Cómo las tecnologías de la Industria 4.0 están cambiando la fabricación

La industria 4.0 está revolucionando la forma en que las empresas fabrican, mejoran y distribuyen sus productos. Los fabricantes están integrando tecnologías habilitadoras, incluyendo el Internet de las cosas (IoT), cloud computing y analítica, y la IA y machine learning en sus instalaciones de producción y en todas sus operaciones. Estas fábricas inteligentes están equipadas con sensores avanzados, software integrado y robótica, que recopilan y analizan datos y permiten tomar mejores decisiones. El valor aún más alto se crea cuando los datos de las operaciones de producción se combinan con datos operativos de ERP, cadena de suministro, servicio al cliente y otros sistemas empresariales para crear nuevos niveles de visibilidad y conocimientos a partir de la información previamente aislada. Esta tecnología favorece una mayor automatización, un mantenimiento predictivo, autooptimización de las mejoras de procesos y, sobre todo, un nuevo nivel de eficiencia y capacidad de respuesta a los clientes, imposible hasta ahora.

El desarrollo de fábricas inteligentes ofrece una oportunidad increíble a los fabricantes que entran en la cuarta revolución industrial. El análisis de las grandes cantidades de datos recopilados de los sensores en plantas de fábrica garantiza la visibilidad en tiempo real de los activos de fabricación y puede proporcionar herramientas para realizar el mantenimiento predictivo con el objetivo de minimizar el tiempo de inactividad del equipo. 

El uso de dispositivos de IoT en las fábricas inteligentes incrementa la productividad y mejora la calidad. La sustitución de la inspección manual por conocimientos visuales basados en IA reduce el número de errores de fabricación y permite ahorrar tiempo y dinero. Con una inversión mínima, el personal de control de calidad puede configurar un smartphone conectado al cloud para supervisar los procesos de fabricación desde prácticamente cualquier lugar. Mediante la aplicación de algoritmos de machine learning, los fabricantes pueden detectar errores inmediatamente, en lugar de en etapas posteriores, cuando el trabajo de reparación resulta más caro.

Los conceptos y tecnologías de la Industria 4.0 se pueden aplicar a todo tipo de empresas industriales, incluyendo la fabricación discreta y de procesos, así como los sectores de petróleo y gas, minería y otros segmentos industriales. 
 

De la máquina de vapor a los sensores: el contexto histórico para la Industria 4.0

Primera revolución industrial

A partir de finales del siglo XVIII en Gran Bretaña, la primera revolución industrial habilitó la producción en masa mediante el uso de agua y energía de vapor en lugar de simplemente utilizar la capacidad humana y animal. Los productos terminados se fabricaban con máquinas en lugar de producirse a mano meticulosamente.

Segunda revolución industrial

Un siglo más tarde, la segunda revolución industrial introdujo las líneas de montaje y el uso del petróleo, el gas y la energía eléctrica. Estas nuevas fuentes de energía, junto con comunicaciones más avanzadas a través del teléfono y el telégrafo, incrementaron la producción en masa y aplicaron cierto grado de automatización a los procesos de fabricación.

Tercera revolución industrial

La tercera revolución industrial, que comenzó a mediados del siglo XX, añadió ordenadores, telecomunicaciones avanzadas y análisis de datos a los procesos de fabricación. La digitalización de las fábricas comenzó mediante la incorporación de controladores lógicos programables (PLC) en maquinaria para ayudar a automatizar algunos procesos y recopilar y compartir datos.

Cuarta revolución industrial

Ahora nos encontramos en la cuarta revolución industrial, también conocida como Industria 4.0, que se caracteriza por el incremento de la automatización y el empleo de fábricas inteligentes informadas por datos para producir bienes de manera más eficiente y productiva. Se mejora la flexibilidad para que los fabricantes puedan cubrir mejor las demandas de los clientes mediante la personalización masiva, buscando en última instancia la eficiencia, en muchos casos, con un tamaño de lote unitario. Al recopilar más datos de la planta de fábrica y combinarlos con otros datos operativos de la empresa, una fábrica inteligente permite tomar mejores decisiones.

¿Qué tecnologías están impulsando la Industria 4.0?

icono que representa una máquina

Internet de las cosas (IoT)

El Internet de las cosas (IoT) es un componente clave de las fábricas inteligentes. Las máquinas en la planta de fábrica están equipadas con sensores que cuentan con una dirección IP que permite a las máquinas conectarse con otros dispositivos habilitados para web. Esta conectividad hace posible que se recopilen, analicen e intercambien grandes cantidades de datos de gran valor.

icono que representa una carga

Cloud computing

Cloud computing es un eje central de cualquier estrategia de Industria 4.0. La plena materialización de la fabricación inteligente exige conectividad e integración de ingeniería, cadena de suministro, producción, ventas y distribución, y servicio. Cloud ayuda a que sea posible. Además, la gran cantidad de datos que se almacenan y analizan se pueden procesar de forma más eficiente y rentable con cloud. El cloud computing también reduce los costes iniciales para pequeños y medianos fabricantes, que pueden dimensionar sus necesidades y escalar a medida que crece su negocio.

icono que representa la inteligencia artificial

IA y machine learning

La IA y machine learning permiten a las empresas de fabricación aprovechar al máximo el volumen de información que se genera no solo en la planta de fábrica, sino también en sus unidades de negocio, e incluso de socios y fuentes de terceros. La IA y machine learning pueden generar conocimientos que proporcionan visibilidad, previsibilidad y automatización de las operaciones y procesos de negocio. Por ejemplo: Las máquinas industriales son propensas a romperse durante el proceso de producción. El uso de datos recopilados a partir de estos activos puede ayudar a las empresas a realizar un mantenimiento predictivo basado en algoritmos de machine learning, lo que aumenta el tiempo de actividad y la eficiencia.

icono que representa el análisis de datos

Edge computing

Las demandas de las operaciones de producción en tiempo real significan que algunos análisis de datos deben realizarse en el "borde", es decir, donde se crean los datos. Esto minimiza el tiempo de latencia desde el momento en que se generan los datos a cuando se requiere una respuesta. Por ejemplo, la detección de un problema de seguridad o de calidad puede requerir una acción casi en tiempo real con el equipo. El tiempo necesario para enviar datos al cloud empresarial y luego devolverlos a la planta de fábrica puede ser demasiado largo y depende de la fiabilidad de la red. El uso de edge computing también significa que los datos permanecen cerca de su origen, lo que reduce los riesgos de seguridad.

icono que representa la seguridad de los datos

Ciberseguridad

Las empresas de fabricación no siempre han considerado la importancia de la ciberseguridad. Sin embargo, la misma conectividad del equipo operativo en la fábrica (tecnología operativa o TO) que permite procesos de fabricación más eficientes también expone nuevas vías de acceso para ataques maliciosos y malware. Cuando se está realizando una transformación digital a la Industria 4.0, es fundamental tener en cuenta un enfoque de ciberseguridad que cubra los equipos de TI y TO.

icono que representa un gemelo digital

Gemelos digitales

La transformación digital ofrecida por la Industria 4.0 ha permitido a los fabricantes crear gemelos digitales que son réplicas virtuales de procesos, líneas de producción, fábricas y cadenas de suministro. Un gemelo digital se crea extrayendo datos de sensores de IoT, dispositivos, PLC y otros objetos conectados a Internet. Los fabricantes pueden utilizar los gemelos digitales para aumentar la productividad, mejorar los flujos de trabajo y diseñar nuevos productos. A través de la simulación de un proceso de producción, por ejemplo, los fabricantes pueden probar cambios en el proceso para encontrar formas de minimizar el tiempo de inactividad o mejorar la capacidad.

Características de una fábrica inteligente

Hombre que trabaja en ordenador

Análisis de datos para optimizar la toma de decisiones

Los sensores integrados y la maquinaria interconectada generan una cantidad significativa de datos para las empresas de fabricación. La analítica de datos puede ayudar a los fabricantes a investigar las tendencias históricas, identificar patrones y tomar mejores decisiones. Las fábricas inteligentes también pueden utilizar datos de otras partes de la organización y su ecosistema ampliado de proveedores y distribuidores para crear más información de valor. Al observar los datos de recursos humanos, ventas o almacenamiento, los fabricantes pueden tomar decisiones de producción basadas en los márgenes de ventas y el personal. Se puede crear una representación digital completa de las operaciones como un "gemelo digital".

Trabajador de fábrica ajustando una máquina

Integración de TI-TO

La arquitectura de red de la fábrica inteligente depende de la interconectividad. Los datos en tiempo real recopilados de sensores, dispositivos y máquinas en planta de fábrica pueden ser consumidos y utilizados inmediatamente por otros activos de la fábrica, así como compartidos entre otros componentes de la pila de software empresarial, incluyendo la planificación de recursos empresariales (ERP) y otros software de gestión empresarial.

Un hombre trabajando en la automatización de una fábrica

Fabricación personalizada

Las fábricas inteligentes pueden producir bienes personalizados que satisfagan las necesidades de los clientes individuales de manera más rentable. Los fabricantes pueden crear fácilmente pequeños lotes de artículos especializados para clientes particulares mediante aplicaciones de software de simulación avanzada, nuevos materiales y tecnologías como la impresión en 3-D. Mientras que la primera revolución industrial giró en torno a la producción en masa, la Industria 4.0 se refiere a la personalización masiva.

Gran instalación de almacenamiento

Cadena de suministro

Las operaciones industriales dependen de una cadena de suministro transparente y eficiente, que debe integrarse con las operaciones de producción como parte de una sólida estrategia de Industria 4.0. De este modo, se transforma la forma en que los fabricantes utilizan sus materias primas y entregan sus productos acabados. Al compartir algunos datos de producción con los proveedores, los fabricantes pueden planificar mejor las entregas. Si, por ejemplo, una línea de ensamblaje sufre una interrupción, las entregas se pueden redireccionar o retrasar para reducir el coste o el tiempo perdido. Además, con los datos meteorológicos, del socio de transporte y minorista, las empresas pueden utilizar el envío predictivo para enviar productos terminados en el momento justo para satisfacer la demanda de los consumidores. Blockchain está emergiendo como tecnología clave para habilitar la transparencia en las cadenas de suministro.

Arquitectura de TI de multicloud híbrido e Industria 4.0

La creación de una infraestructura de TI de multicloud híbrido es un componente clave en la transformación digital para los fabricantes que quieren aprovechar la Industria 4.0. El multicloud híbrido es cuando una empresa tiene dos o más clouds públicos y privados para gestionar sus cargas de trabajo informáticas. Esto les ofrece la capacidad de optimizar las cargas de trabajo en todos sus clouds, ya que algunos entornos son más adecuados o más rentables para determinadas cargas de trabajo. Los fabricantes que buscan una transformación digital y un entorno abierto seguro pueden mover sus cargas de trabajo existentes desde su ubicación local al mejor entorno cloud posible.  

Industria 4.0 e IBM

Los conocimientos visuales de IA generan una mayor productividad

Aumentar las inspecciones manuales con inspecciones automatizadas impulsadas por IA reduce los defectos del producto, mejorando la eficiencia y minimizando los falsos positivos. Normalmente, el modelo de deep learning se puede entrenar rápidamente con imágenes y vídeos existentes. Una vez conectado a una cámara de smartphone, el modelo de inspección automatizada está listo para ser agregado a la línea de producción.

Fabricación basada en IA

La transformación digital a la Industria 4.0 empieza con la recopilación de datos, luego añade inteligencia artificial para dar sentido a estos datos. Las fábricas inteligentes emplean dispositivos de IoT que conectan máquinas y ordenadores para obtener una imagen clara de la instalación de fabricación con datos en tiempo real. A continuación, se aplica IA y machine learning para extraer información procesable de las grandes cantidades de datos generados.

Gestión y mantenimiento de activos inteligentes

La gestión de activos empresariales (EAM) es fundamental para mantener las operaciones en ejecución. Los fabricantes que implementan tecnologías de la Industria 4.0 pueden tener fácilmente muchos miles de dispositivos conectados a IoT en sus fábricas inteligentes. Para atender las demandas de la industria 4.0, cada uno debe tener el máximo tiempo de actividad para garantizar la eficiencia. La gestión de activos empresariales impulsa la agilidad y la resiliencia operativa, ya que permite la supervisión remota del equipo, ofreciendo funciones para ampliar los ciclos de vida de los activos y proporcionando analítica para el mantenimiento predictivo.

La convergencia de TI y TO es una pieza clave de la Industria 4.0

La Industria 4.0 está favoreciendo la convergencia de los sistemas de tecnología de la información (TI) y tecnología operativa (TO), creando interconectividad entre equipos de fabricación autónomos y sistemas informáticos más amplios. Los datos de TO de sensores, PLC y sistemas SCADA se están integrando con los datos de TI de los sistemas MES y ERP. Esta integración, reforzada con machine learning, afecta a toda la empresa, desde la ingeniería hasta las operaciones, las ventas y la calidad.

Recursos

El aspecto de la fabricación de la transformación digital: fábricas inteligentes

Cumpla la promesa de la Industria 4.0: transformar sus tecnologías de producción existentes conectando dispositivos de IoT, recopilando y analizando datos en tiempo real y optimizando su proceso de fabricación.

Protección para el Internet de las cosas

El treinta y seis por ciento de los ejecutivos cree que proteger sus plataformas de IoT es un reto importante para sus organizaciones.

¿Por qué una empresa cree que este entorno de trabajo es la clave de una fábrica inteligente?

El fabricante de componentes aeroespaciales Meggitt, con sede en el Reino Unido, adopta el potencial de la Industria 4.0 para garantizar una entrega sin errores y cero defectos.

Cómo la fabricación inteligente puede optimizar las fábricas en esta nueva era

Combine datos recopilados a través del Internet de las cosas industrial (IIoT) para desarrollar funcionalidades de mantenimiento predictivo e incentivar la colaboración entre el personal de fabricación clave.

Los conocimientos visuales de IA impulsan la eficiencia en la fabricación

Mejore significativamente la eficiencia de los procesos y la calidad del producto empleando inspecciones visuales basadas en IA de los entornos operativos.

Publicaciones de blog sobre Industria 4.0

Lea las publicaciones de blog que tratan temas relacionados con la Industria 4.0, incluyendo la fabricación basada en IA, la inspección visual inteligente y el Internet de las cosas industrial.

Soluciones

Servicios de consultoría de IoT

Cuente con los especialistas de IBM para ayudarle a modelar y desplegar su visión de las operaciones conectadas y habilitadas para IoT, con la que podrá alcanzar nuevos niveles de agilidad y flexibilidad.

¿Qué es la gestión de activos empresariales (EAM)?

Deje que los expertos de IBM le ayuden a gestionar sus activos físicos y equipos aprovechando los sensores y dispositivos habilitados para IoT para mejorar la eficiencia y maximizar las inversiones en recursos.

IBM Maximo Visual Inspection: mejore la inspección visual con IA

Despliegue tecnologías de visión informática de IA ye IoT dentro de su entorno operativo para supervisar sus activos y detectar problemas de producción más rápido.

Modernice las aplicaciones empresariales con aplicaciones SAP

Deje que los profesionales de IBM le ayuden a sacar el máximo partido de sus datos y transacciones SAP mejorando la producción y aumentando la visibilidad de la cadena de suministro y el tiempo de actividad de los activos.

Mejore la gestión de la cadena de suministro y la logística en la fabricación

IBM Solutions puede ayudarle a crear una mejor cadena de suministro y a reducir la complejidad aplicando automatización mediante IA y el despliegue del Internet de las cosas industrial (IIoT).

Internet de las cosas (IoT) en IBM Cloud

Al desplegar dispositivos de IoT en IBM Cloud, puede recopilar y procesar datos fácilmente y, a continuación, obtener información de valor generada por IA para mejorar su negocio.