
El costo de la electricidad se vuelve difícil de gestionar cuando los totales a nivel de planta no permiten identificar qué máquinas, estados operativos o comportamientos están generando el gasto. AML Sheffield quería reducir el gasto en electricidad y el impacto de carbono en sus activos CNC. El equipo sospechaba que las máquinas permanecían encendidas durante los descansos y fines de semana, pero necesitaba datos con mayor resolución para medir la oportunidad y guiar cambios prácticos.
AML combinó SensPro Industrial IoT con SensIt Energy Monitoring. Según el caso de éxito de AML Sheffield, el proyecto identificó cerca de £15,000 en ahorros anuales de electricidad, aproximadamente £507 en ahorros potenciales por máquina, además de una implementación y procesamiento de datos realizados el mismo día.
• El proyecto identificó cerca de £15,000 en ahorros anuales de electricidad.
• Los ahorros potenciales se calcularon en aproximadamente £507 por máquina.
• La implementación y el procesamiento de datos comenzaron el mismo día.
Un recibo de luz mensual puede mostrar si el gasto total aumentó o disminuyó, pero no puede explicar qué activos de producción causaron el cambio. AML necesitaba ver dónde se consumía energía en el piso de producción y si las máquinas consumían energía durante periodos con poca o nula producción.
Esa distinción es importante porque el costo de energía por pieza terminada depende de la relación entre el consumo y la producción. Una máquina que permanece encendida durante un descanso puede sumar costos operativos sin generar productos vendibles. La guía de SensFlo para reducir costos operativos en la manufactura sitúa el desperdicio de energía al mismo nivel que el tiempo de inactividad, el desperdicio, el retrabajo y la capacidad subutilizada como una palanca de costos medible en la planta.
SensFlo equipó las máquinas prioritarias con el SensPro IoT Box y SensIt Energy Monitoring. La frecuencia de muestreo se ajustó según el activo, variando desde milisegundos hasta minutos. Esto permitió que el enfoque de monitoreo reflejara el tipo de actividad de cada máquina y el nivel de detalle necesario para su revisión.
La implementación también utilizó monitoreo de GCODE a través de una API para correlacionar la carga eléctrica con pasos específicos del programa. Los datos se enviaron a la nube para una revisión de varias semanas por parte de AML, Riscon Solutions y SensFlo. El equipo identificó periodos de inactividad, picos asociados con la liberación de ESTOP y hábitos de los operadores que podían abordarse mediante cambios sencillos en las políticas.
Este método conectó los datos energéticos con el contexto de producción. En lugar de revisar el consumo como un gasto aislado de la planta, AML pudo ver cuándo ocurría y cómo se relacionaba con la actividad de las máquinas.
El valor del proyecto provino de convertir patrones de energía en acciones que las personas pudieran aplicar. La preocupación inicial del equipo se centraba en que las máquinas permanecieran encendidas durante los descansos y fines de semana. El monitoreo de alta resolución permitió medir esos periodos.
La revisión también identificó picos de liberación de ESTOP y hábitos operativos que contribuían al consumo. Esos hallazgos le dieron a AML una base objetiva para la capacitación y la toma de decisiones sobre políticas. Los cambios pudieron enfocarse en comportamientos observados en lugar de suposiciones generales sobre dónde se desperdiciaba energía.
Los fabricantes que comienzan con una visibilidad básica de las máquinas pueden revisar FloControl Lite. Los equipos que necesitan flujos de trabajo de operadores más detallados o información de controladores pueden revisar FloControl Pro, mientras que las organizaciones que conectan los datos de las máquinas con sistemas más amplios pueden revisar FloControl Premier.
El estudio de caso público de AML reporta cerca de £15,000 en ahorros anuales de electricidad y aproximadamente £507 en ahorros potenciales por máquina. Estas cifras muestran cómo las oportunidades más pequeñas a nivel de máquina pueden acumularse en un grupo de activos.
El impacto final proviene de reducir el consumo de electricidad que no contribuye a la producción. También puede haber un beneficio en la capacidad cuando la revisión energética revela comportamientos de inactividad que se superponen con pérdidas de utilización. El estudio de caso no publica cambios en el rendimiento, los ingresos o el OEE, por lo que no se deben asumir tales resultados.
El modelo financiero más claro compara el costo del monitoreo con los ahorros de energía verificados. Si los mismos datos de monitoreo también respaldan decisiones sobre utilización, tiempo de inactividad o mantenimiento, esos beneficios pueden evaluarse por separado utilizando los resultados medidos. La Calculadora de ROAI de SensFlo puede ayudar a los fabricantes a modelar el valor de las mejoras en tiempo y producción junto con los ahorros directos de costos.
La experiencia de AML demuestra que la mejora energética comienza con el contexto a nivel de activo. Los totales de las instalaciones proporcionan una señal financiera. Los datos a nivel de máquina explican el comportamiento operativo detrás de esa señal.
Un enfoque inicial práctico es instrumentar las máquinas con mayor consumo de energía, periodos de encendido más largos o mayor importancia para la producción. Una vez que los datos están disponibles, los equipos pueden comparar periodos de trabajo, descansos, fines de semana, comportamiento de arranque y pasos del programa. Esa revisión puede revelar cambios en las políticas que reduzcan costos sin necesidad de adquirir nuevos equipos de producción.
AML Sheffield utilizó SensPro Industrial IoT y SensIt Energy Monitoring para medir el consumo eléctrico en sus activos CNC prioritarios. El equipo correlacionó la carga eléctrica con la actividad de la máquina y los pasos del programa GCODE, y luego revisó los datos durante varias semanas. Esto permitió identificar periodos de inactividad, picos de consumo al liberar el paro de emergencia (ESTOP) y hábitos de los operadores que respaldaron cambios prácticos en las políticas de la empresa.
El caso de estudio público de SensFlo reporta un ahorro anual de electricidad de aproximadamente £15,000 y un ahorro potencial de cerca de £507 por máquina. Estas son cifras publicadas del proyecto. El valor exacto para otra instalación dependerá de sus tarifas energéticas, la combinación de maquinaria, el horario de operación y el comportamiento actual del consumo en reposo.
El monitoreo de energía a nivel de máquina mide el consumo eléctrico de cada activo individual y conecta esa información con los estados operativos o la actividad de producción. Ayuda a los equipos a determinar si la energía se está utilizando durante ciclos productivos, periodos de inactividad, descansos, fines de semana, arranques u otras condiciones de la máquina que merecen ser revisadas.
El caso de estudio de AML Sheffield reporta una implementación y procesamiento de datos realizados el mismo día. La ejecución utilizó cajas IoT SensPro y monitoreo de energía en activos prioritarios. El tiempo real de implementación para otro fabricante dependerá del número de máquinas, la conectividad, los requisitos de los sensores y la profundidad de la integración del sistema.
Los fabricantes que deseen hablar sobre monitoreo de energía o visibilidad de máquinas pueden contactar a SensFlo o comparar los planes de FloControldisponibles.
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