¿Cómo se pueden calcular los indicadores clave de rendimiento (KPI) para mejorar la productividad de las grúas para contenedores?

El cálculo de los KPI se basa en el análisis, impulsado por eventos, de las señales de proceso de cada ciclo de carga. Con ibaPDA-PLC-Xplorer, los datos de control relevantes se recogen y se procesan en KPI mediante ibaAnalyzer. Estos KPI representan indicadores clave de rendimiento, como los tiempos de ciclo o los índices de utilización. Esto permite identificar de forma específica los cuellos de botella y las ineficiencias.

¿Cómo se pueden supervisar y comparar de forma centralizada las instalaciones distribuidas?

Una arquitectura de datos centralizada permite realizar análisis de datos operativos entre distintas sedes. Con ibaHD-Server, los datos se almacenan localmente y se ponen a disposición para su acceso centralizado. ibaAnalyzer permite comparar directamente los indicadores clave de rendimiento (KPI) entre varias sedes. Esto aporta transparencia sobre el rendimiento global de las operaciones distribuidas.

¿Cómo se pueden identificar los cuellos de botella en los procesos logísticos a partir de los datos?

Los cuellos de botella se hacen evidentes mediante el análisis de los tiempos de ciclo, los tiempos de inactividad y los perfiles de carga. Con ibaAnalyzer, estos indicadores clave de rendimiento (KPI) pueden extraerse y evaluarse a partir de los datos brutos registrados. La adquisición de datos se lleva a cabo a través de ibaPDA-PLC-Xplorer. Esto permite localizar con precisión los cuellos de botella y facilita la implementación de medidas de optimización específicas.

¿Cómo se puede implementar el mantenimiento basado en datos en la logística portuaria?

Un concepto eficaz de mantenimiento preventivo requiere un análisis continuo de los datos de uso y los perfiles de carga. Con ibaDatCoordinator, los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes se transfieren automáticamente a las bases de datos y quedan disponibles para su posterior análisis. En combinación con ibaHD-Server, esto crea una base de datos a largo plazo. Esto permite planificar las actividades de mantenimiento en función del estado de las instalaciones.

¿Cómo se puede determinar la vida útil real de los componentes de una planta a partir de los datos?

La vida útil real puede determinarse analizando los ciclos de funcionamiento, las condiciones de carga y la frecuencia de uso. ibaAnalyzer permite evaluar estos parámetros basándose en datos históricos. La adquisición de datos se lleva a cabo a través de ibaPDA-PLC-Xplorer, mientras que ibaHD-Server garantiza el almacenamiento a largo plazo. Esto permite optimizar los intervalos de mantenimiento y refinar las predicciones sobre la vida útil.

El sistema iba ofrece una visión completa de las operaciones en distintos puertos

Cálculo de KPI para aumentar la productividad de las grúas de contenedores

Cuando se trata de logística portuaria, el tiempo es oro. Para identificar más fácilmente los cuellos de botella existentes y aprovechar así los potenciales de optimización, una multinacional de la logística decidió examinar más de cerca el funcionamiento de sus grúas de contenedores.

Beneficios para las empresas La tecnología Funciones usadas Más Success Stories

Así pues, el sistema iba se instaló en cuatro puertos australianos con entre cinco y siete grúas de carga cada uno y se convirtió en un revulsivo para la empresa: Por primera vez, el cliente disponía de una visión centralizada y completa del funcionamiento de las grúas en todos los puertos. Además de la utilización de la capacidad, se mejoró permanentemente la planificación del mantenimiento preventivo.

Panorama central y completo

de funcionamiento de las grúas en todos los puertos

Mejora de los programas de mantenimiento

e introducción de un concepto de mantenimiento preventivo

Determinación de la duración de la vida

de una grúa en función del uso real

A large blue shipping container is lifted by a crane against a backdrop of colorful stacked containers.

La tecnología

Para cada ciclo de carga y descarga de una grúa, la empresa de logística especificó unos 30 KPI relevantes. Éstos debían extraerse a una base de datos central. En el sistema iba instalado, los datos de la grúa se adquieren a través de ibaPDA-PLC-Xplorer, con unas 20 señales por grúa. En un paso posterior, los parámetros solicitados se calculan en función de los eventos mediante macros y funciones de ibaAnalyzer y se extraen a una base de datos SQL con la ayuda de ibaDatCoordinator e ibaDatCoordinator-DB. Para cada puerto se utiliza un sistema ibaPDA virtualizado y un ibaHD-Server. Durante toda la duración del proyecto, iba Oceania se encargó de la ingeniería y puesta en marcha de la solución.

Schematic illustration of the iba system

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El uso del sistema iba fue una revelación: Por primera vez, el cliente tiene una visión centralizada y completa de las operaciones de grúa en todos los puertos y puede optimizar los procesos sobre esta base.

Ross Gibbs
Ingeniero jefe, iba Oceanía

Funciones usadas

En esta historia de éxito se utilizan las siguientes funciones del sistema iba.

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo se pueden calcular los indicadores clave de rendimiento (KPI) para mejorar la productividad de las grúas para contenedores?: El cálculo de los KPI se basa en el análisis, impulsado por eventos, de las señales de proceso de cada ciclo de carga. Con ibaPDA-PLC-Xplorer, los datos de control relevantes se recogen y se procesan en KPI mediante ibaAnalyzer. Estos KPI representan indicadores clave de rendimiento, como los tiempos de ciclo o los índices de utilización. Esto permite identificar de forma específica los cuellos de botella y las ineficiencias.
¿Cómo se pueden supervisar y comparar de forma centralizada las instalaciones distribuidas?: Una arquitectura de datos centralizada permite realizar análisis de datos operativos entre distintas sedes. Con ibaHD-Server, los datos se almacenan localmente y se ponen a disposición para su acceso centralizado. ibaAnalyzer permite comparar directamente los indicadores clave de rendimiento (KPI) entre varias sedes. Esto aporta transparencia sobre el rendimiento global de las operaciones distribuidas.
¿Cómo se pueden identificar los cuellos de botella en los procesos logísticos a partir de los datos?: Los cuellos de botella se hacen evidentes mediante el análisis de los tiempos de ciclo, los tiempos de inactividad y los perfiles de carga. Con ibaAnalyzer, estos indicadores clave de rendimiento (KPI) pueden extraerse y evaluarse a partir de los datos brutos registrados. La adquisición de datos se lleva a cabo a través de ibaPDA-PLC-Xplorer. Esto permite localizar con precisión los cuellos de botella y facilita la implementación de medidas de optimización específicas.
¿Cómo se puede implementar el mantenimiento basado en datos en la logística portuaria?: Un concepto eficaz de mantenimiento preventivo requiere un análisis continuo de los datos de uso y los perfiles de carga. Con ibaDatCoordinator, los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes se transfieren automáticamente a las bases de datos y quedan disponibles para su posterior análisis. En combinación con ibaHD-Server, esto crea una base de datos a largo plazo. Esto permite planificar las actividades de mantenimiento en función del estado de las instalaciones.
¿Cómo se puede determinar la vida útil real de los componentes de una planta a partir de los datos?: La vida útil real puede determinarse analizando los ciclos de funcionamiento, las condiciones de carga y la frecuencia de uso. ibaAnalyzer permite evaluar estos parámetros basándose en datos históricos. La adquisición de datos se lleva a cabo a través de ibaPDA-PLC-Xplorer, mientras que ibaHD-Server garantiza el almacenamiento a largo plazo. Esto permite optimizar los intervalos de mantenimiento y refinar las predicciones sobre la vida útil.