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Tomra Sorting Recycling lanza Tomra Insight, una potente plataforma de datos basada en la nube

03/04/2019

Tomra Sorting Recycling ha lanzado Tomra Insight, una plataforma de datos basada en la nube, que abre la puerta a valiosas e innovadoras oportunidades para los usuarios de sus equipos de clasificación. Esta información puede transformar el proceso de clasificación y que pase de ser un proceso operativo a ser una herramienta de gestión estratégica que permita tomar decisiones basadas en datos reales en cada paso de la cadena de valor y producción.

Tomra Insight convierte las máquinas de clasificación en dispositivos conectados que generan datos durante el proceso. La nueva plataforma recopila estos datos en la nube y los convierte en información aprovechable a la que se puede acceder mediante una interfaz de web. La transmisión de datos y el pack de almacenamiento de datos en la nube es completamente seguro y respeta todos los requisitos de privacidad ya que se ofrece en colaboración con el servicio informático de nube líder del sector, Microsoft Azure. Las funciones de control y elaboración de informes “por encargo” de esta nueva plataforma no sustituirán los sistemas existentes de control de procesos, sino que los complementarán.

Tomra Insight estará sometido a avances técnicos permanentes
Tomra Insight estará sometido a avances técnicos permanentes.

Tomra Insight funciona prácticamente en tiempo real y puede accederse a ella en cualquier momento y desde cualquier lugar mediante ordenadores y dispositivos móviles con conexión segura y una sencilla interfaz. Su ventaja inmediata es que los usuarios de la maquinaria tendrán libertad para analizar a distancia las métricas de rendimiento y ajustar optimizar el funcionamiento de los equipos, así como llevar a cabo un mantenimiento preventivo.

El acceso a las métricas digitales ayudará a que los operarios de los equipos optimicen los resultados de clasificación mediante el análisis de datos como la producción, la distribución de material en la aceleradora y su tamaño, o del ratio de soplado y de pasante entre otras. Esta información puede reducir los tiempos de parada, maximizar la productividad, centrarse en la calidad, mejorar la eficiencia de los operarios de los equipos, así como del personal interno y reducir los costes operativos. Potencialmente el análisis de datos también permite, mediante informes y alarmas personalizadas, ayudar a gestionar el mantenimiento de forma proactiva. Así permite optimizar la planificación de los servicios de mantenimiento como de los pedidos de recambios.

Felix Flemming, vicepresidente y director de tecnología digital en Tomra Sorting, comenta: “Estamos orgullosos de lanzar una interfaz funcional y segura que abre a nuestros clientes la puerta del Big Data y les permite controlar y optimizar sus procesos de clasificación. Los datos de funcionamiento de todas las máquinas conectadas al Tomra Insight en todo el mundo también nos permitirán mejorar nuestros servicios y nuestros programas de mantenimiento, predecir la vida útil de las piezas y desarrollar configuraciones, tecnologías y aplicaciones mejores para nuestros equipos”.

Como ya ocurre con las soluciones referentes a nivel mundial de Tomra de clasificación basadas en sensores, Tomra Insight estará sometido a avances técnicos permanentes. En el futuro, el análisis avanzado de datos optimizará aún más los procesos al permitir la acumulación de datos a largo plazo; el análisis y la evaluación comparativa entre equipos y entre plantas, así como la mejor integración en otras líneas de negocio. Tomra Insight se convierte así en la puerta de entrada y el elemento acelerador para la optimización de los procesos de clasificación y acabará conectando al cliente con los cambios de la industria en conjunto. TOMRA dará acceso a sus clientes a esa plataforma de conocimiento que permitirá la incorporación de mejores prácticas y nuevos avances en la tecnología de clasificación; en definitiva, el acceso a una gran fuente de conocimiento.

Empresas o entidades relacionadas

Tomra Sorting, S.L.

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