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Marzo de 2020 Página 1 de 2

Paso a paso para digitalizar la producción

La transformación del sistema de producción, de artesanal a digital, es un cambio necesario para ser eficientes y rentables en el mercado actual.

El presente artículo es el primero de una serie preparado por las publicaciones hermanas Metalmecánica Internacional y Reportero Industrial y que lo llevará por los diferentes aspectos a tener en cuenta para ingresar al mundo de la digitalización de la producción.

¿Qué es la Industria 4.0?

En pocas palabras: la interconexión directa entre hombres, máquinas y productos.

¿Cuáles son las ventajas de implementar la Industria 4.0?

El concepto de Industria 4.0 comprende las redes inteligentes entre máquinas y procesos en la industria y se soporta en el desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación. Una fábrica puede utilizar estas redes inteligentes de muchas maneras, entre ellas pueden estar:

 
1

Flexibilización de la producción: La manufactura de un producto requiere el trabajo parcial de muchos procesos intermedios,  incluso el trabajo de otras empresas que prestan servicios especializados. En una red digital, estos pasos pueden  coordinarse de la mejor manera posible y la utilización de las máquinas y demás recursos puede ser mejor planificada.

 
2
Fábrica convertible: Las líneas de producción se construirán en módulos en el futuro. Se pueden ensamblar rápidamente para una tarea. Esto mejora la productividad y la eficiencia, se pueden fabricar productos individualizados en pequeñas cantidades a precios asequibles.
 
3
Soluciones centradas en el cliente: El consumidor y el productor se acercan más. Los propios clientes pueden hacer parte del diseño de su producto de acuerdo con sus necesidades específicas. Cada vez habrá menos restricción en cuanto a la fijación de parámetros para la producción confiable de un artículo. Al mismo tiempo, los productos inteligentes que ya se entregan y están en uso pueden enviar datos al productor. Esto hace parte del concepto de sensórica embebida. Con los datos de uso, el productor puede mejorar su mercancìa de manera continua y ofrecer al cliente servicios novedosos.
 
4
Logística optimizada: En el caso de cadenas de suministro, existen algoritmos que calculan las rutas de entrega ideales dado que las máquinas, las herramientas y los sistemas periféricos informan de forma independiente cuando necesitan material nuevo, repuestos, entre otros.
 
5
Convertir los datos en información: Los datos sobre el curso de la producción y la condición de un producto durante y después de su fabricación se juntan y se evalúan. Genera transparencia en la producción. El análisis de los datos proporciona orientación sobre cómo hacer que la producción y las piezas mismas sean más eficientes. El uso de sistemas de aprendizaje automático (machine learning) permite analizar el efecto de muchas variables de proceso simultáneamente.

Más importante aún, es la base de modelos y servicios comerciales completamente nuevos. Por ejemplo, los fabricantes de moldes y herramental pueden ofrecer a sus clientes “mantenimiento predictivo”: los moldes pueden estar equipados con sensores que envían continuamente datos sobre su estado.

El desgaste puede detectarse y corregirse antes de que conduzca a la falla del molde y el fabricante puede ir preparando las piezas de repuesto con la suficiente planeación. Ejemplos como este se pueden convertir en nuevos servicios.


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