Empaqplast automatiza su producción con datos en tiempo real 

Con la integración de sus sistemas de planta y la automatización de la captura de datos, Empaqplast pasó de operar con registros manuales a gestionar su producción con visibilidad en tiempo real, fortaleciendo el control operativo y la toma de decisiones. 

Puntos de interés

• Automatización inteligente 
• Desafíos de la implementación 
• Proyecciones hacia la automatización avanzada

Empaqplast es una industria ecuatoriana de envases plásticos especializada en el desarrollo de soluciones integrales mediante procesos de extrusión, soplado e inyección. Con operaciones en Quito y Guayaquil, la compañía avanza hacia un modelo de producción inteligente apoyado en la integración tecnológica de sus plantas. 

Desde el área de TI se impulsa la estrategia de transformación digital de la organización. Fernando Narváez, Jefe de Tecnología, explica que uno de los objetivos centrales es aplicar automatización para eliminar tareas repetitivas y de alta carga operativa. 

En los procesos de adopción tecnológica, Narváez destaca que la alta gerencia actúa como patrocinador de la innovación.  

“Bajo la visión de que la tecnología representa una inversión estratégica, el respaldo a las iniciativas ha permitido ejecutar proyectos y contar con el impulso necesario para transformar desafíos técnicos en soluciones de negocio”. 

Automatización inteligente 

Uno de los proyectos recientes liderados por TI fue la automatización de los procesos industriales, con el propósito de alcanzar visibilidad total de la planta en tiempo real. Antes de esta iniciativa, la operación se gestionaba con datos históricos y registros manuales que llegaban con desfase, lo que impedía conocer el estado real de la producción. “Necesitábamos saber con precisión qué ocurría en cada máquina, en cada línea y en el momento exacto”, explica Narváez. 

Tras un proceso de análisis y evaluación, Empaqplast implementó Shoplogix, una plataforma de fábrica inteligente orientada a la recolección automática de datos desde los PLCs de planta. El sistema registra cada ciclo productivo, el material procesado y el estado operativo real de las máquinas. 

“Automatizamos la voz de la máquina, convirtiendo señales eléctricas crudas en inteligencia de negocios accionable, sin intervención administrativa humana”, señala Narváez. 

La solución permitió automatizar la detección de paros y microparos. “Antes, interrupciones de corta duración podían pasar desapercibidas; ahora el sistema las identifica en tiempo real y solicita al operador su categorización inmediata, reduciendo el sesgo asociado al registro manual”. 

Además, la plataforma ejecuta de forma automática el cálculo del OEE que es el desempeño de cada línea de producción en sus tres dimensiones: disponibilidad, rendimiento y calidad. 

El ciclo se completa con dashboards operativos en planta donde los equipos visualizan el Pareto de las principales causas de parada. Esta información permite identificar rápidamente los factores que concentran la mayor parte de las pérdidas productivas y habilitar decisiones correctivas sustentadas en datos. 

En el proyecto, parte del proceso de transformación digital de Empaqplast, participaron distintas áreas del negocio. Narváez detalló que los operadores de producción validaron la usabilidad de la plataforma en planta y evolucionaron de registradores de datos a usuarios activos del sistema. El área de Mantenimiento ejecutó la integración física y la conectividad de los PLCs de las máquinas. Talento Humano lideró la gestión del cambio cultural para que la herramienta fuera percibida como un apoyo a la operación. El área financiera dio seguimiento al ROI, vinculando las mejoras en OEE con resultados económicos. 

Narváez señala que este proceso implicó un cambio de paradigma: “Rompimos la idea de que la transformación digital es un proyecto exclusivo de TI. En Empaqplast lo asumimos como un cambio cultural. TI actuó como orquestador, pero el resultado fue transversal”. 

Añadió que, desde TI, el compromiso fue integral: “Asumimos el reto de la implementación y actuamos como facilitadores de la transformación digital, responsables de entregar una solución lista para operar que permita adopción y generación de valor desde el inicio”. 

Desafíos de la implementación 

Los principales desafíos de implementación, señala Fernando Narváez, estuvieron asociados a la resistencia natural al cambio. Para abordarlo, el equipo trabajó en una estrategia orientada a impulsar un cambio cultural dentro de la operación. 

“Invertimos la ecuación de poder: demostramos que la solución no estaba para controlar al operador, sino para que el operador tenga mayor control sobre la máquina”. 

Este proceso se apoyó en mostrar el valor práctico de la solución para las personas en planta. Entre los aspectos más relevantes estuvieron la eliminación de tareas operativas repetitivas: la herramienta asumió el registro manual de datos —antes realizado en planillas—, liberando tiempo para análisis y resolución de problemas. 

También se promovió una mayor autonomía en la operación, al facilitar visibilidad directa sobre lo que ocurre en tiempo real, y una mejor comprensión del propósito de la data, entendida como un recurso para identificar oportunidades de mejora y encontrar soluciones, más que como un mecanismo de control. 

Entre las buenas prácticas que dejó es que la tecnología sin empatía es solo gasto. Para escalar, dice Narváez es recomendable poner al operador / usuario en el centro del diseño, garantizar que la automatización reduzca el “trabajo aburrido” y fomentar una cultura donde el dato sea una herramienta de mejora, no de auditoría. 

Proyecciones hacia la automatización avanzada 

Las proyecciones de EmpaqPlast, explica Fernando Narváez, se orientan hacia una etapa de automatización más avanzada. Desde la analítica, la empresa ya dio un primer paso al capturar y estructurar datos de forma continua, base necesaria para iniciativas de machine learning e inteligencia artificial. 

En un horizonte de seis a doce meses, se prevé contar con suficiente información histórica para desarrollar modelos predictivos. La meta es anticipar comportamientos de las máquinas, detectar patrones de fallas y avanzar hacia esquemas de mantenimiento predictivo que reduzcan interrupciones no planificadas. 

En paralelo, la siguiente fase contempla una mayor integración con los sistemas existentes, de modo que la información fluya automáticamente y respalde decisiones en tiempo real: 

• Integración con el ERP, para vincular eventos de planta con su impacto económico, como el costo de una parada de máquina. 
• Integración con el MES, alineando lo que ocurre en piso con la planificación de la producción. 
• Integración con el sistema de mantenimiento, permitiendo que una detención relevante genere de forma automática una orden de trabajo.