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6 tecnologías clave en la Industria 4.0

Jul 17, 2018 6:30:12 AM / by Hugo Dominguez

LAS PLANTAS INDUSTRIALES con una mano de obra altamente intensiva y poca automatización son una imagen que cada día es más obsoleta. La irrupción de diversas tecnologías que forman parte de la Cuarta Revolución Industrial ha creado un nuevo paradigma en la manera en que producimos (y que consumimos, también), y la forma en que las personas se interrelacionan en un mundo de manufactura altamente tecnológica.

De manera específica, ¿En qué consisten son esas herramientas tecnológicas y cuál es su impacto y aporte a la transformación de los procesos industriales?

Internet (Industrial) de las cosas: el centro de todo

Se trata de uno de los conceptos con los que el mundo se ha familiarizado y cuya democratización ¾o acceso¾ para todos ha sido más vertiginosa. En nuestras vidas cotidianas se ha vuelto común controlar, por ejemplo, dispositivos como la televisión, lavadora o refrigerador desde nuestro teléfono inteligente y ayudado solo por una red wifi.

Esta interconexión de sistemas, máquinas y dispositivos también sucede en las plantas industriales, en un concepto que se entiende como Internet Industrial de las Cosas (IIoT), que se apoya en el uso de sensores inteligentes para la recopilación y almacenamiento de datos.

La trazabilidad de los procesos ya lleva algunos años implementándose en planta, pero el IIoT ofrece nuevas oportunidades para que los tomadores de decisiones se hagan de información mucho más detallada y precisa.

Esta tendencia es la base sobre la que se construye la Cuarta Revolución Industrial y, por ende, todas las tecnologías que se deriven de ella. Sin el IIoT no tendría sentido hablar de fábrica conectadas y digitalizadas (con los equipos generando y transmitiendo datos de procesos operativos), gestión industrial o de planta y de inventarios (facilitando información para tareas de mantenimiento productivo o para logística), control de calidad (a través de sensores que generan datos en todo el ciclo productivo), así como gestión de la cadena de suministro (órdenes en línea y secuenciación de los proveedores, una herramienta que ha creado un exitoso modelo de ensamble en la industria automotriz, por ejemplo).

El IIoT va de la mano con otra tendencia que, sin ser tan nueva, recientemente ha sido adaptada en la industria: la computación en la nube, ya sea en sus modalidades de software, infraestructura o plataforma como servicio. Muchos proveedores de servicios tecnológicos industriales están tratando de crear la plataforma ideal de servicios de software — una especie de Uber o iOS industrial — donde los manufactureros puedan acceder a herramientas de obtención y análisis de datos. El impacto de la computación en la nube se ha dado, hasta ahora, a través del desarrollo de aplicaciones específicas que ayudan a mejorar la productividad de los procesos. La mejor noticia es que, pese a que muchas de ellas son plataformas abiertas, mantienen altos índices de seguridad.

Big Data: ¿Para qué sirve la información?

Todo el tiempo, las empresas y las personas generan cantidades de información que muchas veces no puede ser procesada; sin embargo, para clasificarse como Big Data debe cumplir con 3 características: variedad, volumen y velocidad. Otra peculiaridad es que BigData incluye tanto la información estructurada como la no estructura, y es la capacidad de interpretar esta última donde está el mayor aporte de esta tendencia. Cuando los datos tienen las características anteriores, los sistemas de procesamiento tradicionales son incapaces para aprovecharla. Big Data es, precisamente, la capacidad de gestionarlos –lo que implica el registro, almacenamiento, procesamiento y análisis– adecuadamente para tomar decisiones.

Pensemos en un ejemplo: los aviones de última generación podrán generar hasta un terabyte de datos en cada vuelo, pues muchos de sus sistemas y componentes estarán conectados a internet. La pregunta es ¿qué pueden hacer las aerolíneas con toda esa información para mejorar sus procesos internos y servicios hacia el usuario?

En la industria manufacturera, esta tendencia también ofrece una oportunidad para gestionar los datos que generan las plantas industriales a través de sus máquinas y equipos; esta información tienen que ver con aspectos específicos como temperatura, presión, humedad, consumo de energía por máquina e, incluso, por pieza producida. Hoy en día, las fábricas pueden utilizar esta información para reducir errores, su margen de desperdicios y, por ende, corregir fallas y tener una estructura de costos más eficiente; y no solo de forma interna, sino extenderlo hacia la gestión de la cadena de suministro y servicios de logística. La mejor noticia es que se trata de información histórica que las plantas generan de manera cotidiana, en todo momento, por lo que las empresas pueden partir de datos históricos para establecer patrones y predecir comportamientos futuros; esto último con ayuda de otra herramienta tecnológica que es parte de la Industria 4.0, conocida como Inteligencia Artificial.

Inteligencia Artificial: cómo entenderla (y sacarle provecho)

¿Las máquinas aprenden por sí mismas a hacer tareas específicas? Sí — aunque lo hacen con base en un software previamente programado y controlado — , y su impacto en la industria también puede ser disruptivo.

Los robots no son un tema nuevo en las plantas; de hecho, ya han pasado varias décadas desde que las primeras plantas automotrices comenzaron a incorporarlos.

Pero ¿qué tal si esos robots aprenden a interactuar con su entorno y tomar decisiones basadas en algoritmos inteligentes? Sí, y para ello se basan en potentes herramientas tecnológicas como reconocimiento de visión y discurso, IoT, entendimiento del lenguaje natural, visión computarizada y clasificación heurística, entre otras.

Dentro de la Inteligencia Artificial hay una subrama con gran impacto en la industria manufacturera conocida como Machine Learning (ML), la cual comenzó a desarrollarse a partir del estudio del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional. Hoy en día se trata de una disciplina científica relacionada con el diseño y desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras evolucionar y mejorar su comportamiento basado en datos históricos. La ingeniería de software, entre otras, es una de las disciplinas con mayor potencial en esta rama.

El uso de ML en el proceso de ensamblaje es  crucial para dar pie a la fabricación inteligente, donde los robots interactúan y aprenden de forma automática. Los beneficios que ha traído a la industria están en la reducción de los costos de mano de obra, reducir los defectos del producto, acortar los tiempos de inactividad no planificados, mejorar los tiempos de transición y aumentar la velocidad de producción.

Aunque se trata de muchas tecnologías incipientes, no hay duda que su adopción en las plantas manufactureras cobra mucho sentido por el grado de eficiencia y precisión que pueden aportar en procesos que, desde ahora, son clave para que las industrias se mantengan a la vanguardia y, por ende, en el mercado, tales como fabricación adaptativa y ágil, control de calidad automatizado, mantenimiento y calidad predictivas, planeación de la demanda y la consecuente gestión de la cadena de suministro a partir de Inteligencia Artificial, entre otros.

Realidad virtual y aumentada

La creación de imágenes y experiencias virtuales, tan de moda en la industria de los videojuegos, también ha incursionado en la manufactura, donde la generación de ambientes computarizados y tridimensionales ha creado una nueva forma de producir: los gemelos digitales, una herramienta de simulación que permite replicar, con un alto grado de precisión, el comportamiento de una línea de producción (o de una planta entera) y del producto a fabricar.

En el mundo industrial, el gemelo digital funge como una representación virtual de la línea de producción y su aporte ha reducido los tiempos de fase de pruebas y prototipado, eliminando la posibilidad de errores antes de montar de manera real una línea de ensamble. Si se considera que las inversiones en planta son altas y los márgenes suelen ser reducidos, esta herramienta tecnológica es de alto valor para los tomadores de decisión.

Los gemelos digitales son tan avanzados que son capaces de interactúar con los ambientes reales de la planta, interrelacionándose con los equipos y máquinas, para recibir nuevos datos y ayudar a crear un nuevo modelo.

Por su parte, la realidad aumentada (RA) se ha aplicado para facilitar tareas que generalmente lleva a cabo el personal operativo. Pensemos en plantas altamente secuenciadas — como sucede en automotriz y electrónica, por ejemplo — , con miles de componentes yendo y viviendo por la línea de producción; aquí, la realidad aumentada puede servir para resolver dudas que tengan los operarios durante el ensamble, en lugar de recurrir a monótonos y confusos manuales impresos que, aunque son útiles, pueden llevar más tiempo en su entendimiento y aplicación. Las empresas que se especializan en el desarrollo de estas soluciones han logrado digitalizarlos para hacerlas visibles y controlables a través de dispositivos electrónicos, por lo cual muchas veces el operario ni siquiera tiene que distraerse de su trabajo.

Este mismo caso puede aplicar para tareas de mantenimiento y soporte. Aquí un ejemplo: muchas empresas fabricantes de maquinaria herramienta tienen apenas oficinas comerciales en México, por lo que los servicios de mantenimiento suelen ser un dolor de cabeza para todos. La realidad aumentada está resolviendo esto, pues ahora es posible que un operador local se conecte en línea con su proveedor y, a través de algún dispositivo de RA, como lentes o tablets, transmita la visión del equipo a reparar, con un enfoque particular en la falla que desea corregir; el proveedor, con base en esto, puede dar instrucciones o asesoría en tiempo real, con indicaciones virtuales, para resolver el problema casi de inmediato. Cualquier industrial conoce el impacto económico que tiene una máquina que no produce, por lo que los beneficios de esto son incalculables.

Tanto la realidad aumentada, como la real, han comenzado a explorarse en aplicaciones combinadas, como puede ser la Aplicación de Realidad Mixta (MiRA, por Mixed Reality Applications), la cual combina la visión de objetos reales con elementos virtuales para ofrecer diseños o modelos interactivos.

Manufactura aditiva: sus alcances reales

Es, también, una de las tecnologías que goza de una mayor asimilación y entendimiento. En su definición más amplia, se refiere a la fabricación, capa por capa, de objetos a partir de archivos digitales en 3D y, hoy en día, es posible hacerlo en plástico y metal.

Esta forma disruptiva de producir ha creado un nuevo paradigma: la fabricación de objetos personalizados y a un bajo volumen, lo que en su momento retó a las industrias tradicionales, caracterizadas siempre por producciones a escala masiva, de bajo costo y con pocas posibilidades de adaptar productos a necesidades específicas.

Aun así, el principal valor de esta tecnología no es tanto en la producción de bienes de consumo final, sino en la creación y mejora de moldes y prototipos.

En este caso, sus aplicaciones y casos de uso se mueven en una decena de industrias que van desde la aeroespacial, automotriz, salud, electrónica y defensa.

Robótica avanzada: una revolución

El término no se refiere a una revuelta organizada por androides que se rebelan contra su condición, sino a la transformación que plantea para las plantas industriales. La robótica avanzada es la tendencia de Industria 4.0 que está teniendo el impacto más directo en la fuerza laboral. Tal como lo hicieron los primeros robots y PLC´s, sustituyendo tareas de bajo valor que, además, resultaban peligrosas para los obreros, la robótica avanzada promete traer una mayor especialización, precisión y seguridad en los procesos.

Gracias a avanzados programas de software, hoy es posible tener robots modulares que ejecuten diversas tareas, no una sola y repetitiva, con una integración mucho más rápida y menos tortuosa en la línea de producción, además de ofrecer una mayor colaboración con los humanos — por ello quizá cada vez sea menos común ver enormes brazos robóticos encerrados en jaulas o alejados de las personas–.

¿Es el fin del empleo en la planta? No, pero sí es una transformación radical en el tipo de puestos que requieren la empresas industriales, las cuales hoy en día buscan perfiles de mayor especialización y flexibles hacia cualquier cambio tecnológico. Las nuevas labores del personal serán reorientadas hacia el desarrollo de soluciones a los problemas en la planta a través de la creatividad y el pensamiento estratégico, pero ya contaremos de esto en otras publicaciones.

En resumen, son tendencias tecnológicas que ya están transformando el mundo manufacturero, por lo cual su asimilación, entendimiento y adaptación a los procesos es necesaria no solo para potenciar nuestras habilidades como empresa, sino para desarrollar nuevos modelos de negocio. En Gesta Labs podemos ayudarte a comprender el impacto que pueden tener en la transformación de tu negocio. Más información en https://gestalabs.com/

Tags: Big Data, Inteligencia Artificial, 3D, IoT, Blog, Manufactura aditiva, Internet, Realidad Virtual, Robótica, Blockchain, Realidad Aumentada

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