La Industria 4.0 está revolucionando la forma en que las empresas producen, mejoran y distribuyen sus productos. Los fabricantes están incorporando nuevas tecnologías en las instalaciones de producción y en todas sus operaciones, como el internet de las cosas (IoT), análisis y cloud computing, IA y machine learning.
Estas fábricas inteligentes están equipadas con sensores avanzados, software integrado y robótica que recogen y analizan datos, de modo que mejoran la toma de decisiones. El valor aumenta aún más cuando los datos de las operaciones de producción se combinan con los datos operativos del ERP, la cadena de suministro, el servicio al cliente y otros sistemas empresariales para llevar la visibilidad y el conocimiento a otro nivel a partir de información que antes estaba compartimentada.
Estas tecnologías digitales conducen a una mayor automatización, al mantenimiento predictivo, a la optimización automática de las mejoras de procesos y, sobre todo, a un nivel de eficiencia y capacidad de respuesta a los clientes que antes no era posible.
El desarrollo de fábricas inteligentes proporciona una oportunidad increíble a la industria manufacturera: les abre el camino a la cuarta revolución industrial. El análisis de las grandes cantidades de big data recogidas por los sensores en la fábrica garantiza la visibilidad en tiempo real de los activos de fabricación y puede proporcionar herramientas para realizar un mantenimiento predictivo con el fin de minimizar el tiempo de inactividad de los equipos.
El uso de dispositivos de IoT de alta tecnología en las fábricas inteligentes aumenta la productividad y mejora la calidad. La sustitución de modelos de negocio en los que la inspección se realiza manualmente por conocimientos visuales basados en IA reduce los errores de producción y ahorra tanto tiempo como dinero. Con una mínima inversión, el personal de control de calidad puede configurar un smartphone conectado al cloud para supervisar procesos de fabricación desde prácticamente cualquier lugar. Al emplear algoritmos de machine learning, los fabricantes pueden detectar errores al instante en lugar de hacerlo en fases posteriores, cuando las reparaciones también son más caras.
Los conceptos y tecnologías de la Industria 4.0 pueden aplicarse a todo tipo de empresas industriales, incluidas las de fabricación discreta y de procesos, así como las de petróleo y gas, minería u otros segmentos industriales.
Primera revolución industrial
A partir de finales del siglo XVIII, en Gran Bretaña, la primera revolución industrial contribuyó a la producción en masa gracias a la fuerza del agua y del vapor, que sustituía a la fuerza puramente humana y animal. Los productos se fabricaban con máquinas en lugar de producirse concienzudamente a mano.
Segunda revolución industrial
Un siglo después, en la segunda revolución industrial, se introdujeron las cadenas de montaje y el uso de petróleo, gas y energía eléctrica. Estas nuevas fuentes de energía, junto con comunicaciones más avanzadas a través del teléfono y el telégrafo, trajeron la producción en masa y cierto grado de automatización a los procesos de fabricación.
Tercera revolución industrial
Durante la tercera revolución industrial, iniciada a mediados del siglo XX, se incorporaron los sistemas informáticos, las telecomunicaciones avanzadas y el análisis de datos a los procesos de fabricación. La digitalización de las fábricas comenzó con la incorporación de controladores lógicos programables (PLC) en la maquinaria, a fin de automatizar algunos procesos y recopilar o compartir datos.
Cuarta revolución industrial
Nos encontramos en la cuarta revolución industrial, también denominada Industria 4.0. Se caracteriza por la creciente automatización y el uso de máquinas y fábricas inteligentes. Además, con la ayuda de datos informados, permite producir bienes de forma más eficiente y productiva en toda la cadena de valor. La flexibilidad aumenta para que los fabricantes puedan satisfacer mejor las necesidades de los clientes mediante una personalización en masa; en última instancia, se busca la eficiencia con un tamaño de lote 1. Gracias a que se recopilan más datos de la planta de producción y se complementan con otros datos operativos de la empresa, una fábrica inteligente puede conseguir una mayor transparencia de la información y tomar mejores decisiones.
El internet de las cosas (IoT) es un componente clave de las fábricas inteligentes. Las máquinas de la fábrica incorporan sensores con una dirección IP que permite la conexión de dichas máquinas a otros dispositivos habilitados para la web. Esta mecanización y conectividad hacen posible la recopilación, el análisis y el intercambio de grandes cantidades de datos valiosos.
El cloud computing es una pieza clave de cualquier estrategia de Industria 4.0. Para una realización plena de la fabricación inteligente se requiere conectividad e integración de la ingeniería, la cadena de suministro, la producción, las ventas, la distribución y el servicio. El cloud ayuda a hacerlo posible. Además, con el cloud, se puede procesar la gran cantidad de datos que se suelen almacenar y analizar de forma más eficiente y rentable. El cloud computing también ayuda a reducir los costes de puesta en marcha para los pequeños y medianos fabricantes, ya que les permite adaptar el proceso a sus necesidades y escalar a medida que el negocio crece.
Gracias a la IA y al machine learning, las empresas manufactureras pueden aprovechar al máximo el volumen de información generado tanto en la planta de producción como en todas sus unidades de negocio, e incluso la procedente de socios y fuentes externas. La IA y el machine learning también pueden aportar perspectivas que proporcionen visibilidad, previsibilidad y automatización de las operaciones y los procesos empresariales. Por ejemplo: las máquinas industriales son propensas a averiarse durante el proceso de producción. Con el uso de los datos recogidos de estos activos, las empresas pueden realizar un mantenimiento predictivo basado en algoritmos de aprendizaje automático, lo que se traduce en un tiempo de actividad y una eficiencia mayores.
Las exigencias de las operaciones de producción en tiempo real hacen que algunos análisis de datos deban realizarse en el "edge", es decir, donde se crean los datos. Esto minimiza el tiempo de latencia desde que se producen los datos hasta que se requiere una respuesta. Por ejemplo, la detección de un problema de seguridad o calidad puede requerir una acción casi en tiempo real con el equipamiento. El tiempo que se requiere para enviar los datos al cloud de la empresa y luego de vuelta a la fábrica puede resultar demasiado largo y, además, depende de la fiabilidad de la red. Usar edge computing también significa que los datos permanecen cerca de su origen, lo que se traduce en una reducción de los riesgos de seguridad.
Las empresas manufactureras no siempre han dado a la ciberseguridad o a los sistemas ciberfísicos la importancia que merecen. Sin embargo, la misma conectividad de los equipos operativos en la fábrica o el campo (TO) que permite procesos de fabricación más eficientes también abre nuevas vías de entrada a ataques maliciosos y malware. A la hora de llevar a cabo una transformación digital hacia la Industria 4.0, es esencial tener en cuenta un enfoque de ciberseguridad que abarque los equipos de TI y TO.
La transformación digital que ofrece 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, dispositivos, controladores lógicos programables (PLC) y otros objetos del IoT conectados a internet. Los fabricantes pueden utilizar gemelos digitales para aumentar la productividad, mejorar los flujos de trabajo y diseñar nuevos productos. Por ejemplo, al simular un proceso de producción, pueden probar cambios en el proceso para encontrar maneras de minimizar el tiempo de inactividad o mejorar la capacidad.
Los sensores integrados y la maquinaria interconectada producen una cantidad importante de big data para las empresas manufactureras. El análisis de datos puede ayudar a los fabricantes a investigar tendencias históricas, identificar patrones y tomar mejores decisiones. Dichas fábricas inteligentes también pueden utilizar los datos de otras partes de la organización y de su ecosistema ampliado de proveedores y distribuidores para obtener conocimientos más detallados. Gracias a los datos de recursos humanos, ventas o almacén, 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."
La arquitectura de red de una fábrica inteligente depende de la interconectividad. Los datos en tiempo real recogidos por los sensores, dispositivos y máquinas de la fábrica pueden ser empleados inmediatamente por otros activos de esta, y también se pueden compartir con otros componentes de la pila de software de la empresa, como la planificación de recursos empresariales (ERP) y otros programas de gestión empresarial.
Las fábricas inteligentes pueden producir bienes personalizados que satisfagan las necesidades individuales de los clientes de forma más rentable. De hecho, en muchos segmentos de la industria, los fabricantes buscan producir un "tamaño de lote 1" de manera económica. Mediante el uso de aplicaciones avanzadas de software de simulación, nuevos materiales y tecnologías como la impresión 3D, los fabricantes pueden producir fácilmente pequeños lotes de artículos personalizados para clientes concretos. Mientras que en la primera revolución industrial se trataba de producir en masa, en la Industria 4.0 se trata de personalizar en masa.
Las operaciones industriales dependen de una cadena de suministro transparente y eficiente, que debe integrarse en las operaciones de producción como parte de una estrategia sólida de Industria 4.0. Esto transforma la manera en que los fabricantes se abastecen de materias primas y entregan sus productos terminados. Al compartir algunos datos de producción con los proveedores, pueden programar mejor las entregas. Por ejemplo, si se produce una interrupción en una cadena de montaje, las entregas se pueden desviar o retrasar a fin de reducir el tiempo perdido o los costes. Además, mediante el estudio de datos meteorológicos, de socios de transporte y de comercios minoristas, las empresas pueden utilizar un envío predictivo y mandar productos terminados en el momento preciso para satisfacer la demanda de los consumidores. El blockchain se perfila como una tecnología clave para lograr la transparencia en las cadenas de suministro.
Contar con una infraestructura de TI multicloud híbrido es clave en la transformación digital para aquellos fabricantes que quieran aprovechar la Industria 4.0. El multicloud híbrido se da cuando una empresa tiene dos o más clouds públicos y privados para gestionar sus cargas de trabajo informáticas. Esto les permite optimizar sus 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 quieran transformarse digitalmente y busquen un entorno seguro y abierto pueden trasladar sus cargas de trabajo de su ubicación local al mejor entorno de cloud posible.
El aumento de las inspecciones manuales y la asistencia técnica mediante inspecciones automatizadas basadas en IA reduce los defectos de los productos, mejora la eficiencia y minimiza los falsos positivos. Normalmente el modelo de deep learning se puede entrenar rápidamente con imágenes y vídeos existentes. Una vez conectado a la cámara de un smartphone, el modelo de inspección automatizado está listo para integrarse a la línea de producción.
La transformación digital hacia la Industria 4.0 comienza con la recopilación de datos y, luego, es la inteligencia artificial la que da sentido a esos datos. Las fábricas inteligentes emplean dispositivos de IoT que conectan máquinas y sistemas informáticos para obtener una imagen clara de las plantas de producción con datos en tiempo real. A continuación, se utilizan la IA y el machine learning para extraer información práctica de las grandes cantidades de datos.
La Industria 4.0 está haciendo converger los sistemas de tecnología de la información (TI) y de tecnología operativa (TO), lo que crea interconectividad entre los equipos de fabricación autónomos y los sistemas informáticos más amplios. Los datos de TO procedentes de sensores, PLC y sistemas SCADA se están integrando con los datos de TI de sistemas MES y ERP. Esta integración, complementada con machine learning, afecta a toda la empresa, desde la ingeniería hasta las operaciones, las ventas o la calidad.
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La gestión de activos empresariales (EAM) es esencial para mantener las operaciones en funcionamiento. Los fabricantes que implementan las tecnologías de la Industria 4.0 pueden tener fácilmente muchos miles de dispositivos conectados al IoT en sus fábricas inteligentes. Para satisfacer la demanda de la Industria 4.0 y garantizar su eficiencia, cada fábrica debe tener el máximo tiempo de actividad. La gestión de activos empresariales fomenta la resiliencia y la agilidad operativas al permitir la supervisión remota de los equipos, ofrecer funciones para ampliar los ciclos de vida de los activos y proporcionar análisis para el mantenimiento predictivo.
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Lea las publicaciones del blog sobre diversos temas de la Industria 4.0, como la fabricación basada en IA, la inspección visual inteligente y el internet industrial de las cosas.