En el punto álgido de la pandemia, el acceso a equipos de protección, como mascarillas y guantes, y la disponibilidad de kits de pruebas para mejorar el rastreo estaban bajo mínimos. En un intento de proteger a los ciudadanos, los países recurrieron a sus industrias manufactureras para reutilizar las líneas de producción y ayudar en los esfuerzos de respuesta… y la respuesta de la industria manufacturera mundial fue una de las más antiguas que se documentarán y estudiarán exhaustivamente durante décadas.
Para ayudar a la respuesta gubernamental a una crisis sanitaria, la industria manufacturera reutilizó las líneas de producción para producir millones de EPI, kits de pruebas, respiradores y otros recursos cruciales. En un par de semanas, el aumento de la capacidad de producción puso a algunos países en condiciones de ayudar a las comunidades en dificultades de todo el mundo. Según el Foro Económico Mundial, uno de los principales factores de esta rápida respuesta fue la utilización por el sector de tecnologías de transformación digital para mejorar la planificación de la producción.
La transformación digital de la industria manufacturera es el principal factor impulsor de la construcción de la fábrica inteligente y los procesos ágiles definidos por la Industria 4.0. El desarrollo de una fábrica proactiva con capacidad de reacción ante las disrupciones también requiere la integración de la tecnología de digitalización. En este post se analizarán las 5 tecnologías digitales cruciales para implantar los modelos de negocio de la Industria 4.0.
IoT y Edge Computing
La fábrica inteligente del futuro se nutre de la recopilación de datos, el intercambio de datos y el análisis de datos. Estos tres elementos, junto con la visión artificial, son las claves para implantar los modelos de negocio de la Industria 4.0 en las instalaciones tradicionales. Para manipular los datos, primero hay que capturarlos, y la recopilación de datos de los equipos heredados, que siguen constituyendo una gran parte de los activos en la planta de producción, plantea sus propios retos.
En primer lugar, los equipos heredados no están equipados con la tecnología necesaria para capturar, transmitir o incluirse en redes de comunicación. En segundo lugar, la captura de datos de las partes más profundas del taller, como los datos de los sistemas de manipulación de materiales y los complejos equipos pesados, también plantea sus dificultades. El IoT y los dispositivos de borde sirven como medio para recopilar datos en el taller y realizar análisis descentralizados.
Los datos recopilados por estos dispositivos de borde proporcionan el forraje para las herramientas analíticas utilizadas para obtener información. Gracias a los dispositivos de captura de datos, los fabricantes pueden implantar modelos de negocio de Industria 4.0 como:
- Monitorización del estado: la recopilación continua de datos de los equipos del taller permite a los fabricantes detectar anomalías para desarrollar medidas proactivas que reduzcan las averías.
- Mantenimiento predictivo – El uso de sensores para captar datos de vibraciones u otra información funcional es la base para desarrollar estrategias de mantenimiento predictivo.
Software de simulación y programación
El modelado de simulación se ha utilizado ampliamente en la industria manufacturera para responder a preguntas del tipo «qué pasaría si…» relativas a la planificación de la capacidad y la asignación de recursos. Aunque se trata de una herramienta de transformación digital, no es nueva. Lo que es nuevo es la convergencia del modelado de simulación con las soluciones de recopilación de datos precisos de hoy en día, como IoT y otros dispositivos inteligentes.
Aprovechando datos precisos del taller, los modelos de simulación aportan ahora un nivel de precisión inalcanzable en décadas anteriores. Los fabricantes pueden predecir con exactitud los efectos del aumento de la demanda en los ciclos de producción y los recursos necesarios para satisfacerla.
La programación basada en riesgos es otra solución de transformación digital relativamente nueva con capacidad para reducir el efecto del tiempo de inactividad en las operaciones de fabricación. Mediante el modelado inteligente de simulación basado en objetos y el software de programación basada en riesgos, los fabricantes pueden determinar los efectos de los factores de riesgo en tiempo real. Por ejemplo, una máquina deja de funcionar inesperadamente durante un turno ajustado y se requiere una nueva programación optimizada para garantizar el cumplimiento de los plazos. La programación basada en el riesgo trata la máquina defectuosa como una restricción y reproduce un programa optimizado en tiempo real que optimiza la productividad. Así pues, el software de programación y modelado de simulación puede utilizarse para aplicar los siguientes conceptos de Industria 4.0:
- Optimización de la productividad de la planta basada en datos: los modelos de simulación se basan en los datos del taller para comprender escenarios complejos. La aplicación de esta información conduce a un aumento de la productividad.
- Reduzca los efectos de los tiempos de inactividad: la programación basada en riesgos integra restricciones para desarrollar programas optimizados que mitiguen los riesgos.
Gemelos digitales
El gemelo digital es una réplica digital de entidades físicas con capacidad para interactuar con la entidad en tiempo real. También en este caso, las tecnologías de captura de datos como IoT y los dispositivos de borde tienen funciones que desempeñar. Estas herramientas de captura de datos proporcionan la información para recrear el gemelo digital y respaldan la transferencia de información en tiempo real desde la planta de fabricación al gemelo digital y viceversa.
Se espera que la cuarta revolución industrial prospere gracias a la interconectividad y el análisis en tiempo real, y los gemelos digitales garantizan ambos casos de uso. En cuanto a la interconectividad, el gemelo digital reúne todos los activos y procesos de una instalación en un único entorno virtual. El entorno virtual permite a los fabricantes conocer los diferentes subsistemas de la instalación, cómo interactúan y cómo trabajan juntos para mejorar la productividad. En segundo lugar, las plataformas de gemelos digitales permiten el análisis de datos en tiempo real, ya que recopilan datos en tiempo real y apoyan la aplicación de análisis para resolver problemas.
El gemelo digital permite a los fabricantes implantar modelos de negocio de Industria 4.0 como:
- Supervisión remota – Tener acceso a la planta de fabricación y a los procesos de producción desde cualquier lugar es un aspecto importante de la Industria 4.0. El gemelo digital proporciona ese acceso mediante el uso de cuadros de mando de visualización y aplicaciones móviles.
- Mejora de la eficiencia operativa: el gemelo digital proporciona a los fabricantes las herramientas para medir todos los procesos interrelacionados de la planta de producción con el fin de mejorar la productividad con datos.
Computación en nube
Se espera que el taller conectado que proselitiza la Industria 4.0 aumente los datos generados por los procesos industriales. Por lo tanto, se necesitan tecnologías analíticas y de almacenamiento de datos tanto centralizadas como descentralizadas para obtener una visión eficaz de los datos. Los dispositivos de borde son un medio para descentralizar el análisis de datos dentro del taller, mientras que la nube proporciona la infraestructura escalable para recopilar tantos datos como pueda producir la mayor instalación de fabricación.
La escalabilidad de la computación en nube favorece el uso de herramientas analíticas como el gemelo digital, el modelado de simulación y el software de programación de diversas maneras. Algunos ejemplos son el suministro de espacio de almacenamiento suficiente para guardar los resultados analíticos y una plataforma que permita a las partes interesadas acceder fácilmente a los datos. La computación en nube ayuda a los fabricantes a implantar modelos de negocio de Industria 4.0 como:
- Transferencia y almacenamiento de datos: la nube industrial ofrece un espacio de almacenamiento ilimitado para almacenar datos de fabricación y admitir el uso de dispositivos de borde en el taller.
- Plataforma como servicio – El desarrollo de aplicaciones específicas para la industria requiere una plataforma industrial con las herramientas necesarias para apoyar a los desarrolladores. La nube industrial apoya el desarrollo de plataformas PaaS para la industria manufacturera.
Fabricación aditiva
La reputación de la impresión 3D como herramienta de apoyo para la creación rápida de prototipos y la producción se consolidó durante la pandemia. Un ejemplo de su uso es la producción rápida de bastoncillos de análisis por parte de fabricantes y centros sanitarios para acelerar las pruebas. Los avances en la tecnología de impresión 3D, como la técnica de sinterización directa de metal por láser, permiten a los fabricantes imprimir en 3D productos de uso final para uso público.
En comparación con otros procesos de fabricación, como el mecanizado CNC, que tarda de 3 a 4 semanas en completar los proyectos, la impresión 3D de piezas complejas puede realizarse en un plazo de 12 a 36 horas. Los fabricantes pueden integrar la impresión 3D para implantar modelos de negocio de la industria 4.0 como:
- Fabricación ajustada – Utilizar una impresora 3D para desarrollar productos o prototipos es considerablemente menos costoso en comparación con otros procesos de fabricación. Además, los materiales utilizados son reutilizables, lo que reduce los residuos y el coste total de fabricación de un artículo.
- Prototipado iterativo – La asequibilidad y velocidad del proceso de impresión 3D lo convierten en la técnica de fabricación perfecta para el prototipado iterativo. Los fabricantes pueden utilizar la impresión 3D para mejorar el diseño del producto y desarrollar un producto final de alto rendimiento.
Conclusión
La Industria 4.0 es el futuro de la fabricación y, para lograr el sistema interconectado inteligente que promete, los fabricantes deben decidir cuándo y cómo aprovechar las tecnologías aquí enumeradas para mejorar la productividad y la toma de decisiones.