa y colaboración Cadena de Suministro Productos digitalizados. Producción auto- organizada, aprendizaje de uso y nuevos negocios Ciberseguridad corporativa e IoT. Sistemas, procesos, operaciones y fábricas 100% seguras. Seguridad completa de todas las integraciones y elementos digitalizados

16 Manufactura avanzada en la Industria 4.0 La expansión digital…….La expansión digital abre nuevas oportunidades, sentando las bases para una evolución hacia la manufactura avanzada. Capacidad de mejora en competitividad, optimizando productividad, fiabilidad, robustez… Incremento del grado de personalización de los productos para adaptarlos a las necesidades de nuestros clientes.. Valor diferencial derivada de la innovación: incorporación de inteligencia en productos y servicios Hibridación del mundo físico y digital en todos los ámbitos y niveles (proveedor, máquina, línea, producto, cliente,…) Democratización y madurez tecnológica. Reducción drástica del precio de la tecnología y ampliación de casos de uso Incremento exponencial del flujo de datos generados en el ámbito industrial Momento de cambio Oportunidad Fábrica 4.0

17 Manufactura avanzada en la Industria 4.0 Nuevos paradigmas de negocioSensores Sistemas embebidos Robótica Impresión 3D Realidad virtual Soluciones banda ancha Movilidad Cloud Ciberseguridad Aplicaciones de gestión Aplicaciones de producción Aplicaciones de supply chain Aplicaciones comerciales Plataformas colaborativas Productos componente digital Habilitadores tecnológicos Nuevos productos Repuestos con Imp. 3D Remote-controlled Nuevos procesos Additive Manufacturing Predictive maintenance Nuevos modelos de negocio Ship Rental Data mining Nuevos paradigmas de negocio Hibridación de los mundos físico y digital Comunicación multi-fuente y mejora tratamiento información Conversión información en inteligencia y desarrollo de nuevos productos

18 Manufactura Avanzada en la Industria 4.0FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Aportar más valor añadido Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Aclarando conceptos El objetivo, utilizar la tecnología para aportar más valor añadido en producto o servicio Producto Proceso Modelo de Operación Productos inteligentes Fabricación unitaria aditiva Con nuevos materiales Servitización

19 Índice Contexto de Manufactura Avanzada Manufactura Avanzada en la Industria 4.0 Mantenimiento 4.0

20 Manufactura avanzada en la Industria 4Manufactura avanzada en la Industria 4.0 Repercusiones en mantenimiento……. Mantenimiento, tendrá que enfrentarse a importantes cambios provocados por: Las nuevas tecnologías de Fabricación cada vez más flexibles y polivalentes, con diseños más complejos y fuerte readaptabilidad. Los equipos fabriles, de transportes, de medida.. todos van a experimentar una evolución que permitirá su adaptación a este nuevo entorno incorporando inteligencia y una mayor complejidad que será sin embargo manifestada como una simplicidad de uso . IoT un mundo absolutamente intercomunicado, que para que funcione, necesita ser mantenido Irrupción de la Robótica colaborativa y humanoide: menos mano de obra directa pero elementos que requieren más mantenimiento. Big Data  y sistemas de telegobierno van a facilitar las cosas, pero tenemos que familiarizarnos con su uso y explotación Monitorización y optimización Eficiencia de fabricación y energética (OEEE). Todo esto genera nuevas necesidades

21 Manufactura avanzada en la Industria 4Manufactura avanzada en la Industria 4.0 Repercusiones en mantenimiento .……. Lo que ya implica: Inversiones intensivas: Mayor criticidad de los activos y mayor dependencia tecnológica. Mayor complejidad informática y mecatrónica. Incremento de los requisitos de robustez del proceso y de las intervenciones en el mismo. Desfiabilización potencial por la fuerte integración de automatismos más complejos Las posibilidades de caída son factoriales (1 – n.exp p), donde n es el número de dispositivos interdependientes en un contexto, y p su probabilidad individual media de buen funcionamiento. A nada que n sea grande y p no esté cerca del 100%, la fábrica tendría paradas de forma casi continua. Entonces, aparece una necesidad ineludible: 6-7 Sigmas en los procesos de fabricación globales.

22 Manufactura avanzada en la Industria 4Manufactura avanzada en la Industria 4.0 Repercusiones en mantenimiento……. Es necesario mejorar en: Mantenibilidad y capacidad de diagnóstico así como en el uso de tecnologías predictivas Capacidad de las herramientas GMAO Avanzados con RCM e IA integradas Un gran reto para mantenimiento es y será la integración con otras funciones como ingeniería de Producto, proceso o calidad. Compartiendo estratégicas y Know how de forma integrada Desarrollo de nuevos perfiles más capacitados Conocimiento Profundo del Proceso Conocimiento de Tecnologías Avanzadas de Fabricación y Sistemas Dominio de Mecatrónica y TICs

23 Manufactura avanzada en la Industria 4Manufactura avanzada en la Industria 4.0 Repercusiones en mantenimiento ……. La concepción del Mantenimiento: Activos a mantener inteligentes , modulares y reconfigurables, con altas exigencias de performance El diseño de políticas Preventivas y Predictivas: Capacidad de Predicción y diagnóstico local y remoto. Políticas integradas de Operación y Mantenimiento . Rediseño global de las políticas. Rediseño automático y personalizado de políticas de mantenimiento y su planificación predictiva 3. Los procesos de Trabajo Cadenas de Valor y Supply Chain optimizadas Integración de los diferentes Mantenimientos Integración con otras áreas (Ingeniería de Producto, Fabricación,..) El uso de herramientas de gestión avanzadas Los recursos técnicos: Estructura organizativa Logística Dimensión Equipos de Trabajo (células físicas o virtuales) Perfiles de los técnicos (Mapa de Capacidades) y formación Robótica Colaborativa Integración de colaboración con terceros 5. Aplicabilidad y aplicación de tecnologías de: IOT/Monitorización/cloud Big Data y Analytics Sistemas Expertos de pronóstico/ diagnóstico Análisis (RCM, PM..) Modelización/simulación/ optimización 6. Empleo de Sistemas de Información: En TICs aplicadas (EAKM) Realidad Virtual y Aumentada En Ingeniería (para diseñar pensando en fiabilidad y mantenibilidad y rediseñar en base a históricos)

24 Es una evolución imposible para la cadena de suministro Pyme?FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Es una evolución imposible para la cadena de suministro Pyme? Manufactura avanzada en la Industria 4.0 Misión imposible para mantenimiento?

25 Fabricación Avanzada significa mucho más que DigitalFABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Fabricación Avanzada significa mucho más que Digital Mantenimiento 4.0 Sostenibilidad Robustez Fiabilidad Mantenibilidad Tecnología

26 Inteligencia Conectividad 4.0 MovilidadMantenimiento 4.0 Inteligencia Principales claves de la digitalización Movilidad extrema Posicionamiento Inteligencia Artificial RCM dinámico Realidad Aumentada y VR Cloud, Big Data y Analytics Predicción intensiva Conectividad 4.0 Movilidad

27 Always Everywhere Knowledge EverybodyMantenimiento 4.0 Always Esta estrategia persigue: Información en cualquier momento Información en cualquier lugar Información para todas las personas Conocimiento Compartido en Tecnologías Fiabilidad y causas raiz Predictibilidad Resolución de Problemas Everywhere Knowledge Everybody

28 Mantenimiento 4.0 Movilidad ExtremaINCIDENCIAS Machine Learning + Enterprise Aseet Knowledge Management Manufacturing Execution Suystem Continuous Improvement

29 Mantenimiento 4.0 Nuevas fuentes de información, optimización y pronóstico Modelización Big Data Anticipación / Pronóstico en Tiempo real Internet of Things Dentro del IoT, hablar de la Posicionamiento Indoor (clave para el modelo 4.0 Douki Seisan de Nissan. Trazabilidad unitaria Sensórica Eficiencia Energética

30 Donde Mantenimiento gana relevanciaNuevas fuentes de información, optimización y pronóstico Fábrica Humana: Donde Mantenimiento gana relevancia Aumentar la capacidad de las personas Información dirigida Despertar el interés Ver este término de Augmented People

31 Mantenimiento 4.0 Inteligencia Artificial, Realidad Virtual y Realidad AumentadaEmpleo de Realidad Virtual y Realidad Aumentada.

32 Mantenimiento 4.0 Robótica Colaborativa (COBOTS)Dispositivos robóticos destinados a la colaboración directa con un operante humano en un espacio compartido. (limpieza, inspección, desmontaje/montaje)

33 Mantenimiento 4.0 Robótica HumanoideRobots Humanoides. Diseñado para asimilar el cuerpo y los movimientos de un ser humano. Pueden trabajar en espacio compartido o no.

34 Mantenimiento 4.0 Drones de Mantenimiento.No es propiamente 4.0 pero tienen relación por la incorporación de sensórica

35 Mantenimiento 4.0 El estado actual del arte: Posicionamiento e IdentificaciónPrisma/ Mobile Mobile Maintenance + AR Mobile Warehouse Mobile Managers Dashboard Mobile Offline Operation Hands Off

36 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO Avanzados

37 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO Avanzados.AR/VR

38 © Sisteplant Enero 2017 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO Avanzados. RCM Análisis RCM Árboles Fallos Funcionales Descomposición en componentes, funciones y fallos funcionales Evaluación Fallos Funcionales Priorización fallos funcionales Fallo recurrente o crítico Selección OTS fallo recurrente Fallos Funcionales Árboles Causa Raíz Fallo funcional. Causas Raíz Asociar Acciones RCM a Causas Acciones para evitar causa raíz OTS Correctivas y de Mejora Acciones Correctivas y Mejora Acciones Preventivas Análisis Causas. Optimización Preventivo Evaluación Fallos Funcionales Medir Impacto de Acciones Event Track

39 © Sisteplant Enero 2017 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO Avanzados. RCM

40 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO AvanzadosOptimización de Mantenimiento Preventivo Eficacia de Normas y Aparición de Defectos/Causas repetitivas UTILIDAD Si la observación permite “detectabilidad” el procedimiento es ok. Si el observador es poco riguroso queda patente Si la frecuencia o contenido pueden cambiarse queda evidente LÓGICA Cada Activo se asocia a sus Gamas y éstas con los Defectos-Causas que Inhiben, previenen.... La aparición de Órdenes“correctivas” se compara e investiga “ciclos ocultos”(DCAs) La repetición de cada Defecto-Causa asociado con el Preventivo se controla.

41 © Sisteplant Enero 2017 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO Avanzados.RCM

42 © Sisteplant Enero 2017 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO Avanzados

43 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO AvanzadosCorrelación entre variables que influyen en la disponibilidad. Ejemplo de Representación de 3 Indicadores: Periodos en abscisas, Gastos en ordenadas y Paros en área circular. 

44 Mantenimiento 4.0 Inteligencia en Sistemas GMAO AvanzadosOptimización de Políticas de Almacén y Compras: Optimización del Almacén a través de algoritmos predictivos de la demanda y aprovisionamientos aleatorios (aplicando Montecarlo). Permite predecir para hipótesis de nuevos parámetros de Stock de un repuesto (en función del histórico y condiciones de reaprovisionamiento), la evolución de inventarios y rupturas para niveles de servicio objetivo. Optimización del Almacén a través del recálculo / sugerencia de nuevos parámetros de Stocks y probabilidades de rotura para un nivel de servicio objetivo en función de históricos de consumos (aplicando Poisson). Optimización de lotes económicos de compras de repuestos en función del histórico, condiciones de compra y costes administrativos (Wilson).

45 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO AvanzadosSistema Experto para el Diagnóstico de Averías: Reglas asociadas a tecnologías (Clases de Equipos): Defecto/s (con asociaciones de tipo “y”) – Defecto/s (tipo “o”), Defecto/s (tipo “y”) - Causa/s (tipo “o”) y Causa– Acción/es (tipo “y”). Sesiones de diagnóstico Interactivas con: Introducción de Defecto/s y determinación de causas/acciones a través del rastreo de Reglas de decisión. Verificación de defectos a comprobar para una supuesta “causa”. Construcción sintáctica de la respuesta. Estadísticas. Consultas e informes. Integración con PROMIND

46 Enfoque casi independiente de análisisMantenimiento 4.0 El estado del arte: Inteligencia en Sistemas GMAO Avanzados EFECTOS CAUSAS RAÍCES COMUNES INFERIR Grado de impacto Probabilidad Árboles secuenciales de fiabilidad (fallos) Enfoque casi independiente de análisis Fallos Funcionales (averías, defectos..) Se obtienen: De la propia construcción de los árboles. Del camino de probabilidades seguido para dar los fallos: se reasignan las raíces comunes más probables. l = l(t) RCM Nivel 1 Relativamente independientes y asignables Posición real en la curva de bañera y ecuación de ésta 1 conexión  casi independencia (pocas) deducir Ecuaciones de curvas de costes prevención vs. fallos EFECTOS CAUSAS RAÍCES COMUNES Ecuaciones diferenciales probabilísticas: algoritmos Ecuaciones recursivas probabilísticas: heurística Bloque compacto de análisis Fallos no asignables (Microparos / defectos ) (MTBF “rodante”) l = l(t) Se obtienen del ajuste de los parámetros de las ecuaciones por su “Matching” probabilístico con la realidad. RCM Nivel 2 Dependientes y no fácilmente asignables Capacidad proceso: ecuaciones que relacionan variables(*) para conseguirla (objetivo 6-7 Sigmas) deducir Límites tecnológicos del equipo: variables de límite(*)

47 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Optimización en Sistemas inteligentes de Big Data y Data Analytics PROMIND es un sistema MACHINE LEARNING/APM orientado a optimizar Mantenimiento, Calidad Producción y puede funcionar de modo independiente o mediante la conexión a PRISMA. Se basa en la definición de Modos de fallo y una exhaustiva comparación con patrones y permite: Generación de Modelos de Detección de Fallos a través de modelos matemáticos. Recogida de Variables endógenas (y exógenas) a un sistema (componente, Equipo). Diagnóstico ante situaciones de fallo Predicción de fallos para corregir planes de mantenimiento (CBM) Ajuste de ciclos de preventivo Pronóstico de Vida Recomendaciones de parámetros-variables de operación. Cuenta con : Posibilidades de trabajar On-line o como minería de datos Herramientas de parametrización y análisis

48 Mantenimiento 4.0 El estado del arte: Optimización en Sistemas inteligentes de Big Data y Data Analytics Utilización de Promind Un modo de fallo complejo puede ser debido a una combinación / secuencia de parámetros y factores no conocido ni fácilmente deducible Se utiliza Promind para: Entender los fenómenos físicos asociados con cada modo de fallo, teniendo en cuenta la interacción de los mismos. Encontrar los límites tecnológicos que minimicen la aparición del modo de fallo Monitorizar y pronosticar la aparición del modo de fallo 1. Modelización Matemática 2. Simulación multivariable 3. Optimización / Pronóstico

49 Fabricación Avanzada en la Industria 4.0Transición ¿Cómo lo hacemos?

50 Metodología de implantación holísticaP5.-Herramientas avanzadas Diseño Organizativo Definición de perfiles futuros Estrategia de evolución Estrategia de Activos Nuevas tecnologías de fabricación Inteligencia embebida Automatización Ciclo de vida Robustez Assessment inicial P1.- Políticas de mantenimiento P3.- Personas P6.- Tecnologías habilitadoras Mantenimiento basado en la condición Make or Buy preliminar Definición de conocimiento Core Eficiencia energética Estándares de mantenimiento Estructuración del conocimiento Modelización/simulación de procesos P2.- Estructura organizativa Análisis de Match equipo actual Inteligencia virtual/ aumentada Presente Futuro Puntos críticos Requisitos operacionales Nivel de servicio a las divisiones Régimen de trabajo P4.- Modelo de gestión P7.- EAKM GMAO Gestión del conocimiento Analytics Estrategia de mantenimiento Identificación de activos críticos IOT/BIGdata Cloud Realidad aumentada Modelo de coordinación de la función Definición de foros Viabilidad de aplicar RCM Definición de roles Modelo de relación con otras áreas Definición de cuadro de mando Plan de transición Célula LAB Integración de la MC y la MR Soluciones de movilidad Modelo de mantenimiento 4.0

51 FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4FABRICACIÓN AVANZADA en la Industria 4.0 Errores que están siendo frecuentes Errores frecuentes en MA Conclusiones Errores Frecuentes Simplificación “4.0” Superficialidad La estrategia El empirismo Convivencia con el día a día Nuestra cultura Tecnología sin personas 51

52 Conclusiones 52

53 Muchas Gracias www.sisteplant.com [email protected] 639675771Ana Santiago Giménez-Bretón. C.E.O. de Sisteplant José María Borda Elejabarrieta. Director General de Sisteplant