Sistema inteligente para el análisis y gestión de parámetros de sistemas de corte mediante un dashboard de visualización en la planta de motores de Ford

Abstract

[ES] Este trabajo se enfoca en el desarrollo e implementación de un sistema inteligente para el análisis y gestión de parámetros de sistemas de corte (taladrinas) en la industria automotriz, específicamente en la factoría de Ford Almussafes. El objetivo principal es recopilar y visualizar en tiempo real los datos de concentración, pH y temperatura de las taladrinas, medidos por la máquina Smart Control, con el fin de representarlos en un dashboard en un ordenador local mediante la aplicación Qlik Sense Desktop.

El proyecto también incluye la programación de alertas para los responsables de planta cuando alguno de los valores de los parámetros exceda los límites especificados, lo que les permitirá tomar las acciones oportunas. Para lograr esto, se estudian diferentes protocolos de comunicación entre el ordenador local y el Smart Control, teniendo en cuenta los problemas que han surgido al configurar la máquina por parte del proveedor, así como las dificultades relacionadas con la ciberseguridad en una empresa tan importante.

El trabajo también aborda el tema de los sensores en la máquina Smart Control, lo que resulta especialmente interesante a la luz de los diferentes tipos de sensores estudiados en algunas de las asignaturas del máster.

Por otro lado, se proponen posibles mejoras para el trabajo, incluyendo el proyecto de "Auto Top Up", que busca conectar los datos en vivo obtenidos por la máquina a una entrada de un PLC para automatizar las salidas.

Por último, cabe destacar que el proyecto también contempla la realización de pruebas y validaciones en la factoría, con el objetivo de comprobar la eficacia y fiabilidad del sistema desarrollado. Asimismo, se llevará a cabo un análisis de costes y beneficios del proyecto, con el fin de evaluar su rentabilidad y viabilidad en términos económicos. De esta manera, se espera que este trabajo pueda contribuir a mejorar la gestión y eficiencia de los sistemas de corte en la industria automotriz, y servir como base para futuros proyectos y desarrollos en este ámbito.

[EN] This work focuses on the development and implementation of an intelligent system for the analysis and management of cutting system parameters (cutting oils) in the automotive industry, specifically in the Ford Almussafes factory. The main objective is to collect and visualise in real time the concentration, pH and temperature data of the cutting oils, measured by the Smart Control machine, in order to represent them on a dashboard on a local computer using the Qlik Sense Desktop application. The project also includes the programming of alerts for plant managers when any of the parameter values exceed the specified limits, allowing them to take appropriate action. To achieve this, different communication protocols between the local computer and the Smart Control are studied, taking into account the problems encountered when configuring the machine by the supplier, as well as the difficulties related to cybersecurity in such an important company. The paper also addresses the issue of sensors in the Smart Control machine, which is particularly interesting in the light of the different types of sensors studied in some of the subjects of the master's degree. On the other hand, possible improvements to the work are proposed, including the "Auto Top Up" project, which seeks to connect the live data obtained by the machine to a PLC input in order to automate the outputs. Finally, it should be noted that the project also contemplates carrying out tests and validations in the factory, with the aim of checking the efficiency and reliability of the developed system. A cost-benefit analysis of the project will also be carried out in order to assess its profitability and viability in economic terms. In this way, it is hoped that this work can contribute to improving the management and efficiency of cutting systems in the automotive industry, and serve as a basis for future projects and developments in this field.