La Industria 4.0 es la realización de la transformación digital del campo, 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), la computación y el analytics en la nube, la IA 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 datos operativos de ERP, cadena de suministro, atención al cliente y otros sistemas empresariales para crear niveles totalmente nuevos de visibilidad e insight a partir de información que anteriormente estaba aislada.
Estas tecnologías digitales llevan a una mayor automatización, mantenimiento predictivo, optimización propia de mejoras de procesos y, sobre todo, a un nuevo nivel de eficiencias y capacidad de respuesta a los clientes que antes no era posible.
El desarrollo de fábricas inteligentes ofrece una oportunidad asombrosa para que la industria manufacturera entre en la cuarta revolución industrial. El análisis de las grandes cantidades de big data recolectadas 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 del equipamiento.
El uso de dispositivos IoT de alta tecnología en fábricas inteligentes deriva en una mayor productividad y una mejor calidad. Reemplazar los modelos de negocio de inspección manual con insights visuales impulsados 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 monitorear los procesos de fabricación desde cualquier lugar. Al aplicar algoritmos de machine learning, los fabricantes pueden detectar errores de inmediato, en lugar de hacerlo en etapas posteriores, cuando el trabajo de reparación es más costoso.
Los conceptos y tecnologías de la Industria 4.0 se pueden aplicar en todo tipo de empresas industriales, incluida la fabricación discreta y de procesos, así como en petróleo y gas, minería y otros segmentos industriales.
Primera revolución industrial
A partir de finales del siglo XVIII en Gran Bretaña, la primera revolución industrial ayudó a permitir 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 elaborarlos minuciosamente a mano.
Segunda revolución industrial
Un siglo después, la segunda revolución industrial introdujo las líneas de montaje y el uso de petróleo, gas y energía eléctrica. Estas nuevas fuentes de energía, junto con comunicaciones más avanzadas por teléfono y telégrafo, llevaron 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, agregó computadoras, 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 estamos en la cuarta revolución industrial, también conocida como Industria 4.0. Caracterizados por una creciente automatización y el empleo de máquinas y fábricas inteligentes, los datos fundamentados 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: en última instancia, se busca lograr eficiencia, en muchos casos, lot-size-one. Al recopilar más datos de la planta de producción y combinarlos con otros datos operativos de la empresa, una fábrica inteligente puede lograr transparencia de 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.
La computación en la nube es la piedra angular de cualquier estrategia de la Industria 4.0. La plena realización de la fabricación inteligente exige conectividad e integración de ingeniería, cadena de suministro, producción, ventas y distribución, así como servicio. La nube ayuda a hacerlo posible. Además, la gran cantidad de datos que normalmente se almacenan y analizan se puede procesar de manera más eficiente y rentable con la nube. La computación en la nube también puede reducir los costos iniciales para los pequeños y medianos fabricantes, que pueden dimensionar sus necesidades y escalar a medida que crece su negocio.
La IA y el machine learning permiten a las empresas de fabricación aprovechar al máximo el volumen de información generada no solo en la planta de producción, sino también en todas sus unidades de negocio, e incluso de asociados y fuentes de terceros. La IA y el machine learning pueden crear insights que proporcionan visibilidad, previsibilidad y automatización de las operaciones y los procesos empresariales. Por ejemplo, las máquinas industriales tienden a averiarse durante el proceso de producción. El uso de los datos recopilados de estos activos puede ayudar a las empresas a realizar un mantenimiento predictivo basado en algoritmos de machine learning, lo que resulta en más tiempo de actividad y mayor eficiencia.
Las demandas de las operaciones de producción en tiempo real significan que algunos análisis de datos deben realizar en el "borde", 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 necesario para enviar datos a la nube empresarial y luego volver a la planta de fábrica puede ser demasiado largo y depende de la confiabilidad de la red. El uso de edge computing también significa que los datos permanecen cerca de su fuente, lo que reduce los riesgos de seguridad.
Las empresas manufactureras no siempre consideraron la importancia de la ciberseguridad o los sistemas ciberfísicos. Sin embargo, la misma conectividad del equipamiento operativo en la fábrica o el campo (OT), que permite procesos de fabricación más eficientes, también expone nuevas rutas de entrada para ataques maliciosos y malware. Al llevar a cabo una transformación digital hacia la Industria 4.0, es esencial considerar un enfoque de ciberseguridad que abarque el equipamiento 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 de IoT conectados a Internet. Los fabricantes pueden emplear 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 analytics de datos puede ayudar a los fabricantes a investigar tendencias históricas, identificar patrones y tomar mejores decisiones. Las fábricas inteligentes también pueden emplear datos de otras partes de la organización y su ecosistema ampliado de proveedores y distribuidores para crear insights 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 recopilados de sensores, dispositivos y máquinas en la planta de producción pueden ser consumidos y empleados inmediatamente por otros activos de la fábrica, así como compartidos entre otros componentes de la pila de software empresarial, incluida la planeación de recursos empresariales (ERP) y otro software de gestión empresarial.
Las fábricas inteligentes pueden producir bienes personalizados que satisfagan las necesidades de los clientes individuales de manera más rentable. De hecho, en muchos segmentos de la industria, los fabricantes aspiran a lograr un "lot-size-one" de manera económica. Mediante el uso de aplicaciones avanzadas de software de simulación, nuevos materiales y tecnologías, como la impresión 3D, los fabricantes pueden crear fácilmente pequeños lotes de artículos especializados para clientes particulares. Mientras que la primera revolución industrial se trataba de la producción en masa, la Industria 4.0 se trata de la personalización masiva.
Las operaciones industriales dependen de una cadena de suministro transparente y eficiente, la cual debe integrarse con las operaciones de producción como parte de una estrategia robusta de Industria 4.0. Esto transforma la manera en que los fabricantes recurren a 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 ensamblaje está experimentando una interrupción, las entregas se pueden redireccionar o retrasar para reducir el tiempo o el costo desperdiciados. Además, al estudiar el clima, y los datos de asociados de transporte y minoristas, las empresas pueden utilizar el envío predictivo para distribuir productos terminados en el momento justo para satisfacer la demanda de los consumidores. El blockchain está emergiendo como una tecnología clave para permitir la transparencia en las cadenas de suministro.
La construcción de una infraestructura de TI de multinube híbrida es un componente clave en la transformación digital para los fabricantes que buscan beneficiarse de la Industria 4.0. La multinube híbrida es cuando una empresa tiene dos o más nubes públicas y privadas para gestionar sus cargas de trabajo de computación. Esto les permite optimizar sus cargas de trabajo en todas sus nubes, ya que algunos entornos son más adecuados o más rentables para determinadas cargas de trabajo. Los fabricantes que buscan la transformación digital y un entorno seguro y abierto pueden trasladar sus cargas de trabajo existentes de su ubicación on-premises al mejor entorno de nube posible.
Aumentar las inspecciones manuales y la asistencia técnica con inspecciones automatizadas basadas en IA reduce los defectos de los productos, mejorando la eficacia y minimizando los falsos positivos. Normalmente, el modelo de aprendizaje profundo puede entrenarse rápidamente con imágenes y videos existentes. Una vez conectado a la cámara de un smartphone, el modelo de inspección automatizado está listo para incorporarse 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 dar sentido a esos datos. Las fábricas inteligentes emplean dispositivos IoT que conectan máquinas y computadoras para obtener una imagen clara de las instalaciones de fabricación con datos en tiempo real. Luego, la IA y el machine learning se emplean para extraer insights aplicables en la práctica de las grandes cantidades de datos.
La Industria 4.0 está propiciando la convergencia de los sistemas de tecnología de la información (TI) y de tecnología operativa (OT), creando interconectividad entre los equipos de fabricación autónomos y los sistemas informáticos más amplios. Los datos OT de sensores, PLC y sistemas SCADA se están integrando con los datos TI de los sistemas MES y ERP. Aumentada por el machine learning, esta integración afecta a toda la empresa, desde ingeniería hasta operaciones, ventas y 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 miles de dispositivos conectados al IoT en sus fábricas inteligentes. Para satisfacer las demandas de la Industria 4.0, cada una debe tener un tiempo de actividad máximo para garantizar la eficiencia. La gestión de activos empresariales impulsa la resiliencia y la agilidad operativas al permitir el monitoreo remoto de los equipos, ofrecer funcionalidades para ampliar los ciclos de vida de los activos y proporcionar analytics para el mantenimiento predictivo.
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