La Industria 4.0, sinónimo de fabricación inteligente, es la materialización de la transformación digital del sector, que ofrece toma de decisiones en tiempo real, mayor productividad, flexibilidad y agilidad para revolucionar la forma en que las empresas fabrican, mejoran y distribuyen sus productos.
Los fabricantes están integrando nuevas tecnologías, como el Internet de las cosas (IoT), el cloud computing, el análisis de los datos, la inteligencia artificial y el machine learning en sus instalaciones de producción y en todas sus operaciones.
Las fábricas inteligentes están equipadas con sensores avanzados, software integrado y robótica que recopilan y analizan datos y permiten una mejor toma de decisiones. Se crea un valor aún mayor cuando los datos de las operaciones de producción se combinan con los datos operativos de ERP, la cadena de suministro, el servicio de atención al cliente y otros sistemas empresariales para crear niveles totalmente nuevos de visibilidad y conocimiento a partir de información anteriormente aislada.
Estas tecnologías digitales conducen a una mayor automatización, mantenimiento predictivo, autooptimización de mejoras en los procesos y, sobre todo, un nuevo nivel de eficiencia y capacidad de respuesta a los clientes que antes no era posible.
El desarrollo de fábricas inteligentes brinda una oportunidad increíble para que la industria manufacturera ingrese a la cuarta revolución industrial. El análisis de las grandes cantidades de datos recopilados de los sensores en la planta de producción 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 IoT de alta tecnología en fábricas inteligentes conduce a una mayor productividad y una mejor calidad. La sustitución de los modelos de negocio de inspección manual por información visual impulsada por IA reduce los errores de fabricación y ahorra dinero y tiempo. Con una inversión mínima, el personal de control de calidad puede configurar un teléfono inteligente conectado a la nube para monitorizar los procesos de fabricación desde cualquier lugar. Mediante la aplicación de algoritmos de machine learning, los fabricantes pueden detectar errores de inmediato, en lugar de en etapas posteriores cuando el trabajo de reparación es más costoso.
Los conceptos y tecnologías de la Industria 4.0 pueden aplicarse a todo tipo de empresas industriales, incluyendo la fabricación discreta y por procesos, así como el petróleo y el gas, la minería y otros segmentos industriales.
Primera revolución industrial
A finales del siglo XVIII, en Gran Bretaña, la primera revolución industrial ayudó a posibilitar la producción en masa mediante el uso de energía hidráulica y de vapor en lugar de energía puramente humana y animal. Los productos terminados se construían con máquinas en lugar de producirse minuciosamente a mano.
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, trajeron la producción en masa y 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 con la incorporación de controladores lógicos programables (PLC) en la 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. Caracterizada por el aumento de la automatización y el empleo de máquinas y fábricas inteligentes, los datos informados ayudan a producir bienes de manera más eficiente y productiva en toda la cadena de valor. Se mejora la flexibilidad para que los fabricantes puedan satisfacer mejor las demandas de los clientes mediante la personalización masiva, buscando en última instancia lograr la eficiencia con, en muchos casos, un tamaño de lote de uno. Al recopilar más datos de la planta de producción y combinarlos con otros datos operativos de la empresa, una fábrica inteligente puede lograr transparencia en la información y mejores decisiones.
El IoT es un componente clave de las fábricas inteligentes. Las máquinas en la planta de producción están equipadas con sensores que cuentan con una dirección IP que permite que las máquinas se conecten con 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 piedra angular de cualquier estrategia de Industria 4.0. La plena realización de la fabricación inteligente exige conectividad e integración de la ingeniería, la cadena de suministro, la producción, las ventas y la distribución, así como el servicio. La nube ayuda a hacerlo posible. Además, la gran cantidad de datos que se almacenan y analizan se pueden procesar de manera más eficiente y rentable con la nube. El cloud computing también puede reducir los costes iniciales para los pequeños y medianos fabricantes, que pueden dimensionar adecuadamente sus necesidades y escalar a medida que crece su negocio.
La IA y el machine learning permiten a las empresas manufactureras aprovechar al máximo el volumen de información generado no sólo en la planta de producción, sino en todas sus unidades de negocio, e incluso de socios y fuentes de terceros. La IA y el machine learning pueden crear 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. El uso de los datos recogidos de estos activos puede ayudar a las empresas a realizar un mantenimiento predictivo basado en algoritmos de machine learning, lo que se traduce en un mayor tiempo de actividad y una mayor eficiencia.
Las exigencias de las operaciones de producción en tiempo real significan que algunos análisis de datos deben 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 equipo. El tiempo necesario para enviar datos a la nube de la empresa y luego de vuelta a la planta de producción puede ser demasiado largo y depende de la fiabilidad de la red. El uso del edge computing también significa que los datos permanecen cerca de su origen, lo que reduce los riesgos de seguridad.
Las empresas manufactureras no siempre han considerado la importancia de la ciberseguridad o los sistemas ciberfísicos. Sin embargo, la misma conectividad de los equipos operativos en la fábrica o el campo (OT) que permite procesos de fabricación más eficientes también expone nuevas vías de entrada para ataques maliciosos y malware. A la hora de emprender una transformación digital hacia la Industria 4.0, es fundamental tener en cuenta un enfoque de ciberseguridad que abarque los equipos de TI y OT.
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, PLC y otros objetos del IoT conectados a Internet. Los fabricantes pueden utilizar los gemelos digitales para ayudar a aumentar la productividad, mejorar los flujos de trabajo y diseñar nuevos productos. Al simular 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.
Los sensores integrados y la maquinaria interconectada producen una cantidad significativa 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. Las fábricas inteligentes también pueden utilizar datos de otras partes de la organización y su ecosistema ampliado de proveedores y distribuidores para crear conocimientos más profundos. 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".
La arquitectura de red de la fábrica inteligente depende de la interconectividad. Los datos en tiempo real recogidos de sensores, dispositivos y máquinas en la fábrica pueden ser consumidos y utilizados inmediatamente por otros activos de la fábrica, así como compartidos a través de otros componentes de la pila de software empresarial, incluida la planificación de recursos empresariales (ERP) y otro software de gestión empresarial.
Las fábricas inteligentes pueden producir bienes personalizados que satisfagan las necesidades individuales de los clientes de manera más rentable. De hecho, en muchos segmentos industriales, los fabricantes aspiran a conseguir un "tamaño de lote único" de forma económica. Al utilizar aplicaciones de software de simulación avanzadas, nuevos materiales y tecnologías como la impresión 3D, los fabricantes pueden crear fácilmente pequeños lotes de artículos especializados para clientes específicos. Mientras que la primera revolución industrial se centraba en la producción en masa, la Industria 4.0 se centra en la personalización masiva.
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. Esto transforma la forma en que los fabricantes obtienen sus materias primas y entregan sus productos terminados. Al compartir algunos datos de producción con los proveedores, los fabricantes pueden programar mejor las entregas. Por ejemplo, si una línea de montaje sufre una interrupción, las entregas se pueden redireccionar o retrasar para reducir el tiempo perdido o los costes. Además, al estudiar los datos meteorológicos, de los socios de transporte y de los minoristas, las empresas pueden utilizar el envío predictivo para enviar productos terminados en el momento justo para satisfacer la demanda de los consumidores. Blockchain está surgiendo como una tecnología clave para permitir la transparencia en las cadenas de suministro.
La creación de una infraestructura de TI multinube híbrida es un componente clave en la transformación digital para los fabricantes que buscan aprovechar la Industria 4.0. La multinube híbrida es cuando una empresa tiene dos o más nubes públicas y privadas para administrar sus cargas de trabajo informáticas. Esto les da la capacidad de optimizar sus cargas de trabajo en todas sus nubes, ya que algunos entornos son más adecuados o más rentables para ciertas cargas de trabajo. Los fabricantes que buscan una transformación digital y un entorno seguro y abierto pueden trasladar sus cargas de trabajo existentes de su ubicación local al mejor entorno de nube posible.
El aumento de las inspecciones manuales y la asistencia técnica con inspecciones automatizadas impulsadas por IA reduce los defectos del producto, mejora la eficiencia y minimiza los falsos positivos. Normalmente, el modelo de deep learning se puede entrenar rápido con imágenes y vídeos existentes. Una vez que se conecta a la cámara de un tmóvil, el modelo de inspección automatizada está listo para agregarse a la línea de producción.
La transformación digital hacia la Industria 4.0 comienza con la recopilación de datos y luego agrega inteligencia artificial para darle sentido a esos datos. Las fábricas inteligentes emplean dispositivos IoT que conectan máquinas y ordenadores para obtener una imagen clara de la instalación de fabricación con datos en tiempo real. Luego se utilizan la inteligencia artificial y el machine learning para extraer información útil de las grandes cantidades de datos.
La Industria 4.0 está provocando la convergencia de los sistemas de tecnología de la información (TI) y tecnología operativa (OT), creando interconectividad entre los equipos de fabricación autónomos y los sistemas informáticos más amplios. Los datos de OT de sensores, PLC y sistemas SCADA se están integrando con los datos de TI de los sistemas MES y ERP. Aumentada por el aprendizaje automático, esta integración impacta en toda la empresa, desde la ingeniería hasta las operaciones, las ventas y la calidad.
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La gestión de activos empresariales (EAM) es esencial para mantener las operaciones en funcionamiento. 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 satisfacer 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 resiliencia y la agilidad operativas al permitir la monitorización remota de los equipos, ofrecer funcionalidad para ampliar los ciclos de vida de los activos y proporcionar análisis para el mantenimiento predictivo.
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