Articulo
01 marzo 2019

Una profunda transformación en la automatización industrial para ser competitivos y eficientes

En la actualidad los sistemas interconectados, combinados con técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), permiten el almacenamiento y procesamiento de los datos en tiempo real para conseguir la auto-optimización de los sistemas de producción. Con ello, un operador puede controlar el estado de las piezas que se están produciendo, su localización en tiempo real, así como ver gracias a tecnologías de Realidad Virtual, cuáles serán los siguientes procesos y pasos que se producirán sobre la pieza en cuestión, teniendo la opción de modificar algo en caso de que sea necesario.

Desde un punto de vista global e interconectado, la transformación digital es una oportunidad que nos proporciona un futuro esperanzador a todos los niveles de la Industria. En GMV estamos siendo testigos de cómo las fábricas tradicionales se están convirtiendo en fábricas inteligentes con la inclusión de tecnologías habilitadoras que aumentan la productividad, rentabilidad, eficiencia y beneficio económico de la organización.

En este entorno los procesos, departamentos y flujos ya no son independientes, se debe diseñar una estrategia global de negocio focalizada en el cliente, y en la que los productos y servicios se adapten y personalicen según la demanda. Por ello, es fundamental la automatización e integración de la cadena de valor en las que diferentes empresas, departamentos y fábricas trabajen de forma cohesionada de extremo a extremo, incluyendo a proveedores y clientes para poder predecir, planificar, producir y controlar de forma inteligente.

No obstante, la integración de la cadena de valor requiere una infraestructura sólida para intercambiar información. Ahí es donde las tecnologías en la nube y el IoT están jugando un papel primordial, reduciendo las operaciones manuales y garantizando un control de los servicios orientados a la demanda. Al mismo tiempo, se avanza también hacia el llamado Edge Computing, máquinas que no solo recogen datos, sino que los procesan y analizan de forma rápida antes de subirlos a la nube, ofreciendo una cadena de suministro más eficiente, consiguiendo ventajas en forma de reducción de costes en mantenimiento e implantación, garantías en materia de seguridad, o menores consumos energéticos. En ciertos entornos que necesitan baja velocidad y latencia en transferencia de datos, el Edge Computing es una forma de optimizar aún más los procesos permitiendo reducir latencias, consumir menos anchos de banda y acceder de forma inmediata a análisis y evaluación del estado de todos los sensores y dispositivos.

En la actualidad los sistemas interconectados, combinados con técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), permiten el almacenamiento y procesamiento de los datos en tiempo real para conseguir la auto-optimización de los sistemas de producción. Con ello, un operador puede controlar el estado de las piezas que se están produciendo, su localización en tiempo real, así como ver gracias a tecnologías de Realidad Virtual, cuáles serán los siguientes procesos y pasos que se producirán sobre la pieza en cuestión, teniendo la opción de modificar algo en caso de que sea necesario. Asimismo, las operaciones de mantenimiento y control se pueden controlar mediante opciones de diagnóstico integradas dentro de los sistemas. Esto significa, por ejemplo, que las paradas de mantenimiento se pueden planificar de manera estructurada y automatizada para evitar que se produzcan en momentos que afectan negativamente al desempeño del trabajo, o que directamente los identifiquen patrones incorrectos antes de que éstos puedan pasar a las siguientes fases productivas.

Pero lo cierto es que la realidad aun va más allá. En un ecosistema donde se pretende controlar cada aspecto de la producción la simulación es trascendental. La posibilidad de que cada unidad operativa tenga un gemelo digital (Digital Twin) para permitir realizar las pruebas y ensayos necesarios con el objetivo de conseguir la programación de parámetros y configuración de funcionamiento ideal es una realidad. En esta línea, la capacidad de virtualización permite probar diferentes configuraciones antes de llevarlas a la práctica, contribuyendo a la optimización de la industria y por consiguiente a la monitorización, sostenibilidad y seguridad. Así, se minimizan los riesgos y se garantizan las mejores prestaciones partiendo de las necesidades reales de la planta y el mercado.

Por otro lado, y de cara a nuevas tendencias, debemos pensar cómo podemos ser capaces de producir series de productos muy cortas, con una gran capacidad de personalización, en un tiempo reducido y por supuesto a un coste competitivo. En este escenario, la producción basada en grandes líneas, con máquinas específicamente desarrolladas para generar un producto concreto deja de tener sentido. Por consiguiente, comienza a tomar relevancia plataformas colaborativas como el concepto de la máquina como servicio, Machine as a Service, en la que se negocia con el proveedor en base a KPIs de disponibilidad, funcionamiento, piezas producidas, etc. Por ejemplo, líneas de robots colaborativos en la que se paga por el número de operaciones realizadas por el robot, o sistemas de Visión Artificial que cobran por el número de identificaciones correctamente realizadas.

Apostar por la Industria 4.0 conlleva un cambio de mentalidad y vencer barreras como la incertidumbre, la falta de competencias y el miedo a los riesgos, pero las ventajas que puede ofrecernos son descomunales en todos los sectores.

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