La industria manufacturera no es nueva en la aplicación de soluciones tecnológicas para innovar, mejorar la planificación y la productividad en el taller. En los años 60, la industria se subió a la ola de los avances tecnológicos y adoptó sistemas de cronometraje y de seguimiento de la producción para implantar conceptos de fabricación ajustada. Los fabricantes también hicieron mella en los años 80 al aprovechar el diseño asistido por ordenador y las aplicaciones de fabricación asistida por ordenador para revolucionar el diseño industrial.
La tendencia a adoptar la tecnología continuó en la era de las puntocom, en la que los fabricantes adoptaron plataformas de relaciones empresariales (ERP) y desarrollaron procesos de gestión de inventarios para mejorar la satisfacción del cliente. Hoy en día, existen soluciones tecnológicas relativamente nuevas para ayudar a los fabricantes a navegar por un complejo ecosistema de fabricación impulsado por el aumento de la demanda, las normativas gubernamentales y la necesidad de estrategias que garanticen un crecimiento sostenible de los ingresos. La computación en nube o la nube industrial es una de estas soluciones y en este post se analizarán 5 áreas críticas en las que se puede aplicar.
Unir los puntos
Las tasas de adopción de tecnologías de producción de datos en la industria manufacturera están alcanzando niveles sin precedentes. El despliegue de IoT, dispositivos inteligentes y otros equipos en la planta de fabricación media conduce a la producción de grandes conjuntos de datos a partir de la utilización de estos activos. En el pasado, los datos procedentes de estas fuentes se ignoraban en gran medida siempre que se pudiera medir el rendimiento de los ciclos de producción.
La introducción de los sistemas interconectados promovidos por la Industria 4.0 significaba capturar y analizar los datos producidos para desarrollar instalaciones de fabricación inteligentes que fueran más eficientes y seguras para los operarios del taller. Los grandes conjuntos de datos que produce un taller medio requieren una plataforma centralizada escalable para recopilar y normalizar los datos. Por lo general, las tecnologías de almacenamiento de datos in situ se utilizaban con el pretexto de garantizar la seguridad de la información, pero el coste total de los gastos generales hace que ya no sea viable.
El coste total de crear una instalación de almacenamiento de datos in situ con 1024 GB de espacio de almacenamiento es de aproximadamente 235.000 dólares en un periodo de siete años. Por el contrario, el coste de suscribirse a un servicio de computación en nube durante siete años es de 119.000 dólares, lo que pone de manifiesto la rentabilidad de la computación en nube cuando se utiliza para agrupar los datos de fabricación. Otros costes a tener en cuenta son el tiempo de inactividad, que es una tarea personal de los recursos informáticos locales, mientras que el mantenimiento corre a cargo del proveedor de servicios de computación en nube.
Aplicaciones de fabricación
La nube industrial es un entorno virtual que proporciona un entorno de apoyo para aplicaciones específicas de la industria. Una analogía perfecta para la nube industrial es que sirve como cimientos de un edificio que soporta estructuras como puertas, ventanas y otros pisos. La nube industrial proporciona a los fabricantes las herramientas para desarrollar aplicaciones como apps de OEE o apps de monitorización de IoT que pueden adaptarse para uso web y móvil.
En este escenario, la nube sirve como plataforma de Software como Servicio (SaaS) y los suscriptores obtienen una plétora de herramientas de desarrollo con las que trabajar. Los fabricantes pueden capturar datos y desarrollar las aplicaciones que se utilizan para obtener de ellos información basada en datos. La nube también admite el uso de API que automatizan la recopilación y normalización de datos de diversas fuentes productoras de datos.
Por ejemplo, las API pueden admitir la recopilación de datos de equipos desplegados, dispositivos periféricos y marcos de IoT. A continuación, los datos recopilados se normalizan automáticamente en secciones o categorías específicas en función de cómo se vayan a utilizar. La automatización que permite la computación en nube ahorra a los analistas de datos la tarea repetitiva y lenta de introducir datos en una aplicación u hoja de cálculo.
Mejora de las aplicaciones Edge Computing
La necesidad de un análisis de datos descentralizado se ha señalado como uno de los requisitos cruciales para lograr la fábrica inteligente. Aquí, la descentralización se refiere a la capacidad de los activos individuales del taller para analizar datos y tomar medidas sin tener que comunicarse o recibir instrucciones de una plataforma centralizada. Aunque los dispositivos periféricos pueden realizar análisis de datos, están equipados con recursos informáticos limitados para gestionar análisis más pequeños.
Para realizar análisis en toda la instalación o gestionar despliegues a gran escala de soluciones IoT, se necesitan más recursos informáticos. La computación en nube proporciona una infraestructura escalable para soportar los datos que los dispositivos de borde producen o descartan. Las plataformas Edge IoT también están respaldadas por infraestructuras en la nube y se utilizan para supervisar y gestionar dispositivos periféricos como robots autónomos y los diversos sensores desplegados en la planta de producción.
Aplicaciones de transformación digital
La transformación digital del taller de fabricación reportará grandes beneficios a los fabricantes que adopten la digitalización. Los beneficios provienen de la utilización de soluciones como el software de programación basado en el riesgo, el gemelo digital, la previsión de la demanda y las herramientas de planificación de la capacidad para tomar decisiones basadas en datos e implementar actividades automatizadas.
La nube proporciona una plataforma de apoyo que permite el uso de las tecnologías mencionadas a la hora de transformar los procesos. Por ejemplo, los análisis optimizados de las plataformas de programación y simulación basadas en la nube pueden ser consultados a través de dispositivos móviles por diversos miembros de un ciclo de producción independientemente de su ubicación. De este modo, se proporciona a las partes interesadas una única fuente de verdad a la hora de implantar nuevas políticas de fabricación o hacer frente a complejos retos operativos.
El gemelo digital también aprovecha la computación en nube para gestionar los grandes conjuntos de datos transmitidos a través de dispositivos IoT desplegados en el taller a una plataforma de gemelo digital. La escalabilidad que ofrece la nube industrial garantiza que el aumento de la producción de datos en tiempo real no desborde los recursos informáticos de las aplicaciones de gemelo digital.
Reducción de los costes operativos
Como ya se ha dicho, confiar en la nube industrial reduce drásticamente a la mitad el coste de mantener el almacenamiento y los recursos informáticos in situ. La computación en nube apoya el avance hacia la Industria 4.0 y las diversas aplicaciones de hardware y software necesarias para ofrecer la fábrica inteligente. La suscripción a un proveedor de servicios en la nube deja en sus manos la responsabilidad de configurar, actualizar y mantener la infraestructura.
Por término medio, los proveedores de servicios en la nube tienen más experiencia en tecnologías de la información que los operarios de fabricación, que se sienten más cómodos con las tecnologías operativas. Aprovechar la asistencia que ofrecen los proveedores de servicios capacita al fabricante y le da libertad para centrarse en la importante tarea de producir un rendimiento de calidad en un entorno optimizado.
Conclusión
La nube industrial proporciona los recursos informáticos necesarios para impulsar las implementaciones de transformación digital a gran escala que está llevando a cabo la industria manufacturera. Estos 5 casos de uso ponen de relieve las posibilidades de utilizar la computación en nube para ofrecer sostenibilidad, pero dejan al fabricante la responsabilidad de decidir las estrategias de implementación individuales.