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Arbomex, con blockchain para manejo de calidad, logra el segundo lugar de Las más innovadoras



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Gracias al proyecto, Arbomex ha reducido más de 300 horas del personal de calidad dedicadas a las contenciones y certificación de material

Publicado el 14 nov 2023



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“El proyecto ha permitido disminuir el desperdicio, el retrabajo y los costos, así como aumentar 10% la productividad anual de cada línea de producción”, Guillermo Terán. Foto: Moisés Triana

El proyecto que certifica datos mediante blockchain para garantizar la seguridad, integridad y confiabilidad de las transacciones generadas en procesos productivos internos llevó este año a Arbomex a ocupar el segundo lugar del ranking de Las más innovadoras, en el grupo de las compañías del sector privado.

Guillermo Terán, gerente de Sistemas de Información de la compañía, indicó que se decidió desarrollar un modelo propio de blockchain privado para identificar fácilmente si una pieza ha cumplido con los requisitos de calidad y puede sumarse a la cadena como un nuevo bloque con información certificada.

Luego de ocho años de iniciar un plan estratégico en pro de la transformación digital e industria 4.0, el equipo de Terán encontró que había más de 500 dispositivos interconectados en Arbomex, los cuales generan enormes cantidades de información cada segundo.

El principal proceso de negocio en la manufactura de Arbomex es la producción de árboles de levas, piezas cercanas a su forma neta o final deseada (NNS, por sus siglas en inglés). Dichos árboles se utilizan en los motores a combustión de armadoras como Stellantis (antes Chrysler), Mazda, Ford, Daimler y ZF.

La NNS en la fundición de hierro y acero reduce la cantidad de material que se debe remover en las operaciones de acabado, para que posteriormente, en el maquinado de precisión se reduzcan costos y tiempos de producción. Ambas actividades requieren de altos estándares de calidad y excelencia, pues el árbol de levas controla la sincronización de las válvulas e influye en aspectos como la eficiencia de combustión, el rendimiento y la potencia.

Manejo de la información recolectada

En el proceso productivo se realiza una prueba que valida los datos recolectados del dispositivo IIoT. El algoritmo de consenso certifica la información y crea el nuevo bloque en la cadena.

Durante el tratamiento térmico que se da a las piezas se extraen datos como la temperatura por cada leva, la posición del servo, la velocidad de rotación y el tiempo ciclo; esos datos se integran al bloque, junto con su propio hash y los hashes del bloque predecesor y sucesor.

Esa información se consolida y verifica que la pieza concluyo la operación exitosamente, se encuentre dentro de especificación y el nuevo bloque se añada a la cadena.

Terán considera que “la seguridad y la certificación de la calidad en blockchain se la dan los datos recolectados en cada operación, por lo que es fácil de detectar cuando una pieza esta fuera de especificación, además de interactuar con los datos recolectados en toda la línea de producción”.

Finalmente, la certificación de todas las transacciones realizadas y las validaciones del algoritmo de consenso permiten que la información que se envía al core digital reciba datos íntegros y confiables.

De acuerdo con el directivo, uno de los mayores retos se presentó mientras recolectaban datos en la planta productiva para desarrollar el modelo. “El temor de la gente es que la tecnología le quite su trabajo. Afortunadamente pudimos romper el paradigma y demostrarles que la tecnología puede ayudar a hacer más eficientes los procesos, lo que, al final, también beneficia a nuestros clientes”.

Resultados concretos

De 2022 a la fecha se ha implementado el Modelo blockchain de calidad inteligente a las líneas de producción de Mazda, Stellantis, Ford y Tesla. Se producen diariamente 243 piezas más en cada una de las líneas, lo que ha generado ganancias por $123,718 dólares en un mes.

El proyecto Modelo blockchain de calidad inteligente, de Arbomex, requirió una inversión de: $9.43 millones de pesos. Las principales tecnologías utilizadas fueron blockchain, cómputo en la nube, Edge Computing, IoT, seguridad OT, algoritmos de consenso, API, ABAP, virtualización, y también se empleó lenguaje Python.

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