Adquisición de Datos y Automatización de una Línea de Producción de Helados

Nuestro cliente es un reconocido fabricante de helados a nivel internacional. Seguramente has tenido la oportunidad de disfrutar al menos una vez de uno de sus deliciosos helados.

Operational across more than 20 countries, this company demonstrates its proficiency in offering an extensive array of ice cream products. Their offerings span from timeless cones to tubs and beyond. This wide-ranging variety, combined with its widespread reach, has significantly bolstered its stature as a leading international distributor.

Un proceso automatizado de producción de conos de hielo normalmente implica los siguientes pasos:

1. Mezclado: El equipo automatizado revuelve grandes lotes de la mezcla de conos de hielo, lo que garantiza una calidad constante.

2. Congelación: Los equipos de congelación industrial garantizan un proceso de congelación continuo y eficiente.

3. Moldear, dar forma y pulverizar: máquinas especializadas moldean de forma rápida y precisa la mezcla congelada en forma de conos, mientras que otras espolvorean ingredientes adicionales, por ejemplo, chocolate o crema, sobre o dentro de los conos.

4. Control de calidad: Medidas de control de calidad automatizadas para garantizar que cada cono de hielo cumpla con los estándares, la forma, el tamaño, la textura y el sabor especificados.

5. Embalaje: Los sistemas automatizados empaquetan eficientemente los conos de hielo en contenedores o envoltorios, a menudo a alta velocidad.

Objetivo

La colaboración con Dewesoft surgió de la necesidad de examinar y evaluar la calidad del proceso de pulverización de chocolate realizado por una máquina de línea de producción. El objetivo final era automatizar la línea de producción de conos de helado. El cliente buscaba una solución que liberara al personal de la vigilancia continua sobre la calidad de cada pieza fabricada.

Dentro del alcance de esta búsqueda, las consideraciones económicas y los temores relacionados con la calidad surgieron como principales motivadores. Calidad significa excelencia en todas las facetas de la unidad producida.

Cuando nos referimos a la lógica económica, es importante aclarar que no implica una estrategia de ahorro de costos mediante despidos de operadores. Todo lo contrario. El objetivo es liberar al operador de tareas relacionadas con la máquina, permitiéndole aplicar sus habilidades a actividades de alto valor añadido.

Como bien sabemos, en la mayoría de los casos las piezas que no cumplen con los estándares de calidad requeridos no se reciclan sino que se eliminan como residuos. Puede imaginar las implicaciones para una empresa que produce un cono de helado cada 1,5 segundos cuando una máquina falla y genera piezas no conformes. ¿No puedes?

Haciendo un cálculo rápido, si sólo el 1% de los helados producidos no cumplen con los estándares de calidad, tendríamos 24 piezas no conformes por hora. Extrapolando, en una línea de producción que funciona durante 24 horas, esto se acumularía en la asombrosa cifra de 576 helados desechados cada día.

Ninguna empresa puede permitirse el lujo de soportar semejante despilfarro. En consecuencia, se contrató a Dewesoft para realizar un estudio de viabilidad para identificar una solución que permitiera la automatización del proceso de producción para detectar piezas no conformes. Esta solución debe basarse en decisiones informadas y la ejecución proactiva de las medidas correctivas necesarias.

La visión subyacente que impulsa estas mejoras en la producción es impulsar a la empresa hacia un paradigma de Industria 4.0 con sensores avanzados, software y robótica integrados en la maquinaria. Estos componentes facilitan la recopilación y el análisis de datos, lo que conduce a un proceso de toma de decisiones más ágil y sofisticado.

Estas tecnologías digitales aseguran una mayor automatización, mantenimiento predictivo y autooptimización de mejoras de procesos. Y lo más importante, un nuevo nivel de eficiencia y capacidad de respuesta que se traduce en un mejor servicio prestado al cliente final.

Configuración de medición

Las líneas de producción constan de una secuencia de maquinaria que funciona de forma continua y no debe detenerse durante su ciclo de producción. Por lo tanto, la configuración de medición elegida para este tipo de análisis debe ser mínimamente intrusiva. Deberá garantizar que no perturba ni afecta el funcionamiento normal de las máquinas.

Implementamos una cámara térmica infrarroja (IR) combinada con el software DewesoftX especialmente configurado. La cámara térmica seleccionada fue la Optris XI 400, que combina las ventajas de un pirómetro robusto y compacto con las funcionalidades de una cámara de infrarrojos.

La cámara se conectó mediante el complemento Dewesoft Optris. Es un módulo de software que agrega soporte para visualización, análisis y almacenamiento de datos de las cámaras Optris Thermovison. Admite los modelos XI400, PI400 y PI640. Para realizar estas pruebas se utilizó una única cámara térmica con una resolución de 302 x 288 píxeles.

Colocamos la cámara térmica para encuadrar solo una de las seis filas de conos que avanzan simultáneamente. La efectividad de esta configuración radica en su simplicidad, mejorada aún más por la arquitectura fácil de usar y la facilidad de implementación de Dewesoft.

Para capturar con precisión todos los parámetros esenciales para el análisis de la calidad de la pulverización, era crucial crear un soporte personalizado. Este soporte estaba unido a un brazo mecánico y diseñado para colocar la cámara térmica en un punto elevado sobre la fila de conos. El objetivo era dirigir la óptica hacia abajo, captando exclusivamente los bordes y el interior de los conos.

Adquisición y posprocesamiento de datos

El 28 de junio de 2023, realizamos mediciones en las instalaciones italianas de la empresa. La sesión de prueba duró aproximadamente una hora. Durante esta hora colaboramos con operadores de planta e ingenieros de mantenimiento. Su experiencia nos permitió simular varios escenarios que pueden ocurrir cuando hay problemas con la boquilla o el sistema de presión.

El software DewesoftX adquirió y procesó consistentemente todo el flujo de datos en tiempo real dentro del período de prueba. Podíamos presentar inmediatamente las variaciones en los valores y las imágenes capturadas claramente por la cámara térmica cada vez que ocurrían problemas específicos.

Después de la recopilación, podríamos procesar los datos fuera de línea, extrayendo los parámetros relevantes que indican el estado del spray. Las operaciones matemáticas implementadas incluyen:

• Utilizar la función matemática "Latch" para capturar y almacenar el valor registrado en el momento de la activación del disparador de avance de línea.

• Usar "Estadísticas básicas" para analizar todas las muestras de datos registrados y proporcionar valores funcionales para definir los valores umbral que distinguen los productos conformes de los no conformes.

• Condiciones lógicas que, en base a parámetros identificados, permiten cambiar el estado de un LED que se muestra intuitivamente en la pantalla, indicando si cada cono está conforme o no conforme.

Mediante fórmulas matemáticas adecuadas, también podríamos implementar un contador que identifique las piezas defectuosas y las asocie al recuento total de artículos fabricados. Este cálculo arrojó un valor que refleja la eficiencia y el rendimiento integrales de la línea de producción.

Análisis de datos

Analizando el conjunto de datos completo pudimos identificar los parámetros que caracterizan el funcionamiento estándar de la máquina pulverizadora de chocolate.

Esta identificación fue crucial para comparar estos datos con los obtenidos durante la ocurrencia de cada escenario problemático. También nos permitió definir los valores umbral para determinar si una pieza pasa o no pasa.

Aplicamos análisis estadísticos fundamentales a los datos de la cámara térmica, incluidos valores mínimo, máximo, medio, mediano y pico a pico. Estos análisis arrojaron una clara referencia a los valores habituales que definen el funcionamiento normal de la máquina.

La Figura 5 es una captura de pantalla del archivo de datos adquiridos, que muestra los resultados derivados de estos procedimientos matemáticos.

A la izquierda, puede observar los valores calculados rápidamente cada vez que se activó el evento desencadenante. Este evento ocurría cada vez que la cámara térmica detectaba el movimiento de una nueva unidad.

En la parte superior, de izquierda a derecha, encontrará el valor absoluto obtenido empleando métodos estadísticos fundamentales en todas las muestras capturadas dentro del intervalo de adquisición. Este enfoque generó un único valor significativo que pudimos yuxtaponer con los valores reales recopilados cuando la línea está operativa.

Casos observados

Al analizar los datos recopilados, pudimos investigar todos los escenarios que pueden surgir cuando ocurren problemas durante la pulverización de chocolate. Poder operar durante estos escenarios nos permitió identificar los parámetros importantes requeridos cuando surgía cualquiera de estos problemas:

Reducción de la presión de pulverización.

Este problema puede surgir de ajustes de la máquina configurados incorrectamente u otros factores que resulten en una reducción en la descarga de chocolate caliente de la boquilla. Las consecuencias de esta presión disminuida incluyen una cobertura general de chocolate que cae por debajo del estándar requerido y áreas más desiguales debido a la cantidad reducida de material rociado. Como resultado, el chocolate no se adhiere correctamente al cono de waffle.

Obstrucción parcial de la boquilla

Este problema surge de la acumulación de material dentro de la boquilla, obstruyendo el flujo de chocolate y reduciendo su fluidez y uniformidad. Como resultado, el material pulverizado sobre el cono de waffle se distribuye de manera desigual y presenta áreas irregulares.

Obstrucción completa de la boquilla

Este problema surge de una obstrucción completa en el canal o boquilla de emisión de chocolate. Los ajustes incorrectos de la máquina también pueden provocar bloqueos y una presión de pulverización total de cero. El resultado de este bloqueo es un cono desprovisto de chocolate, donde se ve una zona más fría y heterogénea debido a la ausencia de material pulverizado caliente.

Luego del análisis de datos, identificamos e implementamos múltiples métodos para detectar unidades no conformes. Una vez que establecimos los parámetros de "umbral" que diferencian los productos que cumplen con los que no cumplen, integrarlos en ecuaciones matemáticas simples fue sencillo.

Las condiciones lógicas controlan estas ecuaciones que, en tiempo real, proporcionan una evaluación de la calidad del artículo recién producido. Los errores de producción se pueden computar utilizando cuatro modos distintos, que operan simultáneamente y no son mutuamente excluyentes:

Análisis pico a pico

El análisis de los valores pico a pico, que representa la diferencia entre los valores máximo y mínimo, revela áreas insuficientemente cubiertas por chocolate caliente. Esta medición proporciona constantemente información valiosa. Un valor alto de pico a pico indica sin duda áreas que no están cubiertas adecuadamente por chocolate.

Sin embargo, lo contrario no siempre es cierto. Un valor bajo de pico a pico no necesariamente confirma la conformidad de la pieza, como se destaca en el uso del máximo.

Usando la media

El valor medio indica la uniformidad de la superficie rociada de chocolate. Cuanto menor sea el valor medio, mayor será el área cubierta inadecuadamente por el chocolate.

El uso del medio permite identificar fácilmente secciones extensas de conos de waffle que no se rociaron adecuadamente. A diferencia de otros métodos que no revelarían esta discrepancia con un solo valor. Por ejemplo, valores inferiores a 41° indican un problema. Un valor medio reducido también puede indicar una superficie cubierta pequeña, aunque sea regular, posiblemente debido a la baja presión durante la pulverización.

Usando el máximo

Un valor máximo demasiado bajo significa una reducción de la presión de la boquilla, lo que dificulta una cobertura adecuada de todo el cono de waffle. En tales circunstancias, confiar únicamente en una evaluación pico a pico produciría resultados engañosos.

El valor máximo disminuye notablemente y se acerca a los valores mínimos registrados. El resultado es una diferencia entre picos que puede estar dentro del rango definido como correcto o normal.

Usando el mínimo

Valores mínimos notablemente bajos indican que el área captada por la cámara no logra registrar una cobertura adecuada, implicando la existencia de secciones totalmente descubiertas debido a una presión inadecuada o una posible obstrucción de la boquilla.

Integración con la automatización de la línea de producción

En la configuración final, pensada para automatizar toda la línea de producción, están previstos los siguientes dispositivos:

• Despliegue de N cámaras térmicas, donde N es igual al número de carriles que producen conos de helado.

• Una señal de entrada digital para cronometrar la adquisición y cálculo de parámetros en el momento preciso del avance de la línea.

• N señales de salida digitales para proporcionar un valor binario a la automatización de la línea de producción.

La medición y comparación de los valores actuales de los helados permite la automatización de la línea y la rápida eliminación de productos no conformes a través de una máquina dedicada dentro de la línea de producción. Los resultados derivados de los algoritmos descritos anteriormente los utilizamos para monitorear una serie de resultados digitales que nos permitieron rechazar productos no conformes mediante automatización.

Además, mediante la implementación de algoritmos específicos en el software DewesoftX, es posible definir, después de una serie de iteraciones, un valor que señala la necesidad de iniciar acciones de mantenimiento predictivo a través de un seguimiento continuo. El objetivo es programar las intervenciones de mantenimiento antes de que las máquinas en la línea, o incluso la propia línea de producción, comiencen a mostrar signos de deterioro del rendimiento, evitando así los costos asociados con el tiempo de inactividad no planificado de las máquinas.

La ventaja de esta solución es la simplicidad de implementación. Se trata de una arquitectura de hardware y software lista para usar que se puede implementar discretamente en la línea.