Ciencia de los datos para mejorar los procesos de producción en metalúrgica

EL CLIENTE

Empresa multinacional líder en metalúrgica con presencia en más de 30 países. Produce tubos de acero, presta servicios en perforación, almacenamiento y distribución de petróleo y gas además de otras aplicaciones energéticas. 

PROYECTO

La empresa cuenta con más de 50 plantas distribuidas alrededor del mundo, con aproximadamente 1000 líneas productivas. En promedio, cada una de ellas cuenta con 7 máquinas que registran los eventos productivos, donde se fabrican alrededor de 5.000.000 de tubos anuales.

Para cada caño se deben registrar eventos productivos en cada máquina por la que pasa y la situación inicial era que la empresa no contaba con un identificador único con sistema de rastreo (tracking unit) para llevar a cabo dicho proceso.

La complejidad reside en que se manejan alrededor de 5000 atributos heterogéneos que difieren en las distintas instancias productivas. Para un proceso de similares características puede haber diferentes máquinas que informarán atributos diversos asociados al producto en sí.

El desafío estaba centrado, por un lado, en analizar los procesos de fabricación e implementar un sistema de almacenamiento de información de todos los procedimientos productivos en las más de 50 plantas en el mundo, así como también de sus fallas.

Por otro, se buscaban consolidar los datos necesarios para el diccionario de datos corporativo y generar posibilidades de acceso a la información para proveer al cliente.

Se requería implementar un mecanismo para poder identificar la trazabilidad de cada unidad producida. A partir de esta información se generaron diferentes formas de visualizar el contenido y se creó la opción de realizar consultas en línea sobre la misma base de datos de la empresa.

 

Solución

  • Se desarrolló un esquema de modelo conceptual que abarcó todas las entidades necesarias para realizar la trazabilidad y capturar las variables que el tubo va generando a través proceso de producción, el movimiento propio dentro de una planta, o hacia otras plantas, hasta llegar al cliente final. Además se conceptualizó el sistema de relaciones entre los tubos en los distintos procesos productivos.
  • Se confeccionó un sistema de vistas agregadas de datos que permitan agilizar la confección de los reportes que se entregan junto con los tubos a los clientes.
  • Se elaboraron modelos predictivos sobre posibles fallas en la logística de los tubos y de los procesos productivos.

  • Tecnología utilizada:
    • Para dases de datos: MongoDB, CouchDB, OrientDB, RavenDB y Lotus Notes.
    • Estructura de tipo JSON (Javascript Object Notation).
    • Python/R


Resultado

 

El objetivo del proyecto fue realizar un modelo que permita analizar la trazabilidad de los tubos que se confeccionan a medida que atraviesan los diferentes procesos de fabricación y se consiguió con éxito.

Desde el primer momento productivo hasta que el caño final se encuentra listo para ser despachado al cliente, la empresa cuenta con información detallada de los movimientos que realiza el producto.

La solución se logró gracias a la aplicación de prácticas de recolección y disposición de datos, luego de recabar información de todos procesos productivos. Se requirieron de datos consistentes y de alta disponibilidad que potenciaron y llevaron a otro nivel la forma de producir de la empresa.

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