Mejorando su máquina herramienta con datos

Wade Anderson:

Hola, mundo de la fabricación, bienvenidos a otro episodio de Shop Matters, patrocinado por Okuma America. Soy su presentador, Wade Anderson. Hoy me acompañan en el estudio aquí en Charlotte, Carolina del Norte, Rob Caron de Caron Engineering y John Joseph de Datanomix. ¡Bienvenidos!

Rob Caron:

Gracias, Wade.

Juan José:

Gracias por invitarnos.

Rob Caron:

Me alegra estar aquí.

Wade Anderson:

Sí. Tómate un momento, preséntate brevemente. Rob, sé que muchos de nosotros en Okuma conocemos muy bien a Rob Caron y a Caron Engineering, pero la gente de fuera no nos cuenta nada sobre tu trayectoria y tu empresa. De acuerdo.

Rob Caron:

Bueno, fundé la empresa hace 35 años. Caron Engineering siempre se ha caracterizado por desarrollar soluciones únicas que no suelen estar disponibles en las máquinas herramienta. Desarrollamos tecnología de sensores para el monitoreo de herramientas. Trabajamos en el campo de la RFID para el ajuste automático de la compensación de herramientas mediante preajustadores. Implementamos la retroalimentación automática de los indicadores de medición. Por lo tanto, ninguno de estos productos viene incluido de serie en las máquinas herramienta. En resumen, todo lo que hacemos permite que la máquina funcione mejor, de forma más eficiente y facilita la transición al funcionamiento sin supervisión. Esa es la base de nuestra línea de productos.

Wade Anderson:

De acuerdo. ¿Dónde tienen su sede principal?

Rob Caron:

Estamos en Maine, el estado de Maine.

Wade Anderson:

Sí.

Rob Caron:

Allá en el noreste, donde está nevando ahora mismo.

Wade Anderson:

Sí. Siempre famosos por sus langostas.

Rob Caron:

Absolutamente.

Wade Anderson:

Para jornadas de puertas abiertas y eventos.

Rob Caron:

Exactamente. Preparamos bocadillos de langosta en nuestro stand de IMTS cada dos años.

Wade Anderson:

Ahí lo tienen. Así que, si alguien va a IMTS, no olviden probar su rollo de langosta.

Rob Caron:

Absolutamente.

Wade Anderson:

Muy bien. Excelente. John, cuéntanos un poco sobre ti.

Juan José:

Ahora que sé que Rob va a servir langosta, tengo dos cupones para rollos de langosta en su puesto. Soy cofundador de Datanomix y actualmente director ejecutivo de la empresa. Datanomix es una tecnología de análisis para la fabricación. Nos conectamos de forma muy sencilla a máquinas CNC, prácticamente a cualquier máquina de la época adecuada que pueda transmitir un protocolo llamado MTConnect. Una vez conectados a la máquina, extraemos sus datos y podemos analizar el tiempo del ciclo de producción, la utilización de la producción de piezas y calculamos una puntuación de producción de A+ a C-. Esta puntuación se muestra en una pantalla de televisión para que todo el personal de producción la vea, reaccione y tome medidas. Nuestro objetivo no es monitorizar las máquinas, sino proporcionar un marco de gestión de la producción.

Juan José:

Estamos intentando que la gente se centre en las tareas que necesitan mejorar y que avancen hacia las que requieren depuración y corrección. Hasta ahora, todo ha ido muy bien; a la gente le encanta nuestro producto. Creo que la principal diferencia de nuestro producto con respecto al resto del mercado es que todos los datos que obtenemos para nuestro sistema de transmisión, para la puntuación de producción, provienen directamente de la máquina. No requerimos ninguna intervención de los operadores.

Wade Anderson:

Oh, excelente. Entonces, ustedes son empresas realmente buenas que se benefician mutuamente, ¿verdad?

Juan José:

Sí.

Wade Anderson:

Así que ustedes trabajan juntos. Cuéntame un poco sobre esa colaboración. ¿Cómo se complementan Caron Engineering y Datanomix y cómo benefician a los clientes?

Rob Caron:

Los productos de Caron Engineering proporcionan datos de alta fidelidad, muy precisos y de alta resolución sobre todo el proceso de la máquina, desde la medición de las herramientas que entran en ella hasta la medición del proceso de corte en el entorno de corte. También incluyen la calidad de la pieza al salir de la máquina. Disponemos de datos realmente valiosos que, sabemos, tienen un valor mucho mayor que el que les damos en cada máquina. Nos fijamos en Datanomix porque su capacidad de análisis y ciencia de datos les permite procesar nuestros datos y realizar un análisis mucho más profundo y avanzado de lo que está sucediendo. Analizan toda la planta, lo que les permite resumir todos los datos y detectar anomalías y problemas, e incluso sugerir mejores condiciones de funcionamiento basándose en análisis mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Wade Anderson:

Bueno.

Juan José:

Sí. Diría que Caron Engineering encajaba perfectamente con nosotros, porque el camino que estamos recorriendo, como ya dije, se centra menos en la monitorización de máquinas y más en un horizonte, un espectro de tecnología de monitorización que comienza con la propia herramienta de corte y se extiende hasta el impacto en el negocio. Así, con la tecnología de sensores de Caron, como dijo Rob, podemos interceptar un flujo de datos de alta fidelidad, procesarlo e integrar las salidas de Caron en nuestro producto para que nuestros clientes puedan ver cada instancia de Caron dentro de nuestro producto, en sus instalaciones de producción, en las pantallas de televisión que han instalado para crear esta experiencia visual de fábrica. Es muy importante que abarquemos todo el proceso, desde la herramienta hasta la máquina, el sistema de producción de la fábrica y las implicaciones comerciales de todo ello, para que la gente vea todo, desde la ingeniería mecánica hasta el proceso de negocio.

Wade Anderson:

De acuerdo. ¿Puedes explicarme paso a paso? Dame un ejemplo real de una pieza, no tienes que nombrar una empresa o pieza, pero un ejemplo real de cómo un dueño de tienda (la pregunta más frecuente que me hacen cuando hablamos de monitoreo o recopilación de datos, cosas así) es ¿dónde está la base de clientes? ¿Son tiendas grandes? ¿Son tiendas pequeñas? Y luego, una vez que obtienen estos datos, ¿qué hacen con ellos? ¿Cómo ven y obtienen un retorno de esa inversión?

Juan José:

Sí. Bueno, empezaré yo. Creo que lo realmente interesante aquí es que las personas a las que les vendemos nuestra tecnología son expertas en mecanizado sustractivo y aditivo, ¿verdad? Han dedicado toda su carrera a optimizar el proceso de eliminación de material de la materia prima. La solución de Caron Engineering ayuda en ese proceso de optimización. Lo que aprendimos en nuestro camino fue que la capacidad de transformar datos en información útil, práctica y contextualizada, para que las personas avancen hacia la resolución de problemas, no era tan evidente como su capacidad para mecanizar piezas con precisión, alta calidad y alta velocidad. Por lo tanto, nos centramos en el aspecto de la transformación de datos y nos basamos en el proceso de mecanizado sustractivo de Caron Engineering, el proceso de corte, la vida útil de la herramienta, la gestión de herramientas, tomamos esos datos y los convertimos en información práctica que informa a las personas cuando van por buen camino y cuando se desvían.

Wade Anderson:

Bueno.

Juan José:

Nuestros clientes abarcan desde talleres con 20 máquinas hasta talleres con 2000 máquinas. Quieren poder ver estas herramientas de corte en funcionamiento, en tiempo real. ¿Verdad? Por lo tanto, nuestro objetivo es brindarles esa información mientras sucede, no después.

Wade Anderson:

Bueno.

Rob Caron:

Sí. No creo que el tamaño del taller sea el factor determinante. Un taller que solo fabrica piezas únicas tal vez no sea tan relevante, pero para cualquiera que fabrique una cantidad considerable de piezas, cuantos más datos tenga para realizar cálculos de aprendizaje automático, más fácil será detectar anomalías en el proceso. Creo que el tamaño del taller es menos importante que eso.

Wade Anderson:

De acuerdo. Entonces, si tomas un proceso de fabricación que alguien ha estado utilizando durante un tiempo y lo tienen bien ajustado, funcionando como desean, y luego llega la empresa X con una nueva herramienta de corte, una nueva tecnología, y quieren probarla para ver si realmente cumple con lo prometido, ¿es ese un ámbito en el que ustedes encajan?

Rob Caron:

Absolutamente.

Wade Anderson:

Bueno.

Rob Caron:

Estamos analizando todos los datos. Estamos viendo la geometría de las herramientas que entran en la máquina. Eso también forma parte de nuestro sistema: ¿cuáles eran las medidas de la herramienta al entrar? Luego estamos viendo los datos de corte mientras la herramienta corta la pieza. Y también tenemos nuestro componente externo, que es nuestro producto AutoComp, donde vemos los datos de medición de la pieza, viendo la calidad de la pieza, cuánto ajuste fue necesario para mantener la pieza dentro de la tolerancia. Entonces, usando esos parámetros y haciendo que Datanomix los recopile desde una perspectiva de aprendizaje automático, pueden hacer un análisis de si esta herramienta cortó mejor, viendo todos esos parámetros. Entonces, se presta muy fácilmente a preguntarse si este tipo diferente de herramienta mejoró el proceso, o si está haciendo algunas cosas mejor, pero hay otras que están haciendo otras peor.

Wade Anderson:

Bueno.

Rob Caron:

Así pues, al observar todo ese flujo de proceso, Datanomix puede hacerlo.

Wade Anderson:

Bueno.

Juan José:

Creo que las nuevas herramientas tienen implicaciones en los costos, ¿verdad? Es necesario medir el costo total de los bienes vendidos: materia prima, mano de obra, tiempo de mecanizado, costos de mantenimiento preventivo y otros factores. Analizamos esto porque extraemos los datos de sensores como los sensores Caron integrados en la máquina, los procesamos y los convertimos en un cálculo de costos. Esto nos permite visualizar el impacto de la herramienta en el negocio en una sola interfaz de usuario.

Wade Anderson:

Exacto. Ese es un aspecto importante. Sé que, desde el punto de vista de las máquinas herramienta, todo tiene sus ventajas y desventajas. Sí. Creo que es economía básica, siempre hay ventajas y desventajas en todo lo que haces. Entonces, puedes tomar una pieza, puedes colocar una herramienta, puedo aumentar la velocidad y puedo obtener tasas de remoción de material mucho mayores, pero ¿qué impacto tiene eso a largo plazo? Es genial hablar de extraer 40 cubos de titanio, pero si estoy desarmando la máquina en el proceso al final del año, ¿realmente estoy ganando más dinero extrayendo tanta carga? En comparación con si la redujera a una tasa más razonable, eso sería más fácil para la vida útil de los cojinetes del husillo, los husillos de bolas y todo lo demás.

Rob Caron:

Sí. Por eso también tenemos un componente de estado de la máquina en todos nuestros sistemas, para que podamos monitorear el estado de los rodamientos y la carga del husillo para que gire constantemente. Enviamos esos datos a Datanomix, y ese es el objetivo principal: poder ofrecer al cliente un informe real que diga: bueno, cuando funciona a esta velocidad, le costará esto en mantenimiento de la máquina a largo plazo y la máquina podría tener una vida útil limitada. Así que ese es realmente el objetivo final: tener eso como una herramienta de informes para el cliente. Porque son cosas que ningún cliente puede hacer hoy en día, ni siquiera con el departamento de mantenimiento, simplemente no tienen suficientes datos e información para poder determinar esos parámetros y esos factores.

Wade Anderson:

Esto realmente influye en tu proceso de toma de decisiones, ¿verdad? Así que, desde la perspectiva del mantenimiento, en lo que respecta al aprendizaje, puedes predecir cuándo se necesita realizar el mantenimiento, qué tipo de mantenimiento se necesita, y cosas por el estilo.

Juan José:

Esto es realmente importante porque, si analizamos la situación actual del servicio y el tiempo de respuesta en una industria que está creciendo rápidamente, si no se cuenta con tecnología predictiva, como la que produce Caron, hay que esperar a que algo falle para poder responder. Y ese tiempo de respuesta podría ser de semanas.

Wade Anderson:

Bien.

Juan José:

Multiplica tres o cuatro semanas de tiempo de respuesta por la tarifa del taller, eso representa una enorme pérdida de ingresos, pérdida de capacidad y clientes decepcionados por no recibir repuestos. La cuestión es que no tiene por qué ser así. La clave está en poder predecir, determinar cuándo una herramienta necesita mantenimiento y programarlo de forma proactiva. Por lo tanto, creo que la combinación de las tecnologías de ambas compañías permite a las personas anticiparse a los problemas en lugar de reaccionar impulsivamente ante cualquier eventualidad, lo cual es muy difícil y, a largo plazo, agotador.

Juan José:

Estás intentando aumentar los ingresos de tu empresa mientras intentas apagar incendios internos. Es realmente difícil para estas personas. Y darles las herramientas que necesitan para mirar hacia adelante, ¿verdad? Mirar hacia adelante, mirar hacia arriba, mirar los monitores de TV que te dan información sobre la salud y el estado de tu planta de producción en tiempo real, es un beneficio enorme para la gente. Lo que me parece interesante es el perfil de algunos de estos propietarios/operadores, los equipos ejecutivos de estas empresas que están utilizando esta tecnología son visionarios, ¿verdad? Invierten en tecnología, ven sus beneficios. Pueden medir sus beneficios. Creo que lo realmente importante es comprar tecnología, usarla, y si no puedes medir sus beneficios, realmente no sabes cuál es su impacto en la producción, en el rendimiento de la fábrica.

Juan José:

Todas estas personas comparten un denominador común: la visión de futuro, la búsqueda de formas de optimizar la eficiencia y el aprovechamiento de la tecnología digital para mejorarla. Y, además, están constantemente pensando en innovar en este ámbito.

Wade Anderson:

Para mí, supone un cambio de paradigma en la forma de concebir el proceso de fabricación y de abordar el tiempo de inactividad de las máquinas y cuestiones similares. ¿Observas este cambio de mentalidad entre los dueños de talleres? ¿Está creciendo exponencialmente a medida que se habla de ello?

Rob Caron:

No creo que sea un crecimiento exponencial, pero sin duda está aumentando. Otro factor que influye es que, obviamente, ahora todo el mundo intenta automatizar los robots. Los robots se están integrando en las máquinas. Se intenta automatizar cada parte del proceso. Por lo tanto, los ojos y los oídos que antes podían detectar algún problema ya no están presentes. Así que creo que esto está impulsando aún más la necesidad de contar con algún método automatizado para medir el estado de las máquinas y sus capacidades generales, así como para detectar problemas.

Wade Anderson:

Es un excelente punto. La automatización es uno de los temas principales de nuestra IMTS de este año. Prácticamente todas las máquinas que presentamos incorporan algún tipo de automatización, ya sea mediante software o carga robótica sin supervisión. Este cambio ha sido drástico, sobre todo desde la pandemia. Los talleres se están dando cuenta de que encontrar personal cualificado es cada vez más difícil. Si se puede automatizar, genial, pero al hacerlo se pierde parte de la atención al detalle.

Rob Caron:

Sí. Algo tan simple como el flujo de refrigerante en una máquina, la bomba de refrigerante se obstruye. Bueno, una persona que pase por allí podrá ver que apenas sale refrigerante de la boquilla, ¿verdad? Pero cuando colocas un robot en la máquina, y ya no hay nadie allí, ese problema persiste, pero entonces necesitas tecnología de detección para poder saber que hay un problema.

Wade Anderson:

Sí. Entonces, ¿qué pasa con, supongo, los errores del operador o los errores del proceso? Creo que algunas de las tecnologías que ofreces, Rob... voy a retroceder a cuando yo manejaba máquinas, y ha sido hace mucho tiempo. No he manejado máquinas en muchos, muchos años, pero cuando trabajaba en esto antes de mi vida en Okuma, trabajaba para un fabricante de rectificadoras, e hicimos un proyecto con una empresa médica y estábamos haciendo, era un material de cromo cobalto. Teníamos cuatro muelas chapadas, era básicamente una rectificadora de doble husillo. Teníamos cuatro muelas chapadas. Estábamos haciendo cuatro piezas a la vez. No quiero hablar demasiado y sacar a la empresa de la boca, pero estábamos haciendo el desbaste en nuestras instalaciones. Y siendo un desbaste, ¿qué podría salir mal? Esas son mis famosas últimas palabras.

Wade Anderson:

Así que no teníamos conectado el sistema de extinción de incendios. Estábamos lijando con aceite, un aceite muy ligero. Era prácticamente como intentar lijar con queroseno. En retrospectiva, se produjo una serie de errores garrafales. Esta pieza tenía un pasador de acero endurecido que, básicamente, servía de centrado. Al lijar un lado de la pieza, la muela se levantaba ligeramente, realizando un pequeño movimiento circular sobre él. Y mientras hacíamos ajustes, en algún punto del proceso, ese movimiento radial se invirtió y la muela bajó en lugar de subir.

Rob Caron:

Oh, Dios mío.

Wade Anderson:

Entonces, tengo el husillo hacia atrás. Por supuesto, las puertas están cerradas y lo ves todo desde la distancia, pero empiezo a media pulgada de la pieza, todo parecía bien, acerqué un cuarto de pulgada a la pieza, 100,000 de la pieza, todo parecía genial. Finalmente, bajé, encendí la chispa en la pieza, activé el enfriamiento, lo dejé correr. Está rodando, y este es un husillo de unos 100 caballos de fuerza con estas ruedas niqueladas. Yo y el operador de la empresa, estamos parados cerca de la puerta y en ese momento, hizo ese pequeño movimiento y esas ruedas niqueladas comenzaron a clavarse en esos pasadores de acero endurecido, y esa cosa salió disparada como un cohete romano.

Wade Anderson:

Tuve llamas que se elevaron unos 12 metros, se extendieron por el techo del edificio y todo el plástico dentro de la máquina se derritió: todas las tapas, todas las tuberías de aire. No le causó ningún daño físico a la máquina, pero me asusté muchísimo. Me costó un tiempo recuperarme del susto una vez que la arreglamos. Pero ese aumento repentino de potencia y todo eso, su tecnología habría evitado que mi error provocara eso, ¿verdad?

Rob Caron:

Sí. Supongo que te nombraron empleado del mes ese mes, ¿verdad?

Wade Anderson:

Sí. El director general no estaba muy contento conmigo.

Rob Caron:

Sí. Nuestra tecnología lo habría evitado por completo. Monitoreamos constantemente la potencia de las herramientas motorizadas, las muelas abrasivas y demás. Buscamos aumentos anormales en esos niveles de potencia. También analizamos las vibraciones y la posible tensión en ciertos componentes de la máquina. Podemos reaccionar a estos problemas con mucha rapidez. Podemos reaccionar automáticamente y evitar por completo que ocurran situaciones así. Además, podemos controlar de forma adaptativa la velocidad de avance de las herramientas de corte o las muelas abrasivas para optimizar la potencia de corte. Si se produce algún problema de este tipo, la velocidad de avance se reducirá automáticamente e incluso la máquina se detendrá si es necesario.

Wade Anderson:

Bueno.

Juan José:

Sí. Creo que también estás señalando un problema mayor. Y si observas a los empleados que se incorporan a estas empresas hoy en día, son muy diferentes de los que se incorporaron hace 30 o 40 años. No tienen las habilidades de mecanizado de precisión; en algunos casos, no contratan a personas con habilidades de mecanizado de precisión ni con amplia experiencia en tecnología de mecanizado, sino a operarios, ¿verdad? Operarios para manejar máquinas controladas por ordenador y automatizadas. La automatización es fundamental, y la razón de la automatización es que la fuerza laboral ha cambiado, ¿no? Y, con esta fuerza laboral cambiante, hay que implementar tecnología que la complemente, que la potencie. Y la belleza de nuestros productos reside en que generamos un flujo de datos, o leemos un flujo de datos, y cuando empiezas a leer un flujo de datos, buscas tendencias y patrones.

Juan José:

Se analiza la frecuencia de las alarmas que se activan. Se examinan esas alarmas en el contexto de un turno de producción y en qué momento se produce la mayoría. ¿Existe algún patrón? Al observar estos patrones, se concluye: "¡Vaya, esto es un problema!". O bien, una alarma se activa porque hay un problema con la máquina, y hace 20 años la única forma de detectarlo era prestando atención. Pero hoy en día, esas habilidades ya no existen. Entonces, ¿cómo se detecta algo que se habría escuchado hace 20 años? Hoy en día, se obtiene información de un sensor de datos ubicado dentro de la máquina que indica que algo anda mal. Por lo tanto, el software que estamos desarrollando juntos debe ser tan sofisticado que permita observar la información que llega a través de la ventana, la ventana de tiempo, y detectar si algo está funcionando correctamente o si algo está funcionando muy mal.

Juan José:

Por lo tanto, como profesionales del software, debemos ser lo suficientemente inteligentes como para predecir si la tendencia de datos que observamos en este momento es un indicador de algo positivo o negativo. Y ese es el poder de lo que ambas compañías están construyendo juntas.

Wade Anderson:

Quizás me esté desviando demasiado del tema, pero ¿cómo alertas a alguien? Es decir, cuando sientes que algo no va bien, ¿cómo logras que alguien como yo lo vea y piense: "Ah, seguro que está bien", y se vaya, en lugar de decirle: "No, espera un momento. Esto es algo a lo que realmente debes prestar atención"?

Juan José:

Sí. En nuestro caso, creo que en el caso de Caron, hay control adaptativo, así que están retroalimentando al sistema de control para producir cambios. Nosotros aún no estamos retroalimentando al sistema de control. Puede que sea algo que hagamos juntos en el futuro, pero no lo estamos haciendo hoy. Hay dos maneras de notificar a las personas que algo va en la dirección equivocada. Una es visualmente, y creo que visualmente es la forma más rápida de hacerlo, es dar señales visuales a las personas de que va en la dirección equivocada. Ese es el enfoque principal de nuestro producto, cuando montamos televisores de 65 pulgadas en una planta de producción, y ves un indicador parpadeante de que una máquina Okuma ha tenido un problema y alguien debe atenderlo. Eso es importante, es visualmente importante, y una persona va a responder a eso.

Juan José:

La segunda metodología es audible, ¿verdad? Podría haber un indicador sonoro de que algo anda mal. No lo hacemos hoy, pero podría ser algo que hagamos en el futuro porque veo que los sistemas de control se vuelven cada vez más sofisticados con el reconocimiento facial y la incorporación de audio a los sistemas de control y cosas por el estilo. La tercera forma es notificar a las personas mediante mensajes de texto, correo electrónico y alertas telefónicas, ya que todos llevan un teléfono inteligente en la planta de producción; esa es la próxima ola de notificaciones para las personas que necesitan saber. Solo para contrastar eso, lo digo en broma, pero algunos de los veteranos que entrevistamos al fundar nuestra empresa dijeron: "Recorría la planta tratando de oler humo, buscar fuego o sentir vibraciones en mis pies. Así es como descubría qué estaba roto en la planta de producción". Bueno, esos tiempos ya pasaron.

Wade Anderson:

Bien.

Juan José:

Esos tiempos ya pasaron. Cuando tienes 100 máquinas, le pides a un solo operario que maneje dos o tres por turno. Y es imposible que se quede sentado frente a una sola máquina, porque la ganancia desaparece si le asignas una tarea específica a una máquina y una pieza concretas. Hay piezas lo suficientemente complejas y sofisticadas como para justificar una tarea individualizada, pero los dueños con los que hablo dicen: "Necesito gente manejando tres máquinas a la vez". Si los tiempos de ciclo son correctos, si las piezas son las adecuadas, tres es un número excelente; creo que el promedio ronda el 1,5. Pero ahora necesitas usar la tecnología como una herramienta que te ayude a enfocar tu atención en un conjunto más amplio de problemas en tiempo real.

Wade Anderson:

Bueno.

Juan José:

Si es que eso tiene algún sentido para ti.

Wade Anderson:

Sí. Absolutamente.

Rob Caron:

También quiero aclarar algo. TMAC y nuestros productos integrados en la máquina reaccionarán instantáneamente a cualquier cambio en la misma. Ante cualquier problema, como cambios en las condiciones de corte, reaccionaremos de inmediato. Creo que Datanomix entrará en juego al analizar esos datos y detectar problemas que no son inmediatos. En otras palabras, no son problemas instantáneos, sino problemas en desarrollo. Por eso no los vemos, porque lo monitorizamos todo en tiempo real. Pero Datanomix analizará los resultados de todos esos datos y predecirá si algo tiende a fallar, lo que le dará a alguien una mejor oportunidad, un aviso más anticipado, para investigar la situación y ver qué se puede corregir. O bien, nosotros o ellos haremos sugerencias sobre qué se podría corregir.

Wade Anderson:

Entonces, si tuviera que resumir todo lo que les escucho comentar, lo veo como una organización de alto rendimiento. ¿Cómo se toma un negocio exitoso, que ha logrado llegar a donde está gracias a su modelo de negocio, pero cómo se lo eleva a otro nivel? Para ello, todo debe funcionar a un alto nivel de rendimiento y bajo control, en un entorno controlado. Eso es básicamente lo que ustedes combinan, sus dos tecnologías. Les brindan esa herramienta a los dueños de negocios exitosos, que han llevado a sus empresas a donde están, pero les dan la capacidad de impulsarlas y elevarlas a otro nivel.

Juan José:

Absolutamente.

Rob Caron:

Sí. De hecho, una de las cosas que incluso los mejores talleres no pueden corregir del todo es que tienen proveedores que les suministran herramientas, materiales, refrigerantes y todo tipo de productos diferentes que presentan cierto grado de inconsistencia. Así que, incluso los mejores tienen que lidiar con eso a diario. Y con cosas causadas por que el material sea ligeramente diferente hoy. Ahí es donde creo que incluso los mejores talleres, los más eficientes, pueden ayudarnos analizando los datos en tiempo real y corrigiendo estas anomalías y cambios estándar que se producen a diario.

Wade Anderson:

De acuerdo. Excelente.

Juan José:

La tecnología pone a prueba las suposiciones. Creo que lo dijiste.

Wade Anderson:

Repítelo.

Juan José:

La tecnología pone a prueba las suposiciones.

Wade Anderson:

Eso es genial. Me gusta.

Juan José:

Se parte de la base de que hoy iniciaremos la producción y mañana mediremos el resultado. Lo mediremos con bloques de calibración, lo calibraremos o aplicaremos metrología para determinar si lo que fabricamos ayer tenía la calidad adecuada y cumplía con los requisitos del cliente. Ayer hablé con un cliente en Carolina del Sur que me comentó que su fresadora estaba reservada para las próximas 30 semanas. Esto se basa en una serie de supuestos: que la máquina producirá un componente de calidad y precisión durante las próximas 30 semanas y cumplirá con la demanda prevista del cliente.

Wade Anderson:

Bien.

Juan José:

Si algo le sucede a ese proceso, las 30 semanas se esfuman.

Wade Anderson:

Correcto. Sí.

Juan José:

Entonces, ¿cómo se aplica la tecnología a una metodología de mecanizado de piezas para garantizar la precisión, para garantizar que se va a dar en el blanco? Cuando abres tu paracaídas, vas a dar en el blanco en el campo de fútbol, en medio del partido de Notre Dame, por ejemplo, ¿verdad?

Wade Anderson:

Bien.

Juan José:

Hay que alcanzar ese objetivo todos los días. Los propietarios con los que nos reunimos parten de la premisa de que la capacidad de su fábrica se utiliza al máximo. Cuando ven llegar nuestro producto y comprobamos sus suposiciones sobre el tiempo de ciclo, la utilización de la capacidad y la producción de piezas, vemos que, en un plazo de 90 a 120 días, sus suposiciones eran erróneas.

Wade Anderson:

Bien.

Juan José:

Que la utilización no era la que esperaban, sino menor, y en algunos casos mayor. Que el tiempo de ciclo no era el que habían cotizado, sino otro, y que la cotización era errónea. Estamos aplicando tecnología para que el proceso de estimación de la producción sea lo más preciso posible. Porque a estas personas no les interesa producir piezas con pérdidas.

Wade Anderson:

Bien.

Juan José:

Están interesados en fabricar piezas con ganancias. ¿Cómo garantizamos esas ganancias? ¿Cómo asegura una solución TMAC de Caron Engineering que esta pieza cumplirá con las normas de conformidad, calidad, pruebas de campo, ciclo de vida, etc., generando ganancias para la empresa? Eso es importante. Rob viene a trabajar todos los días a su empresa porque se esfuerza por garantizar que puedan ofrecer eso de forma consistente y repetida. Nosotros venimos a trabajar todos los días, tratando de asegurarnos de que el impacto del trabajo de Rob funcione en la máquina y contribuya a que su negocio alcance los objetivos de ganancias que busca. Es realmente importante, muy importante. Todos estos chicos están tratando de aumentar sus ingresos. Están tratando de aumentarlos con ganancias. Ese es el objetivo, ¿verdad? Lograr que su negocio crezca con ganancias, aumentar las ganancias, aumentar la satisfacción del cliente. Para eso estamos aquí todos los días.

Wade Anderson:

¿Cómo se implementa? Si soy dueño de una tienda, tengo diez máquinas y cinco operarios, y quiero implementar esta tecnología, ¿cuáles son los pasos? ¿Qué debo hacer? ¿Qué habilidades necesito tener en mi personal para implementarla?

Rob Caron:

Bueno, desde nuestro punto de vista tecnológico, básicamente, los sistemas deben instalarse en cada máquina. Los mejores talleres que implementan nuestra tecnología suelen contratar a una persona que se convierte en experta en ella. Luego, la ponen en marcha y la implementan, y ahora los datos están disponibles de inmediato. El sistema reacciona a lo que sucede en la máquina, lo que ayuda a mejorar el corte, la vida útil de las herramientas y todos los parámetros que estamos analizando. Automatiza el proceso de introducir las herramientas en la máquina, medir las piezas fuera de ella y corregir automáticamente. Todo esto debe implementarse. Con nuestra ayuda, el cliente lo implementa y lo pone en línea. A partir de ahí, los datos están disponibles de inmediato para Datanomix, y ellos pueden encargarse del análisis.

Juan José:

Sí. Nos conectamos al controlador y actuamos como intermediarios en el flujo de datos que genera su producto. Captamos la información de ese flujo, la procesamos al instante y les proporcionamos una puntuación de producción en tiempo real sobre el estado de la tarea. Es muy diferente a lo que hacían antes, como ya dije: mañana medirán si ayer obtuvieron el resultado correcto. No se trata de solucionar los problemas de ayer mañana, sino de solucionar los de hoy ahora. El control de bucle cerrado y la puntuación de producción en tiempo real son la clave.

Wade Anderson:

Excelente. Bueno, chicos, ha sido una conversación fantástica. Les agradezco mucho su tiempo y que nos hayan acompañado hoy.

Juan José:

Gracias, Wade.

Rob Caron:

Gracias, Wade.

Wade Anderson:

Entonces, si los chicos, o... dije chicos, debería decir gente del sector, que me escuchan, quieren saber más sobre tus productos, Rob, ¿cómo te encuentran?

Rob Caron:

Estamos en internet, en la web, en www.caroneng.com .

Wade Anderson:

Bueno.

Juan José:

Estamos en www.datanomix.io .

Wade Anderson:

Perfecto. Chicos, muchísimas gracias por acompañarnos hoy. Gracias a todos por estar con nosotros. Si tienen alguna idea, pregunta o sugerencia para futuros podcasts, no duden en contactarnos. Hasta la próxima, ¡nos vemos!