Cómo las tecnologías de la Industria 4.0 están cambiando la producción

La Industria 4.0 está revolucionando la forma en que las empresas producen, mejoran y distribuyen sus productos. Los fabricantes están integrando tecnologías habilitadoras, incluida el Internet de las cosas (IoT), la computación y la analítica en la nube y la IA junto con machine learning, tanto en sus instalaciones de producción como a lo largo de sus operaciones. Estas fábricas inteligentes están equipadas con sensores avanzados, software y robótica incorporados que recopilan y analizan datos, así como también permiten una mejor toma de decisiones. Incluso se genera mayor valor cuando los datos de las operaciones de producción se combinan con datos operativos de planificación de recursos empresariales, cadena de suministro, servicio al cliente y otros sistemas empresariales para crear nuevos niveles de visibilidad y aprendizaje a partir de la información previamente almacenada en silos. Esta tecnología permite una mayor automatización, un mantenimiento predictivo, una optimización automática de las 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 ofrece una oportunidad increíble para los fabricantes que están entrando en la cuarta revolución industrial. El análisis de las grandes cantidades de datos recopilados de los sensores en la fábrica, garantiza la visibilidad en tiempo real de los activos de producción y puede proporcionar herramientas para realizar el mantenimiento predictivo con el fin de minimizar el tiempo de inactividad de la maquinaria. 

El uso de dispositivos de IoT en las fábricas inteligentes incrementa la productividad y mejora la calidad. La sustitución de la inspección manual por información visual basada en IA reduce los errores de producción y ahorra dinero y tiempo. Con una inversión mínima, el personal de control de calidad puede configurar un smartphone conectado a la nube para supervisar los procesos de producción desde prácticamente cualquier lugar. Con 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 en todo tipo de empresas industriales, incluyendo las que llevan a cabo procesos discretos y continuos, así como los sectores de petróleo, combustible, minería y otros. 
 

Del vapor al sensor: contexto histórico de la Industria 4.0

Primera revolución industrial

A partir de finales del siglo XVIII en Gran Bretaña, la primera Revolución Industrial permitió la producción en masa mediante el uso de agua y vapor en lugar de recursos puramente humanos y de animales. Los productos eran fabricados con máquinas en vez de ser elaborados laboriosamente a mano.

Segunda revolución industrial

Un siglo más tarde, la segunda revolución industrial introdujo líneas de montaje y el uso de petróleo, combustible y energía eléctrica. Estas nuevas fuentes de energía, junto con comunicaciones más avanzadas vía telefónica y telegráfica, permitieron la producción en masa y un cierto grado de automatización en los procesos de fabricación.

Tercera revolución industrial

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

Cuarta revolución industrial

Actualmente nos encontramos en la cuarta revolución industrial, también conocida como Industria 4.0, que se caracteriza por la creciente automatización y el uso de fábricas inteligentes que obtienen información de datos para producir bienes de manera más eficiente y productiva. Se mejora la flexibilidad para que los fabricantes puedan satisfacer mejor las demandas de los clientes mediante la personalización masiva, lo que tiene como objetivo, en muchos casos, lograr la eficiencia con grupos de un solo producto. Al recopilar más datos de la planta de producción y combinarlos con otros datos operativos de la empresa, una fábrica inteligente permite tomar mejores decisiones.

¿Qué tecnologías están impulsando la Industria 4.0?

ícono 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 producción están equipadas con sensores que cuentan con una dirección IP, lo que les permite conectarse con otros dispositivos habilitados para la web. Esta conectividad facilita la recopilación, el análisis y el intercambio de grandes cantidades de datos valiosos.

ícono que representa un archivo subiéndose a la red

Computación en la nube

La computación en la nube es la base 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, servicio, ventas y distribución. La nube lo hace posible. Además, la gran cantidad de datos que se almacenan y analizan pueden procesarse de forma más eficiente y rentable con la nube. La computación en la nube también puede reducir los costos iniciales de los pequeños y medianos fabricantes que pueden dimensionar sus necesidades y escalar a medida que crece su negocio.

ícono que representa la inteligencia artificial

Inteligencia artificial y machine learning

La IA y el machine learning permiten a las empresas manufactureras aprovechar al máximo la cantidad de información que se genera no sólo en las plantas de producción, sino también en sus unidades de negocios e, incluso, con sus socios y 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 sufrir averías 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

Computación de borde

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 producen los datos hasta cuando se requiere una acción. Por ejemplo: la detección de un problema de seguridad o de calidad puede requerir una acción casi inmediata con la maquinaria. El tiempo que se requiere para enviar datos a la nube empresarial y luego recibirlos en la planta de producción puede ser demasiado largo y depende de la confiabilidad de la red. El uso de la computación de borde también hace que los datos permanezcan cerca de su origen, lo que reduce los riesgos para la seguridad.

ícono que representa la seguridad de datos

Ciberseguridad

Las empresas manufactureras 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. Al experimentar una transformación digital en la Industria 4.0, es fundamental tener en cuenta un enfoque de ciberseguridad que incluya los equipos de TI y TO.

ícono que representa un gemelo digital

Gemelos digitales

La transformación digital que trae consigo la Industria 4.0 ha permitido a los fabricantes crear gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de procesos, líneas de producción, fábricas y cadenas de suministro. Un gemelo digital se crea obteniendo datos de sensores y dispositivos IoT, PLC y otros objetos conectados a Internet. Los fabricantes pueden utilizar gemelos digitales para 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.

Características de una fábrica inteligente

Hombre que trabaja en ordenador

Análisis de datos para una toma de decisiones óptima

Los sensores incorporados y la maquinaria interconectada producen una cantidad significativa de datos para las empresas manufactureras. 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 obtenidos de otras partes de la empresa y de su amplio ecosistema de proveedores y distribuidores para generar información más detallada. Al observar los datos de recursos humanos, ventas o almacenamiento, los fabricantes pueden tomar decisiones de producción basadas en el personal y en los márgenes de ventas. Además, se puede crear una representación digital completa de las operaciones en la forma de un "gemelo digital".

Trabajador que ajusta una máquina

Integración de TI y 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 la planta de producción pueden ser utilizados inmediatamente por otros activos de la fábrica, así como compartidos entre otros componentes del conjunto de software empresarial, incluyendo la planificación de recursos empresariales y otro software de gestión empresarial.

Hombre que trabaja en la automatización de fábricas

Producción personalizada

Las fábricas inteligentes pueden producir bienes personalizados que satisfagan las necesidades de clientes individuales de manera más rentable. Con 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 trató de la producción en masa, la Industria 4.0 tiene que ver con la personalización masiva.

Bodega de almacenamiento grande

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 la Industria 4.0. Esto cambia la forma en que los fabricantes utilizan sus materias primas y entregan sus productos finales. Al compartir algunos datos de producción con los proveedores, los fabricantes pueden planificar mejor las entregas. Por ejemplo: si una línea de ensamble sufre una interrupción, las entregas se pueden redireccionar o retrasar para reducir el tiempo perdido o el costo. Además, con los datos meteorológicos, del socio de transporte y minorista, las empresas pueden utilizar el envío predictivo para enviar productos finales en el momento justo para satisfacer la demanda de los consumidores. Es más, blockchain está emergiendo como una tecnología clave para asegurar la transparencia en las cadenas de suministro.

Industria 4.0 y arquitectura de TI de multinube híbrida

Desarrollar una infraestructura de TI de multinube híbrida es un componente clave en la transformación digital para los fabricantes que buscan aprovechar la Industria 4.0. La multinube híbrida consiste en que una empresa tenga dos o más nubes públicas y privadas para gestionar sus cargas de trabajo informáticas. Esto les da la posibilidad de 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 una transformación digital y un entorno tanto seguro como abierto pueden mover sus cargas de trabajo existentes desde su ubicación local hacia el mejor entorno de nube posible. 

Industria 4.0 e IBM

La información visual de la IA permite una mayor productividad

El aumento de las inspecciones manuales 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 configurar rápidamente con imágenes y videos existentes. Una vez conectado a una cámara de smartphone, el modelo de inspección automático está listo para ser agregado a la línea de producción.

Producción basada en IA

La transformación digital de la Industria 4.0 comienza con la recopilación de datos y luego añade inteligencia artificial para entenderlos. Las fábricas inteligentes emplean dispositivos IoT que conectan máquinas y computadoras para obtener una imagen clara de la planta de producción con datos en tiempo real. Posteriormente, se utilizan la IA y el machine learning para extraer información procesable de las grandes cantidades de datos.

Gestión y mantenimiento de activos inteligentes

La gestión de activos empresariales (EAM) es esencial para mantener las operaciones en ejecución. Las empresas manufactureras que implementan tecnologías de la Industria 4.0 pueden tener fácilmente 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 EAM impulsa la flexibilidad y la agilidad operacional al permitir la supervisión remota de la maquinaria, ofrecer funciones para ampliar los ciclos de vida de los activos y proporcionar análisis para el mantenimiento predictivo.

La convergencia de TI y TO es el pilar de la Industria 4.0

La Industria 4.0 está produciendo la convergencia de los sistemas de tecnología de la información (TI) y tecnología de operaciones (TO), lo que genera la interconectividad entre equipos de producción autónomos y sistemas informáticos más amplios. Los datos de TO recopilados de sensores, PLC y sistemas SCADA se integran 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 lado de la producción de la transformación digital: fábricas inteligentes

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

Protección del Internet de las cosas

Conozca por qué un 36 % de los ejecutivos creen que proteger sus plataformas de IoT es un reto importante para sus empresas.

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

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¿Cómo puede la fabricación inteligente optimizar sus fábricas para la nueva era?

Combine datos recopilados a través del Internet de las Cosas Industrial (IIoT) para desarrollar recursos de mantenimiento predictivo e impulsar la colaboración entre el personal de producción clave.

La información visual de la IA impulsa la eficiencia en la producción

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

Publicaciones de la Industria 4.0

Lea publicaciones en el blog acerca de diversos temas de la Industria 4.0, como la producción basada en IA, la inspección visual inteligente y el Internet de las Cosas Industrial.

Soluciones

Servicios de consultoría de IoT

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

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IBM Maximo Visual Inspection: mejora de la inspección visual con IA

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Modernización de aplicaciones empresariales con aplicaciones SAP

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Mejora de la gestión y la logística de la cadena de suministro

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Internet de las cosas (IoT) en IBM Cloud

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