La Industria 4.0 es la realización de la transformación digital del campo, que brinda toma de decisiones en tiempo real, productividad mejorada, flexibilidad y agilidad.
La Industria 4.0 está revolucionando la forma en que las empresas fabrican, mejoran y distribuyen sus productos. Los fabricantes están integrando nuevas tecnologías, que incluyen Internet de las cosas (IoT), computación y análisis en la nube, 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 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 del ERP, la cadena de suministro, el servicio de atención al cliente y otros sistemas empresariales para crear niveles completamente nuevos de visibilidad e insights a partir de la información previamente almacenada en silos.
Estas tecnologías digitales conducen a una mayor automatización, mantenimiento predictivo, optimización automática de mejoras de 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 manufactura y puede proporcionar herramientas para realizar el mantenimiento predictivo a fin de minimizar el tiempo de inactividad del equipo.
El uso de dispositivos del IoT de alta tecnología en fábricas inteligentes conduce a mayor productividad y mejor calidad. Reemplazar los modelos comerciales de inspección manual con insights visuales basados en IA reduce los errores de manufactura y ahorra tiempo y dinero. Con una inversión mínima, el personal de control de calidad puede configurar un smartphone conectado a la nube para supervisar los procesos de manufactura desde prácticamente 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 resulta más costoso.
Los conceptos y tecnologías de la Industria 4.0 se pueden aplicar en todo tipo de empresas industriales, incluida la manufactura discreta y de procesos, el petróleo y el gas, la minería y otros segmentos industriales.
Primera revolución industrial
Comenzando a fines 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 finales se construyeron con máquinas en lugar de producirlos 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 los avances en las comunicaciones por teléfono y telégrafo, trajeron la producción en masa y cierto grado de automatización a los procesos de manufactura.
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 manufactura. 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 la Industria 4.0. Caracterizados por una creciente 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. En última instancia, buscan lograr la eficiencia, en muchos casos, con el tamaño de lote 1. Al recopilar más datos de la planta y combinarlos con otros datos operativos de la empresa, una fábrica inteligente puede lograr transparencia de la información y mejores decisiones.
El Internet de las cosas (IoT) es un componente principal 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 que se recopilen, analicen e intercambien grandes cantidades de datos valiosos.
La computación en la nube es la piedra angular de cualquier estrategia de Industria 4.0. La plena realización de la manufactura inteligente exige conectividad e integración de ingeniería, cadena de suministro, producción, ventas, distribución y servicio. La nube ayuda a que eso sea 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 fabricantes pequeños y medianos que pueden ajustar 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 generada no solo en la planta de producción, sino en todas sus unidades comerciales, e incluso de socios y fuentes de terceros. La IA y el machine learning pueden crear insights que brinden visibilidad, previsibilidad y automatización de operaciones y procesos comerciales. Por ejemplo: las máquinas industriales tienden a averiarse durante el proceso de producción. El uso de 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 realizarse 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 equipo. El tiempo necesario para enviar datos a la nube empresarial y luego volver a la 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 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 (TO) que permite procesos de manufactura más eficientes también expone nuevas rutas de entrada para ataques maliciosos y malware. Al pasar por una transformación digital hacia la Industria 4.0, es esencial considerar 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 al extraer datos de sensores, dispositivos, PLC y otros objetos del IoT conectados a Internet. Los fabricantes pueden usar 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. La analítica de datos puede ayudar a los fabricantes a investigar tendencias históricas, identificar patrones y tomar mejores decisiones. Las fábricas inteligentes también pueden usar datos de otras partes de la organización y su ecosistema extendido de proveedores y distribuidores para crear insights más detallados. 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 utilizados de inmediato por otros activos de la fábrica, así como compartidos entre otros componentes en el lote de software empresarial, incluida la planificación de recursos empresariales (ERP) y otro software de gestión comercial.
Las fábricas inteligentes pueden producir productos 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 "tamaño de lote 1" de manera económica. Mediante el uso de 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 particulares. Mientras que la primera revolución industrial fue sobre la producción en masa, la Industria 4.0 se trata de la personalización en masa.
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. Si, por ejemplo, una línea de montaje experimenta una interrupción, las entregas se pueden desviar o retrasar para reducir el tiempo o los costos perdidos. Además, al estudiar el clima, los datos 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 emergiendo 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 gestionar sus cargas de trabajo informáticas. Esto les brinda la capacidad de optimizar sus cargas de trabajo en todas sus nubes, ya que algunos entornos se adaptan mejor o son más rentables para ciertas cargas de trabajo. Los fabricantes que buscan la transformación digital y un entorno seguro y abierto pueden mover sus cargas de trabajo existentes desde su ubicación local al mejor entorno de nube posible.
Aumentar las inspecciones manuales y la asistencia técnica con inspecciones automatizadas basadas en IA reduce los defectos del producto, mejora la eficiencia y minimiza los falsos positivos. Por lo general, el modelo de deep learning se puede entrenar rápidamente con imágenes y videos existentes. Después de conectarlo a la cámara de un smartphone, el modelo de inspección automatizado está listo para agregarse a la línea de producción.
La transformación digital a la Industria 4.0 comienza con la recopilación de datos, luego agrega inteligencia artificial para dar sentido a esos datos. Las fábricas inteligentes emplean dispositivos de IoT que conectan máquinas y computadoras para obtener una imagen clara de las instalaciones de manufactura con datos en tiempo real. Luego, la IA y el machine learning se utilizan para extraer insights accionables 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 (TO), creando interconectividad entre los equipos de manufactura autónomos y los sistemas informáticos más amplios. Los datos de TO de sensores, PLC y sistemas SCADA se están integrando con datos de TI de sistemas MES y ERP. Aumentada por machine learning, esta integración afecta a 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 Industria 4.0 pueden fácilmente tener muchos miles de dispositivos conectados al IoT en sus fábricas inteligentes. Para cumplir con las demandas de la Industria 4.0, cada dispositivo 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 supervisión remota de equipos, ofrecer funcionalidad para extender los ciclos de vida de los activos y proporcionar analítica para el mantenimiento predictivo.
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El treinta y seis por ciento de los ejecutivos cree que asegurar sus plataformas del IoT es un desafío principal para sus organizaciones.
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