Blog

Nov 05, 2023

Cómo la supervisión del estado de la máquina puede mejorar las operaciones de etiquetado

Ed Ballina | 15 de junio de 2021 La confiabilidad mejorada del equipo y el tiempo de actividad son dos de

Ed Ballina | 15 de junio de 2021

La confiabilidad mejorada del equipo y el tiempo de actividad son dos de los muchos beneficios de monitorear la maquinaria continuamente usando herramientas de mantenimiento predictivo. Impulsado por el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA), lo que se conoce como monitoreo de Machine Health puede alertar a los equipos de mantenimiento cuando se detectan problemas e indicar qué se debe hacer para solucionar el problema.

Pero el uso de estos conocimientos para impulsar la mejora de procesos además de la reducción de fallas tradicional aún está en pañales. Cuando el monitoreo de Machine Health se aprovecha por completo, su impacto en la mejora de procesos y la reducción de desechos será incluso mayor que su papel en la eliminación de fallas mecánicas.

Un buen ejemplo de cuáles podrían ser estos beneficios se puede ver en su operación de etiquetado.

Para comenzar, una lección rápida sobre cómo se etiquetan las botellas de plástico. Primero, las impresoras toman un sustrato, generalmente algún tipo de material polimérico, y usan varios métodos y tintas para crear lo que se convertirá en una etiqueta terminada. El material de las etiquetas llega en forma de rollos que contienen miles de pies lineales de impresiones de etiquetas. Estos se cargan en maquinaria que corta y pega, a menudo con pegamento, una longitud medida con precisión de la etiqueta en las botellas, generalmente después de que las botellas se llenan y tapan.

La etiqueta debe cortarse limpiamente y en la longitud correcta precisa para garantizar que se ajuste exactamente, se vea bien y no cree partículas de material de etiqueta triturado que podrían dañar el equipo.

Los defectos comunes de las etiquetas incluyen desalineación, corte irregular y marcas, que es cuando parte de la etiqueta sobresale. A veces, la etiqueta simplemente falta.

Aquí hay un par de casos de uso real en los que el monitoreo de Machine Health podría mejorar significativamente las operaciones de etiquetado.

Un factor crítico en el etiquetado de 600 a 800 botellas por minuto es asegurarse de que el borde de la maquinaria que corta la etiqueta de la tira de película esté afilado y que las partes relacionadas del equipo de etiquetado estén alineadas y funcionen correctamente. Depender de la inspección visual humana del proceso para garantizar la calidad es demasiado irregular e ineficaz, ya que miles e incluso decenas de miles de botellas mal etiquetadas pueden acumularse en una línea de producción antes de que alguien note un defecto.

Los sensores de defectos automáticos no siempre funcionan como se anuncia. Si un defecto es lo suficientemente pequeño, o el sensor no está perfectamente alineado, pasará desapercibido, lo que permitirá que las botellas lleguen a los estantes de las tiendas donde presentan un paquete feo para el consumidor. ¡Algunas botellas pasan por toda la línea sin etiqueta! Cuando estas botellas sin etiqueta pasan por la cadena de suministro, se desechan debido a su contenido "misterioso", lo que provoca un desperdicio innecesario.

Las empresas que han instituido programas de auditoría requieren que los operadores verifiquen la calidad de las etiquetas cada 15 a 30 minutos. Eso es mejor que ninguna verificación, pero todavía depende de un poco de suerte para detectar la falla a tiempo. Si cada minuto salen 1.200 botellas de la línea, se pueden producir 40.000 botellas con etiquetas defectuosas entre controles. No es divertido despejar a los de una línea, hablando de la experiencia personal.

¿Qué pasaría si pudiéramos detectar el desgaste de los componentes que afectan el proceso de etiquetado y corregir los problemas antes de que se produzcan botellas mal etiquetadas? Una de las principales causas del bajo rendimiento de las etiquetadoras alimentadas por rollo es un corte deficiente de las etiquetas individuales del rollo de etiquetas. Si el corte no es limpio y preciso, la aplicación fallará. Además, los fragmentos de etiquetas mal cortadas comienzan a acumularse en el equipo, lo que genera otros problemas. ¿Qué pasaría si pudiéramos detectar cuándo las cuchillas del tambor cortador comenzaron a desgastarse, lo que provocó cortes deficientes?

El análisis predictivo puede llevarnos a este proceso de monitoreo en tiempo real del rendimiento del etiquetado. Puede determinar cuándo las cuchillas del cortador se desafilan hasta el punto en que comienzan a cortar irregularmente. En ese momento, podemos cambiar las cuchillas por otras nuevas, durante el tiempo de inactividad regular en lugar de una parada no planificada, lo que hace que el etiquetado deficiente debido a los malos cortes sea cosa del pasado.

Innumerables veces en las operaciones de etiquetado en todo el mundo, se agota un rollo de material, lo reemplaza un nuevo rollo de material aparentemente idéntico y luego surgen los problemas. ¿El nuevo rollo causó los problemas?

Es probable que el análisis de los datos de estado de la máquina del rollo en ejecución "bueno" y su comparación con los datos del rollo en ejecución "malo" proporcionen pistas. Tal vez encontremos que el rodillo de reemplazo provocó una mayor vibración y los motores impulsores consumieron un mayor amperaje, un signo de estrés. Resulta que las diferencias en los lotes de tintes de tinta pueden dar lugar a diferencias en el material de las etiquetas, lo que puede afectar el rendimiento de la máquina.

Muchas veces, los conocimientos obtenidos del análisis de los datos capturados por las nuevas herramientas tecnológicas confirman lo que los trabajadores de primera línea saben anecdóticamente y han aprendido de la experiencia.

La conclusión es que los conocimientos para mejorar la calidad a lo largo de cualquier proceso de fabricación ahora están más disponibles como resultado de los circuitos de retroalimentación de información que la tecnología actual hace posible. El valor derivado de la incorporación de estas herramientas analíticas predictivas puede ser significativo, y esa es quizás una de las mejores lecciones que se pueden aprender.

Más información sobre formatos de texto

En el lugar de trabajo actual, cinco generaciones están empleadas activamente. En este libro electrónico gratuito, aprenda cómo aprovechar las fortalezas de cada generación en su departamento de empaque.