Contexto y Necesidades Iniciales

La empresa afrontaba diversos retos en sus líneas de producción, relacionados principalmente con:

• Falta de visibilidad en tiempo real sobre el estado de los equipos productivos.
• Frecuencia elevada de paradas no controladas.
• Imposibilidad de anticiparse a fallos en piezas o maquinaria.
• Procesos de control de calidad parcialmente manuales y desvinculados del sistema productivo.
• Necesidad de facilitar el trabajo de los operarios mediante herramientas más precisas y automatizadas.

Frente a estos desafíos, se diseñó e implementó el Proyecto FORSEN, con un enfoque integral que abarca sensorización, inteligencia artificial, trazabilidad de producto, control de calidad digitalizado y cuadros de mando analíticos.

Solución Técnica Implementada

1. Sensorización e Integración de Datos en Planta

Se incorporaron diversos sensores y dispositivos, entre los que destaca la instalación de una cámara termográfica, cuya funcionalidad principal es monitorizar en tiempo real la temperatura de las matrices en diferentes etapas del proceso (recalcado, primera, preforma y segunda).

Este sistema permite la configuración de zonas de control térmico específicas, con gestión de presets según la referencia procesada. Se hace hincapié en el mantenimiento de la limpieza de la lente, debido a la sensibilidad de medición por color.

2. Sistema de Trazabilidad de Piezas

Cada pieza es identificada de forma única, lo cual habilita una trazabilidad total desde su paso por el túnel de enfriamiento hasta su integración en cajas, incluyendo:

• Escaneo del código de caja al introducirla en el túnel.
• Registro del número de pasos por el túnel y su posición (derecha o izquierda).
• Asociación entre datos productivos y de calidad tanto a nivel de pieza como de caja.

3. Plataforma de Control de Calidad Digital

El procedimiento de control de calidad se sistematizó para que cada caja escaneada pase por un proceso definido, que incluye:

• Selección manual de piezas para control desde el túnel.
• Evaluación visual y mediante sistemas como Magnaflux.
• Introducción estandarizada de datos en una plataforma web de control de calidad, donde se permite el registro de atributos específicos según la referencia, detección de defectos múltiples por pieza y exportación de datos.

El sistema proporciona históricos de control, visualización de atributos fuera de rango, y filtrado avanzado por fecha, matriz, colada y fabricación.

4. Gestión Automatizada de Paradas de Producción

Se implementó un sistema para registrar y analizar automáticamente los tiempos de parada. Se definen dos tipos:

• Microparada: cuando en 60 segundos no llega ninguna pieza a los puntos de control.
• Parada: si tras una microparada, no se reciben piezas durante los siguientes 3 minutos.

Estos eventos se reportan en una plataforma web para que el operario introduzca el motivo, el equipo causante, la avería y observaciones. La herramienta genera gráficos descargables con la hoja de producción, mostrando la relación entre operatividad y volumen de piezas producidas.

5. Cuadros de Mando (Dashboards) Analíticos

Se desarrollaron dos paneles principales:

• Cuadro de Producción:
  • Información de la pieza en curso.
  • Piezas producidas por turno y día.
  • Indicadores OEE en tiempo real.
  • Tiempos de ciclo actuales y estimados por matriz.
  • Predicciones de error por pieza y parámetros asociados.
• Cuadro de Mantenimiento:
  • Monitorización de variables críticas (sierras, hornos, cintas, PSA).
  • Detección automática de anomalías con indicación de fecha y causas predominantes.
  • Posibilidad de definir alertas personalizadas con condiciones lógicas (AND/OR), frecuencia de evaluación y métodos de control (promedio, máximo, mínimo).

Resultados y Beneficios Obtenidos

La implementación del Proyecto FORSEN ha generado mejoras significativas en distintos ámbitos:

• Reducción del número de paradas no programadas, gracias al análisis en tiempo real del comportamiento de los equipos.
• Mejora en la trazabilidad de piezas y cajas, permitiendo una mayor calidad en los controles y auditorías.
• Predicción temprana de defectos en piezas, lo que disminuye reprocesos y costes asociados.
• Mayor eficiencia operativa mediante cuadros de mando que permiten una toma de decisiones ágil y basada en datos.
• Facilitación del trabajo del operario, al contar con herramientas estandarizadas y procesos automatizados para control de calidad y gestión de paradas.

Conclusión

El caso FORSEN evidencia cómo la digitalización y la integración de tecnologías avanzadas —como la sensorización, trazabilidad, inteligencia artificial y análisis de datos— pueden transformar profundamente las operaciones industriales. La solución ha permitido una mejora sustancial en la eficiencia, el control de calidad y la capacidad de anticipación ante posibles fallos, consolidando una base tecnológica para la mejora continua y la excelencia operativa.

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