Conseguir que la industria manufacturera vuelva a sus niveles anteriores a la pandemia es uno de los retos a los que la mayoría de los directores de sistemas de información tienen que enfrentarse a medida que se abren las economías. Además de los retos que plantea Covid-19, las partes interesadas de la industria manufacturera deben lidiar con las interrupciones de la cadena de suministro, las consecuencias políticas de los aranceles y una probable guerra comercial en el horizonte. Los retos enumerados llevan a preguntarse cómo pueden los fabricantes hacer frente tanto a los viejos como a los nuevos problemas a los que se enfrenta actualmente la industria.
Jo De Vliegher, CIO de Norsk Hydro, afirma que antes de la pandemia el gigante del aluminio había debatido constantemente la posibilidad de aprovechar sus datos y utilizarlos en todas sus instalaciones. Pero con la pandemia, la necesidad de trabajar a distancia ha hecho que se preste más atención a las herramientas de datos y a su capacidad para liberar valor oculto.
Las continuas alteraciones en la industria manufacturera hacen que los responsables de la toma de decisiones necesiten un mayor nivel de conocimiento para realizar cambios drásticos en los sistemas existentes que ya no sirven para los fines previstos. Las herramientas de datos pueden clasificarse en la categoría de transformación digital, en la que la tecnología digital se utiliza para extraer datos de todos los procesos de una instalación, línea de producción o ciclo.
El hardware IoT y la computación en los bordes lideran actualmente la extracción de datos de la línea de producción. En las fábricas modernas o Greenfield, los escáneres de taller, los sensores de temperatura y otro hardware trabajan ahora entre bastidores para capturar datos de diversas secciones del ciclo de fabricación. El hardware desplegado puede rastrear el movimiento de los suministros, el rendimiento, la utilización de las máquinas, etc.
El hardware IoT y otras herramientas prácticas de extracción de datos realizan la admirable tarea de asignar cifras a los procesos de fabricación, pero para obtener información de estas cifras se necesita un conjunto diferente de herramientas de datos.
Michael Larner, analista principal de ABI, explica la necesidad de herramientas analíticas que proporcionen información destacando el hecho de que los datos capturados informan de lo que está ocurriendo, pero para tomar medidas concretas es necesario analizar proactivamente lo que podría ocurrir.
El tipo de herramientas de datos en las que deben basarse los fabricantes para pasar a la fase analítica y de toma de decisiones son las herramientas de previsión, como los modelos de simulación, y las herramientas analíticas en tiempo real, como el gemelo digital.
Simulación es el nombre, eficacia es el resultado
El modelado de simulación toma los conjuntos de datos capturados por el hardware desplegado y los datos históricos para recrear modelos de las condiciones operativas dentro de las instalaciones de fabricación. El entorno virtual proporciona la base para analizar las operaciones de la línea de producción en función de diversas variables de fabricación.
Tomemos, por ejemplo, la industria del automóvil, acosada por retos específicos que recuerdan a la caída económica de Nokia, como la necesidad de reducir los costes de producción al tiempo que se aumentan los ingresos, y la necesidad de optimizar la producción en un entorno inestable en lo que respecta a la cadena de suministro de metales. La superación de estos retos exige amplias previsiones y pruebas para mejorar el ciclo de desarrollo de productos de la industria automovilística.
El modelado de simulación proporciona el entorno necesario para realizar amplias pruebas de escenarios de fabricación y evaluaciones de ciclos. Por ejemplo, Daimler, el gigante del automóvil, empleó el uso de la simulación para evaluar los efectos de los cambios en sus instalaciones sobre el ciclo de producción. El modelo de simulación ayudó a Daimler a evaluar cómo afectaría al rendimiento de la planta una reducción o un aumento de los puestos de trabajo, el tamaño de la zona de provisión y el personal disponible. El conocimiento del impacto de la estética y las operaciones de la planta ayudó a Daimler a acelerar sus plazos de salida al mercado, así como, la dinámica en juego al abrir una nueva fábrica.
Aplicando el ejemplo de Daimler a los retos actuales de la industria manufacturera, los fabricantes pueden evaluar el efecto en los ciclos de producción de cadenas de suministro alternativas y del uso de puestos de trabajo reducidos debido a la pandemia. La simulación también ofrece respuestas a preguntas del tipo «qué pasaría si…», lo que significa que el distanciamiento social en el taller no debe traducirse en una pérdida de productividad.
Con el modelado de simulación, los fabricantes pueden responder a preguntas como qué distancias deben mantener los operarios mientras trabajan y el rendimiento que cabe esperar con la distancia o los puestos de trabajo limitados como restricción. Las respuestas a estas preguntas proporcionan información sobre las estrategias de ampliación y optimización necesarias para garantizar el cumplimiento de los objetivos de producción.
El gemelo digital es el nombre, la estrategia en tiempo real es el juego
El gemelo digital proporciona una vía para aprovechar las capacidades en tiempo real de los datos capturados por las herramientas de datos de hardware en la planta de producción y en otros procesos de fabricación. Un gemelo digital es una representación virtual de eventos físicos en la que los datos se comparten entre los entornos ciberfísicos que permite.
Con suficientes datos procedentes de herramientas de datos desplegadas en la planta de producción, se puede estudiar en tiempo real el rendimiento de cada elemento dentro de la línea de producción. Así, los directivos pueden ver a la legua los posibles cuellos de botella y desarrollar estrategias para evitarlos.
El gemelo digital ofrece múltiples casos de uso para supervisar a distancia las operaciones de fabricación y los flujos de trabajo, reduciendo así el número de operarios en el taller. También proporciona los datos necesarios para optimizar las operaciones del taller y evaluar el impacto de los cambios externos en los sistemas existentes.
Al aumentar el gasto en herramientas de captura y análisis de datos, los fabricantes confían en comprender los retos que se avecinan y desarrollar las estrategias necesarias para navegar por el cambiante panorama de la producción y superar las limitadas capacidades de fabricación actuales.
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