A lo largo de los largos siglos de existencia del hombre, éste siempre ha fabricado materiales y productos para usos específicos. Pero a principios del sigloXVII ocurrió algo interesante. El hombre construyó por primera vez equipos industriales que dieron paso a la era de la industrialización. Esta era vino acompañada de grandes instalaciones dedicadas a cada aspecto del ciclo de vida de la producción tal y como lo conocemos hoy. Con estas grandes instalaciones llegó la necesidad de gestionar cientos de trabajadores, el transporte de materiales y las fases de producción de un producto. Y ya en el siglo XIX, la necesidad de metodologías de programación de la producción era evidente.
Esta necesidad llevó al desarrollo de procesos de gestión científica por parte de figuras legendarias como Henry Gantt. En el siglo XIX, se introdujeron gráficos y técnicas manuales de recogida de datos para gestionar los retos de la programación de la producción. Aunque estas soluciones funcionaban a la perfección con los equipos e instalaciones industriales de aquella época, los avances en la tecnología de producción las hicieron redundantes a principios del siglo XX .
Avanzando hasta los años 80, la programación de la producción se definía como el proceso de planificación para garantizar que las materias primas y la capacidad de producción de una instalación se asignan de forma óptima para satisfacer la demanda. Con el tiempo, esta definición se actualizó para tener en cuenta las complejas compensaciones entre prioridades contrapuestas y los cientos de relaciones variables que se dan en los talleres de fabricación.
Para gestionar estas complejas compensaciones y variables de producción, se desarrollaron sistemas avanzados de planificación y programación de la producción. Estos sistemas o soluciones se denominaron cariñosamente soluciones APS y tenían en cuenta los materiales disponibles para un ciclo de producción, la mano de obra disponible y la capacidad de producción. Los sistemas APS gestionaban con éxito la programación de procesos de producción complejos aplicando un enfoque de programación basado en restricciones. Así, estas herramientas creaban programaciones para:
- Proceso de producción con uso intensivo de capital en el que las limitaciones, como la capacidad de los equipos y las instalaciones, son obstáculos a los que hay que hacer frente.
- Procesos de producción en los que había que ensamblar cientos de componentes para construir el producto.
- Procesos de producción con calendarios cambiantes que no estaban previstos al inicio del proceso.
El éxito de los sistemas de programación de la producción también condujo a la creación de cientos de empresas que ofrecen soluciones y servicios APS para facilitar las complejas actividades de programación . Otras soluciones derivadas, como las aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes y la solución de planificación de recursos empresariales, también se desarrollaron debido al éxito de los sistemas de programación de la producción.
Como ocurre con la mayoría de los grandes avances tecnológicos, las soluciones tradicionales de programación de productos empezaron a enfrentarse a situaciones más complejas de las que podían manejar debido al cambiante panorama de la fabricación . Estos cambios son tanto tecnológicos como conceptuales por naturaleza. En términos de tecnología, la llegada del Internet Industrial de las Cosas, los equipos de fabricación inteligentes y la automatización fueron cambios que el software de programación tradicional no podía afrontar. Mientras que los cambios conceptuales incluyen la necesidad de tener en cuenta todos los datos producidos en el taller, hacer análisis predictivos, gestionar las interrupciones en tiempo real, y los retos de la ciberseguridad entre otros. Estos cambios limitaron la eficacia del software de programación de la producción de diversas maneras que se analizarán más adelante.
Las limitaciones de las soluciones de programación de la producción
Las limitaciones de las herramientas de programación de la producción ( ) se deben a la creciente complejidad de las instalaciones industriales y de fabricación actuales ( ), así como a la demanda de más información por parte de las empresas ( ). Estas limitaciones incluyen:
Retos de flexibilidad
Los procesos siempre cambiantes de las instalaciones de fabricación modernas y la introducción de nuevos equipos y procesos en el taller deben integrarse en un sistema de programación funcional. La capacidad de las herramientas tradicionales de programación de la producción para adaptarse a estos cambios es limitada, lo que significa que la programación que produzcan estará sesgada.
Retos de la integración de sucesos en tiempo real
Los efectos del tiempo de inactividad en las instalaciones industriales y de fabricación se han destacado en cientos de informes. El tiempo de inactividad puede deberse a una serie de problemas, pero para el tema de la programación de la producción, una máquina parada en un taller es el escenario perfecto. Las herramientas de programación de la producción se esforzarán por predecir este evento o incluso tenerlo en cuenta para reprogramar eventos en tiempo real.
Aunque las herramientas de programación de la producción pueden crear programas que tengan en cuenta los equipos defectuosos, utilizan datos aproximados. Esto significa que los programas que producen son estáticos por naturaleza y no tienen en cuenta datos en tiempo real como la ubicación de la máquina, la producción en su estación de trabajo, etc.
Requiere numerosos ajustes
Esta restricción es una continuación de los retos que tienen las herramientas de programación de la producción con la integración de los sucesos en tiempo real. Para evitar destrozar los sistemas integrador debe crear múltiples algoritmos personalizados para diferentes escenarios. Esto significa que la herramienta de programación de la producción toma estos algoritmos e intenta aplicarlos a un nuevo problema dentro de una instalación. Para lograrlo deben realizarse múltiples ajustes al ajuste inicial, lo que anula la capacidad de crear reprogramaciones en tiempo real. Según Oracle, este reto significa que las herramientas tradicionales de programación de productos tendrán dificultades para encontrar buenas soluciones a los problemas de programación, incluso cuando existan.
Con estas limitaciones, era necesario un nuevo proceso para gestionar con precisión las tareas de programación de la producción . Esto condujo al cambio de paradigma de las soluciones tradicionales de programación de la producción a la programación basada en la simulación. La programación basada en la simulación consiste en imitar el funcionamiento de un proceso real a lo largo del tiempo utilizando un modelo digital. El proceso implica construir un modelo de simulación del proceso físico y rellenar el modelo con los eventos y procesos detallados que ocurren en el mundo real. A continuación, el modelo de simulación puede ejecutarse para elaborar un programa de producción optimizado.
El impacto de la programación basada en la simulación
Es importante señalar que la programación basada en la simulación puede realizarse de dos maneras . Estas son a través de una simulación de eventos discretos y un proceso de simulación continua. La simulación de eventos discretos modela el funcionamiento de una instalación de fabricación o industrial como una secuencia discreta de eventos que ocurren con el tiempo. En este modelo, los eventos ocurren en un instante particular en el tiempo y registran el cambio de estado en la instalación.
Por otro lado, los modelos de simulación continua realizan un seguimiento continuo de los eventos y los cambios que producen en la instalación. Tanto la simulación de eventos discretos como el modelo de simulación continua llevan la programación de la producción a cotas que las herramientas tradicionales de programación de la producción no pueden alcanzar. Este cambio de paradigma ha hecho que la programación de la producción en tiempo real sea más precisa y lo suficientemente flexible como para hacer frente a los cambios que se producen en las instalaciones modernas.
Como ya se ha indicado anteriormente, la introducción de herramientas de programación de la producción condujo al desarrollo de otras soluciones tecnológicas complementarias, y éste es también el caso de la programación basada en la simulación. Uno de estos conceptos son las soluciones Digital Twin basadas en la simulación. El gemelo digital consiste en reflejar los objetos físicos para crear un modelo virtual mediante herramientas de ingeniería basadas en la simulación.
La capacidad de de crear gemelos digitales de cada instalación y proceso industrial también lleva la programación basada en la simulación a nuevas cotas. Crear espejos virtuales de sistemas o instalaciones en tiempo real y simular el complejo proceso que tiene lugar en estas instalaciones para crear una programación mucho más precisa que las herramientas tradicionales de programación de la producción .
En el caso de los tiempos de inactividad, los entornos de gemelos digitales basados en la simulación pueden recoger datos de sensores del mundo real y utilizarlos para predecir el comportamiento de los activos -equipos de fabricación-. Esto permite que el proceso de programación tenga en cuenta los equipos defectuosos y reprograme rápidamente el proceso de producción en torno a los equipos defectuosos. Además, las herramientas de programación basadas en la simulación pueden gestionar escenarios hipotéticos mejor que la alternativa. De este modo, los equipos de operaciones pueden simular posibles retos y crear programas optimizados que tengan en cuenta estas limitaciones.
Un ejemplo en de cómo se ha utilizado la programación basada en la simulación junto con la tecnología de gemelos digitales para desarrollar programaciones más eficientes. Es el caso de CKE Restaurants. En este caso, un Gemelo Digital de las instalaciones del restaurante permitió crear calendarios de ejecución, suministro y entrega en sus instalaciones de cocina. El resultado final fue un proceso de producción y servicio más eficiente impulsado por la programación basada en la simulación y soluciones de Gemelos Digitales.
Cómo la programación basada en la simulación atraviesa diversas industrias
Las herramientas tradicionales de programación de la producción se diseñaron y desarrollaron principalmente para su uso en entornos de fabricación y ésta sigue siendo su principal área de aplicación. A diferencia de la programación de la producción , la programación basada en la simulación puede integrarse en cualquier proceso industrial para producir programaciones precisas.
Una vez más , su afinidad con la tecnología Digital Twin lo hace posible. Esto es porque, con la tecnología de gemelos digitales, cada proceso y activo en un entorno industrial puede modelarse y llevarse a un entorno digital. La integración de software basado en la simulación en este entorno digital puede entonces simular el proceso industrial y crear programaciones para ellos. La programación basada en la simulación puede utilizarse en la industria sanitaria, las instalaciones farmacéuticas, los astilleros, los puertos y en cualquier instalación en la que pueda modelizarse y trazarse un proceso.
El auge de las instalaciones y procesos de fabricación de la Industria 4.0, en los que los datos son el rey , ofrece otra vía para que prospere la programación basada en la simulación. Las fábricas inteligentes están siendo gestionadas por máquinas y dispositivos con sensores, sistemas integrados, y soluciones de sistema en módulos. Esto permite evaluar los datos de cada activo y proceso de una instalación.
El software de programación basado en simulaciones puede aprovechar los datos recopilados en unas instalaciones conformes con la Industria 4.0 – para crear programaciones en tiempo real. Las simulaciones de también pueden realizarse en tiempo real con mayor precisión gracias a la amplia disponibilidad de datos en las instalaciones que integran la Industria 4.0.
La programación basada en la simulación y el camino por recorrer
El cambio de paradigma de las soluciones de programación de la producción a la programación basada en la simulación es todavía un proceso en curso. Esto se debe a las nuevas tecnologías que complementan y mejoran el uso del software de programación basado en la simulación. Algunos ejemplos son el auge de la computación en nube y los ordenadores de alto rendimiento (HPC). Estas tecnologías permiten crear modelos de sistemas muy complejos, como instalaciones o procesos con miles de variables, y producir al mismo tiempo una programación precisa de los mismos.
La combinación de estos procesos tecnológicos mejorará la programación en tiempo real y la reprogramación tal y como la conocemos. Como el software de programación basado en la simulación aprovecha en la nube y los HPC, las simulaciones complejas pueden realizarse en microsegundos, con lo que ofrece resultados precisos en tiempo real que mejoran la productividad en las industrias. De este modo, completa el cambio de paradigma de la programación manual y basada en restricciones a una era de programación en tiempo real con capacidad de respuesta .