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Junio de 2019 Página 1 de 3

El alma tras el concepto de la Industria 4.0

Carlos Andrés Rodríguez

El modelamiento de procesos ha interesado a grupos de innovación y desarrollo en América Latina, quienes lo trabajan e implementan en las plantas de la región.

El boom de la recopilación de datos y la identificación de patrones en aplicaciones industriales evoluciona hacia una metodología que se vale de leyes físicas y principios lógicos para entender y optimizar procesos: el modelamiento. Las empresas en Latinoamérica ya desarrollan e implementan con éxito esta tecnología.

En el año 2011, durante Hannover Messe, el concepto de Industria 4.0 fue puesto sobre las mesas de discusión de las fábricas del mundo entero. Desde aquel momento, la irrupción de las nuevas metodologìas y tecnologías que propone la Cuarta Revolución Industrial ha sido un proceso que, en el caso de América Latina, por momentos parece lento y ajeno.

El concepto de una fábrica inteligente suele asociarse directamente al uso de robots colaborativos, tecnología de realidad aumentada y gemelos digitales, y por tanto, a plantas como las de BMW en Alemania o Airbus en Francia. Sin embargo, en el trasfondo del concepto de la Industria 4.0, según el cual se debe usar la información adquirida por todos los actores del proceso en tiempo real para tomar decisiones óptimas automáticamente, se encuentran procesos complejos y menos publicitados, como el modelamiento del sistema y su sensórica asociada, que son el génesis para que estas tecnologías permitan el desarrollo de procesos más eficientes y rentables dentro de una fábrica.

Modelamiento de procesos industriales

El modelamiento, un proceso que permite identificar las dinámicas e interacciones entre las partes que lo conforman para comprender el sistema en su totalidad, y a partir de allí, poder predecir su comportamiento y generar soluciones que lo optimicen, ha interesado a grupos de innovación y desarrollo en América Latina, quienes lo trabajan e implementan en las plantas de la región.  Para tal fin, existen metodologías tradicionales que se valen de datos, que en el caso de una planta, provienen de sensores, además de conocimientos previos que son analizados y sirven de suministro para crear un modelo estadístico operable de manera confiable sólo bajo las condiciones exactas para el que fue concebido.

El Grupo de Investigación ÓPTIMO, de la UPB de Colombia, creó, para una compañía proveedora de suministros minerales industriales, un modelo que explica cómo se dan las separaciones de caolín, conocido también como arcilla blanca.

Sin embargo, el Grupo de Investigación en Optimización Matemática de Procesos (ÓPTIMO), de la Universidad Pontificia Bolivariana (UPB) de Colombia, se encuentra varios pasos más adelante en el desarrollo e implementación de procedimiento de modelamiento de procesos en la industria. ÓPTIMO es liderado por Diego Alejandro Muñoz Durango, ingeniero químico con maestría en matemáticas y doctor en Ciencias de la Ingeniería del renombrado instituto de investigación AVT de la Universidad RWTH, de Aachen, Alemania, quien, junto a su equipo, crea modelos matemáticos sustentados en leyes físicas y primeros principios lógicos, para entender y optimizar procesos industriales.

A partir de las representaciones matemáticas creadas por ÓPTIMO, es posible resolver desafíos en los sistemas de producción con beneficios tangibles en la optimización de la operación; el mantenimiento de la estabilidad de los procesos; y la reducción de consumos energéticos e impacto ambiental.  “En este momento, si una empresa tiene un problema que involucra cientos de variables, es imposible que la mente de un operario pueda gestionar toda esta información, pero si estas se encuentran relacionadas en un modelo matemático operable, es posible tomar decisiones acertadas”, explica el Dr.-Ing. Muñoz. Lo anterior permite, por ejemplo, predecir las consecuencias del cambio de temperatura en un proceso de inyección de piezas plásticas o en uno de emulsionado de embutidos.


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