Conozca cómo la implementación de las tecnologías de la Industria 4.0 se traduce en mayor eficiencia y rentabilidad.
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.
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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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.
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).
