La Industria 4.0 toca la puerta de las fábricas latinoamericanas

Cada vez escuchamos más hablar sobre Industria 4.0, leemos a diario sobre la era de la digita­lización y vemos con mayor fre­cuencia términos como el Internet De Las Cosas, la Nube, los gemelos digitales, entre otros. Bueno, pues ha llegado el momento de dejar de hablar sobre estos temas y en­contrar la manera de empezar a adaptarlos en el día a día de las plantas industriales. Retos hay muchos, y en diferentes campos, pasando por la conectividad y velocidad de las redes de internet, así como la cualificación de profesionales y adaptación a una nueva manera de trabajar y tomar decisiones.

El mundo se encuentra tal vez en uno de los momentos de mayor auge: la competitividad, el aumento de desempeño y la búsqueda de eficiencia en el uso de los recursos han creado un movimiento inte­resante, que permite contar con variadas herramientas para con­vertir una planta tradicional, en una inteligente. Esto no se consigue de un día para otro y sería un error implementarlo de esa manera; la curva de aprendizaje no se debe descuidar y es mejor construir un derrotero a mediano y largo plazo, pero con pasos firmes y determina­ción en el corto plazo.

Aspectos clave de la Industria 4.0

Para realizar la transición hacia el modelo de 4.0 es importante tener en cuenta los nuevo aspec­tos claves que encierra este con­cepto: Cloud, IoT, integración desistemas, Big Data, ciberseguridad, simulación, realidad aumentada, impresión 3D y robots autónomos. En el mercado se puede obtener un sinnúmero de ofertas en cada uno de los aspectos; no es un tema nuevo y los fabricantes y desarro­lladores han trabajado buscando facilitar la adaptación a estos nue­vos modelos. Y precisamente, en la adaptación está el principal reto para ingresar en el mundo de las “fábricas inteligentes”; es impor­tante empezar a vencer algunos estigmas que a lo largo del tiempo se han venido creando y que im­piden o complican su apropiación.

Para empezar, es fundamental centrar la atención en los primeros cuatro conceptos enunciados, los restantes tendrán una mayor cuando los primeros hayan sido implementados.

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Cloud y Big Data: valorizando los datos

Al hablar de Cloud (Nube) y de Big Data, se está buscando cons­truir mayor transparencia en cada uno de los procesos al interior de las plantas y esto, a su vez, permite adquirir datos de cada uno de los equipos (en la actualidad la infor­mación es tomada a mano y en planillas). Estos datos, al trasladar­los a un espacio digital (cloud, onpremise, on Edge), se convierten en información, la cual, mediante un correcto tratamiento, permitirá definir acciones predictivas que redundarán en sistemas con un mejor desempeño y aumentarán la confiabilidad en cada uno de los equipos. Así mismo, tendremos a unos cuantos clics, una herra­mienta poderosa para la dirección y toma de decisiones.

La digitalización ha traído consigo cambios en la manera de concebir la funcionalidad de los componen­tes industriales y, así mismo, cam­bios en los modelos de negocio. El Internet de las Cosas permite que todos los componentes de una máquina puedan compartir infor­mación entre ellos, dando paso a una nueva generación de compo­nentes, que se denominan “produc­tos inteligentes”. Estos productos tienen la singularidad de contar con sensores en su interior que permi­ten estar enviando información en tiempo real del comportamiento y desempeño de estos.

Los productos inteligentes en­vían datos calientes (listos para analizar y visualizar) que pueden ser organizados en Dashboards preconcebidos y de fácil imple­mentación. Una de las principales premisas en este campo, es que los componentes se puedan en­lazar de una manera sencilla e in­tuitiva y el usuario puede empezar a monitorear sus componentes y máquinas sin esfuerzos en la im­plementación.

Machine Learning: datos, análisis y decisiones

Teniendo esto claro, podemos en­trar a hablar de uno de los principa­les conceptos que relaciona datos, análisis y decisiones. Este concepto se conoce como Machine Learning o aprendizaje de máquina, que no es otra cosa que la posibilidad de analizar, mediante un tratamiento estadístico, los diferentes datos que se pueden estar adquiriendo de los componentes y relacionarlos con los datos de entrada de los componen­tes (datos de fábrica).