La Fabricación Inteligente es el rumbo inevitable que se está trazando actualmente para todos los fabricantes.
Las empresas de manufactura están atravesando una profunda transformación digital o están bajo una gran presión para hacerlo. Ya no hay opción. La implementación de tecnologías de fabricación inteligentes es algo que no se puede ignorar.
En este breve artículo, compartiré algunos de los elementos centrales de la fabricación inteligente que pueden impulsar a su industria a la etapa de Industria 4.0 y, en particular, destacaré el papel de la gestión de datos en la configuración del futuro de la fabricación.
¿Por qué la manufactura debe ser inteligente?
Los beneficios de la transformación digital y el riesgo de quedarse atrás si no se mejora la fabricación inteligente son igualmente sustanciales. Básicamente, la fabricación inteligente le hace más eficiente y le ayuda a ahorrar costos. Los beneficios típicos incluyen:
- Reducir el tiempo de inactividad de la máquina
- Reducir costos de utilización del inventario
- Aumentar el rendimiento/producción
- Mejorar las previsiones
- Aumentar la eficiencia laboral
Si usted no aprovecha estos beneficios, puede estar seguro de que sus competidores lo harán.
¿Qué es la Fabricación Inteligente?
Fabricación inteligente e Industria 4.0 son sinónimos. Esta cuarta revolución industrial fue obviamente precedida por otras tres. Mirando hacia atrás, es bastante obvio que ningún fabricante habría sobrevivido a cualquiera de esas revoluciones sin adaptarse; y algunos probablemente perecieron en la transición.
La primera revolución industrial fue impulsada por el vapor, la segunda aprovechó el potencial de la electricidad. La llegada de las computadoras marcó el inicio de la Industria 3.0, también conocida como Revolución Digital; y ahora la Industria 4.0, se distingue por el papel central de los datos, impulsados por Internet y otras formas de conectividad. Los rápidos avances en la potencia informática han dado lugar a una serie de tecnologías emergentes.
"La implementación de tecnologías digitales puede ayudar a acelerar el progreso hacia objetivos empresariales como retornos financieros, diversidad de la fuerza laboral y objetivos ambientales en un 22%". (Deloitte, 2020)
Sin duda, los fabricantes inteligentes de éxito son los que mejor adquieren, gestionan, analizan y comparten datos. La característica de las tecnologías de la Industria 4.0 es que hacen exactamente eso: generar, compartir y/o analizar datos. Por lo tanto, la enorme cantidad de datos que acompañan a estas tecnologías fomenta una necesidad equivalente de gobernarlos y gestionarlos.
El Internet de las Cosas (IoT)
IoT es la tecnología central de la fabricación inteligente. Implica conectar maquinaria, sensores y dispositivos a Internet o a la nube, lo que permite la recopilación y el análisis de datos en tiempo real. La pregunta crítica es: ¿Qué valor pretende capturar a través de IoT? Los casos de uso son muchos:
- Los sensores y las máquinas conectadas pueden monitorear el rendimiento del equipo, detectar problemas y programar el mantenimiento de manera proactiva. Esto conduce a una mayor productividad, reducción del tiempo de inactividad y ahorro de costos.
- Se pueden utilizar cámaras y sensores para inspeccionar los productos en busca de defectos y garantizar que cumplan con los estándares de calidad. Los datos de estos dispositivos se pueden analizar para identificar patrones y tendencias, lo que ayuda a los fabricantes a optimizar los procesos de producción, reducir los residuos y mejorar la calidad del producto.
- Cuando la materia prima llega a un punto de re-orden, los activadores de inventario pueden vincularlo con el proveedor adecuado que cuente con existencias .
- Se pueden adjuntar rastreadores GPS y etiquetas RFID a envíos y artículos de inventario. Esto permite a las empresas rastrear el movimiento y la ubicación de los bienes en tiempo real a lo largo de la cadena de suministro. Conocer la ubicación exacta de los productos ayuda a identificar posibles interrupciones, como retrasos debido al tráfico o al clima, y permite realizar ajustes oportunos en los cronogramas de entrega.
Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML)
Las tecnologías de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en el análisis e interpretación de los datos de IoT. Identifican patrones y conocimientos que serían difíciles o imposibles de discernir mediante el análisis manual. Dada la gran cantidad de datos que generan los dispositivos IoT y otros programas de software, es necesario emplear IA para llevar a cabo ciertas tareas rutinarias.
Mantenimiento Predictivo
Como beneficio de IoT (no como una tecnología per se), el mantenimiento predictivo permite la programación pro-activa de actividades de mantenimiento basadas en datos de sensores y modelos predictivos. Monitorear los equipos de fabricación es imperativo y el IoT, junto con sensores inteligentes, permite un mantenimiento predictivo eficiente. No hay límite para lo que los sensores pueden monitorear y analizar con el software adecuado:
- Temperatura
- Vibraciones
- Calidad del voltaje
- Rendimiento de la batería
- Degradación de materiales
Computación Frontera (Edge Computing)
Al igual que la IA, Edge Computing ha ganado importancia debido a las grandes cantidades de datos generados por los dispositivos de IoT. Edge Computing implica el procesamiento y análisis de datos más cerca de la fuente de datos, lo que reduce la latencia y permite una toma de decisiones más rápida.
Tomemos como ejemplo una cámara inteligente. La cámara puede equiparse con una unidad de procesamiento, lo que la convierte en un dispositivo de frontera. Esto significa que la cámara puede realizar un procesamiento inicial de los datos de vídeo capturados directamente en el dispositivo, sin la necesidad de enviar todo a la nube. La cámara inteligente puede analizar los datos detectados localmente y realizar tareas como reconocimiento de objetos o análisis de patrones de sonido en tiempo real. Según el análisis, el dispositivo puede tomar medidas inmediatas, como enviarle una alerta o activar una alarma, todo sin necesidad de esperar una respuesta de un servidor remoto. De esta manera, el Edge Computing reduce significativamente la latencia porque las decisiones críticas se toman localmente y también reduce la cantidad de datos que deben transmitirse a la nube. En lugar de enviar transmisiones de video constantes, la cámara solo envía alertas o fragmentos de video relevantes. Esto reduce el uso de ancho de banda y los costos de almacenamiento en la nube.
Redes 5G
El despliegue de redes 5G es fundamental para la evolución de IoT. 5G proporciona velocidades más rápidas, latencia reducida y mayor capacidad. Es crucial para aplicaciones que requieren procesamiento de datos en tiempo real, como los vehículos autónomos. Cuanto más rápido desee que sus vehículos se muevan y cuanto menor sea el tiempo de reacción necesario, más datos deberán transmitirse y procesarse en tiempo real.
"El IoT será un mercado de 500 mil millones de dólares para 2025 a medida que los avances en sus tecnologías esenciales aumenten la demanda". (McKinsey y compañía, 2021)
Automatización Robótica de Procesos
RPA implica el uso de robots de software que emplean automatización, visión por computadora y aprendizaje automático para ejecutar tareas de gran volumen basadas en reglas sin intervención humana. Es un habilitador fundamental para la Industria 4.0, ya que reduce los defectos y el desperdicio en el proceso de fabricación.
Las tareas de RPA a menudo requieren extraer datos de diversas fuentes, como documentos, bases de datos, hojas de cálculo, correos electrónicos o sitios web, y luego ingresar esos datos en otros sistemas o aplicaciones. La gestión eficaz de los datos es esencial para garantizar que los datos extraídos sean precisos, completos y formateados correctamente antes de que el robot RPA los procese.
Además, los robots RPA a menudo necesitan validar y verificar datos para garantizar su precisión y coherencia. Por ejemplo, al procesar facturas o pedidos de clientes, pueden necesitar comparar datos con reglas predefinidas, realizar cálculos o compararlos con registros existentes. Las prácticas adecuadas de gestión de datos ayudan a mantener la integridad de los datos y permiten a los robots de RPA tomar decisiones confiables basadas en la información que manejan.
Gemelo Digital
Un gemelo digital es una representación virtual de un activo, proceso o sistema del mundo real. Replica su apariencia y comportamiento, beneficiando el desarrollo de productos, la planificación de fábrica o evaluando posibles cambios. Esto puede resultar especialmente útil si utiliza equipos de alta gama.
Tomemos como ejemplo una compañía aérea que opera aviones. Para garantizar la seguridad y eficiencia de sus operaciones, la aerolínea crea gemelos digitales para cada avión de su flota. Cada avión está equipado con varios sensores y sistemas de recopilación de datos que crean un gemelo digital correspondiente para cada avión físico. Este gemelo digital es una representación virtual del avión real, que refleja sus características físicas, componentes y sistemas. El gemelo digital se sincroniza continuamente con el avión real al recibir datos de los sensores a bordo del avión. Estos datos incluyen información sobre el rendimiento del motor, el consumo de combustible, la salud estructural, la temperatura, la presión y más.
El gemelo digital permite a los ingenieros simular varios escenarios y análisis hipotéticos. Por ejemplo, pueden probar el impacto de diferentes condiciones de vuelo, eventos climáticos o programas de mantenimiento en el rendimiento y la longevidad de la aeronave.
El gemelo digital también se puede utilizar para formar pilotos y equipos de mantenimiento. Proporciona un entorno de simulación realista donde los alumnos pueden practicar el manejo de diferentes situaciones y emergencias.
Realidad Aumentada (RA)
La realidad aumentada está relacionada con el gemelo digital. Combina información digital con el mundo real, mejorando la interactividad y proporcionando una experiencia enriquecida del entorno físico. Es particularmente beneficioso en escenarios de mantenimiento y capacitación. Por ejemplo, la AR puede proporcionar a los trabajadores de la línea de montaje instrucciones visuales y orientación superpuestas a objetos físicos. Los trabajadores pueden usar gafas AR o usar dispositivos móviles con aplicaciones de Realidad Aumentada para ver instrucciones paso a paso, reducir errores y mejorar la eficiencia.
Tecnologías en la nube
Dada la gran cantidad de datos recopilados por IoT, las plataformas en la nube escalables y rentables son esenciales para centralizar y gestionar diversas fuentes de datos. Las tecnologías en la nube facilitan el procesamiento y análisis en tiempo real de datos en streaming.
Gestión de Datos Maestros (MDM) – Eliminando silos
Lo que tienen en común los dispositivos y programas de IoT y RPA es que generan grandes cantidades de datos volátiles. Para aprovechar esos datos y hacerlos utilizables en todos los departamentos, se necesita una plataforma que almacene y gobierne los datos de manera generalizada y unificada.
Se trata de un asunto muy importante que a menudo se pasa por alto en los esfuerzos de fabricación inteligente. Según Gartner, solo el 32% de las hojas de ruta de la cadena de suministro digital que existen están alineadas bajo un proceso de gobierno único de datos y con objetivos comerciales comunes. (Gartner: Tecnologías de la cadena de suministro y transformación digital)
Las infraestructuras de datos aisladas se encuentran entre las razones más comunes del fracaso de los proyectos de transformación digital. La falta de datos unificados y de fácil acceso dificulta la integración de nuevas tecnologías de generación de datos.
¿Qué son los silos de datos y por qué son un problema?
Una plataforma centralizada con capacidades multidominio y de gobierno de datos puede garantizar la calidad de datos, agilizar el intercambio de los mismos y crear una versión única de la verdad entre los datos de productos, clientes, proveedores, activos y ubicaciones. Esto proporciona un contexto para sus datos de IoT. Los datos de IoT son siempre datos sobre un activo. Esto significa que para poder comprender correctamente los datos de los sensores, se necesitan conocimientos firmes sobre los activos monitorizados, es decir, sus datos maestros.
“Las plataformas son útiles porque abstraen muchas funciones comunes de la lógica de una aplicación específica. Los desarrolladores de aplicaciones sólo quieren centrarse en el problema específico que están resolviendo y utilizar capacidades comunes de potencia informática, almacenamiento o seguridad. Por tanto, una buena plataforma reduce drásticamente el coste de desarrollo y mantenimiento de aplicaciones”. (McKinsey y compañía, 2021)
La gestión de datos maestros le ayuda a construir la base de datos que necesita para impulsar la IA, el IoT, los gemelos digitales, la RPA y otras iniciativas de fabricación inteligente.
Hay muchas tecnologías de la Industria 4.0 que pueden ayudar a preparar su negocio para el futuro. Pero la verdadera pregunta que debe hacerse es la siguiente: ¿Qué datos necesita y cómo puede aprovecharlos?
