Beneficios de la Automatización Industrial
En la era de la Industria 4.0, la automatización industrial se ha convertido en un componente crucial para el éxito de las plantas de producción. La smart factory, con su enfoque en la integración de tecnologías avanzadas como el Internet de las Cosas (IoT) y el big data, está liderando esta transformación. Descubre los beneficios de la automatización industrial en la optimización de una Smart Factory. Los beneficios de la automatización industrial en las fábricas inteligentes van desde la optimización de procesos y la reducción de costos operativos hasta la mejora de la calidad y la sostenibilidad. A continuación, analizaremos cuáles son las ventajas de la automatización industrial y cómo proporciona una información valiosa a los directores de planta y producción que pueden aprovechar estas tecnologías para construir una Smart Factory más eficaz y competitiva. En la automatización industrial se utilizan tecnologías específicas para realizar tareas y procesos de producción sin necesidad de que haya una intervención humana directa. Gracias a su empleo se produce una mejor eficiencia en producción, así como una mejora de calidad de los productos Para poder llevarla a cabo se emplean, entre otros, sistemas de control automático, sensores y actuadores, robótica, sensores, software de control y análisis de datos, así como herramientas y plataformas como Smart Factory by aggity, que cubre todas las necesidades de las organizaciones del sector industrial. Entre los beneficios de la automatización industrial podemos destacar los siguientes: Incremento de productividad Una de las principales ventajas de emplear las tecnologías de automatización industrial es que permite que las máquinas y sistemas realicen tareas de una forma más rápida y eficiente a lo que lo haría un empleado, lo que redunda en un aumento en la productividad. En este sentido, la automatización industrial permite minimizar los tiempos de ciclo de producción ya que se eliminan los tiempos muertos y se optimizan las secuencias de trabajo, lo que se traduce en una producción más rápida y eficiente. Mejora de la calidad del producto La robotización en manufactura es ya una realidad por lo que emplear la automatización en un entorno de Industria 4.0 garantiza una producción consistente y controlada, de forma que se mejora la calidad de los productos que se estén fabricando. Esto es posible porque se reducen los defectos que puede cometer un humano, lo que redunda también en una mayor innovación en planta. Asimismo, se produce una mejora en el binomio sostenibilidad y manufactura ya que, al estar la cadena de suministro automatizada, se aprovechan mejor las materias primas y se reduce el volumen de desperdicios. Reducción de costes operativos Otro de los beneficios de la automatización industrial a largo plazo es que ayuda a reducir costes dado que se minimizan errores, se necesita menos mano de obra y disminuyen los tiempos de producción. Es cierto que la inversión inicial que se realiza en la implementación de tecnologías de automatización que mejoren la optimización de procesos va a ser elevada, pero el retorno de la inversión será muy superior. Mejora de la seguridad laboral Esta es una de las claves de la automatización industrial, ya que el trabajo que hasta el momento hacían los empleados humanos pasa a ser realizado por máquinas o herramientas. De esta forma el trabajador no sólo puede dedicarse a la realización de tareas de mayor valor para la organización, sino que se mejora la seguridad laboral ya que puede dejar de realizar determinados trabajos más peligrosos como el manejo de sustancias químicas o el trabajo en entornos de alta temperatura. Flexibilidad de producción El último de los grandes beneficios es que los sistemas automatizados pueden ser reconfigurados y programados para adaptarse a diferentes tareas y productos. De esta forma se garantiza una mayor flexibilidad de producción ya que el uso de las herramientas de automatización permite que las smart factories puedan adaptarse de forma rápida a cambios que puedan producirse en la demanda y modificar las configuraciones de producción. Todo ello redunda en una mayor agilidad en la respuesta a las necesidades cambiantes y en una mejora continua de la eficiencia operativa.
El análisis predictivo en la transformación digital
El análisis predictivo en la transformación digital es un recurso indispensable para aquellas empresas que buscan impulsar sus procesos de digitalización y optimizar negocios y operaciones. A través de técnicas avanzadas de análisis de datos, los líderes empresariales pueden anticipar tendencias, prever demandas, y tomar decisiones informadas que mejoren el rendimiento y la sostenibilidad. Descubre cómo el análisis predictivo impulsa la transformación en negocios y operaciones. En este contenido vamos a explorar los fundamentos del análisis predictivo, su aplicabilidad en diversos sectores, y las tendencias de futuro. Con él podrá descubrir qué es el análisis predictivo y cómo empresas de diferentes sectores lo están implementando. Introducción al análisis predictivo El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que emplea estadísticas, big data, machine learning, la minería de datos o los algoritmos predictivos, entre otras técnicas, para predecir lo que puede ocurrir en un futuro y realizar una toma de decisiones basada en datos que suponga una ventaja competitiva para la organización. Para que el análisis predictivo funcione tienen que darse un condicionante importante: el principal, obvio, es que los datos sean de calidad. La base sobre la que se sustenta cualquier tipo de analítica de datos es que los datos sean correctos y estén completos, porque, de otra forma, la toma de decisiones será errónea. Por otra parte, el uso de algoritmos de machine learning permitirá realizar una optimización de operaciones y contar con los análisis de tendencias adecuados. Importancia en negocios y operaciones El análisis predictivo tiene cada vez una mayor importancia en las organizaciones de diferentes sectores que ven en la denominada inteligencia de negocios un elemento esencial para realizar un análisis de tendencias, una predicción de ventas, establecer modelos de predicción, llevar a cabo análisis de comportamiento y análisis de mercado o establecer series temporales. Ya están haciendo uso del análisis predictivo en su estrategia empresarial sectores como el de la salud donde se emplea para identificar patrones en datos médicos y predecir enfermedades; el marketing, donde el análisis predictivo puede ayudar a identificar clientes potenciales, predecir la demanda de productos y servicios o en los recursos humanos, donde se usa para predecir el rendimiento laboral y mejorar los procesos de contratación. Casos de uso en la industria De entre todos los sectores, el industrial es uno de los que más está empleando el análisis predictivo. Plataformas como Opera MES by aggity, que facilita el análisis y la aplicación de acciones correctivas y que proporciona datos en tiempo real gracias al uso que hace del machine learning, el big data o la inteligencia artificial, se han convertido en un aliado esencial para el desarrollo de la denominada Industria 4.0. En general, las empresas del sector industrial están empleando el análisis predictivo para establecer una gestión de riesgos y mejorar la cadena de suministro. Uno de los apartados en los que más se está utilizando la industria el análisis predictivo es para predecir fallos y problemas en maquinaria y equipos industriales. Gracias al uso de datos históricos y en tiempo real, se puede prever el rendimiento de la maquinaria, las condiciones ambientales y las variables operativas y se pueden identificar patrones que sugieran problemas inminentes. Además, el sector industrial emplea el análisis predictivo para predecir la demanda de productos y materias primas en la cadena de suministro. Gracias a él, pueden predecir tendencias del mercado y hacer análisis de comportamiento, de tal forma que las empresas pueden optimizar sus inventarios y ajustar sus niveles de producción para satisfacer la demanda prevista. Esto ayuda a evitar el exceso o la escasez de inventario, reduciendo los costes de almacenamiento y mejorando la eficiencia de la cadena de suministro. Tendencias futuras y conclusiones Hay un elemento esencial que va a jugar un papel importante el desarrollo del análisis predictivo: el big data. La capacidad de las empresas para almacenar, gestionar y analizar ingentes cantidades de datos posibilita un crecimiento de la inteligencia de negocios. Con su utilización se puede realizar una visualización de datos mucho más amplia para tomar decisiones más efectivas.
Tipos de automatización industrial en la Smart Factory
La evolución hacia la Smart Factory debe incorporar diferentes tipos de automatización industrial para permitir a las empresas que conforman la Industria 4.0 mejorar los procesos, reducir los costes e incrementar la eficiencia. Explora con aggity los tipos de automatización industrial cruciales para una Smart Factory exitosa. La automatización industrial es uno de los componentes esenciales de la Industria 4.0. La denominada Smart Factory está empleando cada vez un mayor número de tecnologías dirigidas a agilizar los procesos, mejorar la eficiencia y obtener una reducción de costes. La utilización de sistemas de control, el uso de sensores industriales o el empleo de distintas máquinas de robótica industrial son sólo algunos elementos que se están utilizando en las fábricas inteligentes y todo ello con varios fines: mejorar los ciclos de producción, la calidad de los procesos y conseguir tener una cadena de suministro automatizada. En la automatización industrial, sin embargo, entran en juego diferentes tipologías: no todas son iguales ni se utilizan con los mismos propósitos. Cada Smart Factory utiliza diferentes tipos dependiendo del sector en el que opera o de la línea de producto que trabaja. Por eso, en la transición hacia la Smart Factory, es importante elegir las tecnologías de automatización industrial más conveniente para el negocio. Estas son algunas de esas tecnologías: Automatización fija o rígida Se trata de un tipo de automatización en la que la maquinaria automatizada está diseñada para realizar una labor concreta y que es repetitiva. En este caso, es difícil que esas máquinas puedan realizar otra tarea ya que están altamente especializadas para funcionar en un entorno y contexto específicos. Un ejemplo de ello es una cadena de montaje. El caso contrario es la automatización flexible, donde puede haber una reconfiguración de los sistemas para realizar distintas tareas y ajustarse a diferentes situaciones. Automatización programable En este caso hablamos de sistemas, equipos o robots que pueden ser reprogramados para llevar a cabo diferentes tareas. Este tipo de automatización es común en la producción de lotes, donde las tareas pueden cambiar con regularidad, lo que permite una mejora en la eficiencia de producción. Otro ejemplo habitual es un sistema de Control Numérico Computarizado (CNC), utilizado en la industria manufacturera y que permite la producción de piezas de alta precisión sin intervención humana. Automatización adaptativa Parecida a la automatización flexible, en este caso los sistemas automatizados son capaces de adaptarse y ajustarse en tiempo real a las condiciones cambiantes del entorno. Para ello, suelen utilizar tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA) o el Machine Learning para, de forma autónoma, tomar decisiones y llevar a cabo una optimización de procesos de acuerdo con las condiciones del entorno. Automatización robótica Empleada en una amplia gama de industrias, desde los procesos de manufactura a las líneas de producción o la logística, los robots industriales son empleados para mejorar la eficiencia y la productividad al realizar tareas repetitivas y monótonas de manera rápida y precisa. Además, estos robots pueden trabajar en entornos peligrosos o difíciles para los humanos, lo que ayuda a mejorar la seguridad en la planta. Automatización de control de procesos Incorporar la automatización de control de procesos de producción puede conllevar una gran cantidad de beneficios, desde una reducción del uso de recursos hasta la mejora de la calidad del producto. Su objetivo es garantizar un funcionamiento óptimo de los procesos industriales, al tiempo que se minimizan los errores humanos, se maximiza la eficiencia y se mejora la calidad del producto. Es empleada, sobre todo, en la industria química y petroquímica. Automatización de almacenes Como su propio nombre indica se trata de una tecnología que permite optimizar y agilizar las operaciones de almacenamiento y distribución en los centros logísticos. En este tipo de automatización se incluyen sistemas de almacenamiento automatizados, de transporte, de clasificación o de gestión. Estos son sólo algunos de los tipos de automatización industrial en la Smart Factory, aunque hay muchos más. A pesar de todo ello, es importante contar con un socio como aggity, experto en ayudar a las empresas que conforman la Industria 4.0 a implementar una estrategia bien definida de automatización. Una solución como Smart Factory by aggity cubre de manera integral la gestión y el control de actividades de producción, calidad, materiales y mantenimiento.
Evitar pérdidas en la industria con IA y Machine Learning
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la industria va a transformar a las compañías que conforman este sector en varios apartados, incluyendo la gestión de inventarios y de stock donde esta tecnología promete ser una auténtica revolución. El empleo de la inteligencia artificial en la industria tiene una importancia esencial en la gestión de la cadena de suministro. Uno de los retos tradicionales que tiene cualquier organización del sector industrial es la gestión de inventarios. La transición hacia la Industria 4.0 con el uso de herramientas de automatización pretende acabar con esos problemas, pero hay un elemento que puede posibilitar que la gestión del stock sea perfecta: la inteligencia artificial. Lejos del estrellato de tecnologías como ChatGPT, lo cierto es que el uso de la IA y el Machine Learning en la industria está contribuyendo directamente al impulso de la Industria 4.0. La base para que la aplicación de ambas tecnologías sea efectiva se encuentra en los datos. La gran ventaja es que el machine learning en la industria posibilita el desarrollo de la IA y ésta puede tomar decisiones de forma rápida basándose en el análisis de grandes cantidades de datos. Con toda esa información la inteligencia artificial permite identificar patrones que permiten predecir la demanda que se va a producir, de manera que se pueden ajustar los niveles de stock y evitar, de esta forma, la escasez de productos o el exceso de stock, lo que a su vez reduce las pérdidas asociadas con productos no vendidos o caducados. El uso de la inteligencia artificial en la Industria 4.0 y, en el futuro, en la Industria 5.0, ya se está utilizando desde hace algún tiempo. Soluciones como Opera MES con aggity ya cubren buena parte de las necesidades de la fábrica inteligente actual ofreciendo un sistema de gestión industrial completo, moderno, configurable y modular que cubre de manera perfecta la gestión y el control de actividades de Producción, Calidad, Materiales y Mantenimiento. Gestión en la cadena de suministro El empleo de la inteligencia artificial en la industria tiene una importancia esencial en la gestión de la cadena de suministro. Esto es debido gracias a su capacidad para analizar los datos en tiempo real, de tal forma que las empresas pueden identificar y abordar los problemas que puedan surgir. De esta forma, se reducen los retrasos en la entrega, se mejora la calidad de los productos o se puede ajustar la producción atendiendo a las fluctuaciones en el precio de las materias primas. Con ello, la fábrica inteligente puede tomar decisiones para reducir el riesgo de sufrir pérdidas. Con el uso de la IA en la industria se optimiza la gestión de inventarios mediante la implementación de algoritmos de machine learning que son capaces de ajustar de forma automática los niveles de stock en función de la demanda y las condiciones del mercado. Estos algoritmos pueden analizar continuamente los datos de ventas, el comportamiento del consumidor y otros factores relevantes para optimizar los niveles de inventario. El valor está en los datos A pesar del protagonismo que tiene la IA y el Machine Learning en el desarrollo de la Industria 4.0 estas dos tecnologías carecen de sentido si no existen datos sobre los que puedan trabajar. Los datos son el alimento que necesitan ambas tecnologías, por lo que es necesario recopilarlos desde diferentes fuentes. La dificultad es que hoy hay numerosas empresas del sector industrial que ni siquiera han empezado a almacenar los datos y muchas otras no tienen una estrategia para recogerlos y gestionarlos de forma eficiente, por lo que pierden una gran cantidad de información vital para el desarrollo del negocio. Más ventajas de la IA en la industria Una vez que los datos están bien gestionados y analizados, la inteligencia artificial y el machine learning proporcionan otra serie de ventajas como la optimización del transporte y de las rutas de distribución ya que son capaces de decidir cuáles son los mejores recorridos, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes. Así mismo, también se pueden prevenir las pérdidas y robos ya que la Inteligencia Artificial puede detectar patrones sospechosos de actividad en el inventario y en el transporte.
Los robots colaborativos en la industria 5.0
Cuando las organizaciones industriales todavía están inmersas en aplicar y extender los procesos de la denominada Industria 4.0, algunas empresas ya están dando pasos en la siguiente evolución que es la Industria 5.0, donde los robots colaborativos van a jugar un papel destacado. Los robots colaborativos son capaces de hacer cualquier tipo de trabajo manual o repetitivo, pero sobre todo se están empleando para reducir los riesgos que puedan sufrir los trabajadores. La diferencia entre Industria 4.0 e Industria 5.0 radica precisamente en el factor humano. La Industria 4.0 supone la transformación digital de las tareas tradicionales con la implementación de técnicas para mejorar la producción y que, en general implica la incorporación de tecnologías como la robótica, la analítica, las soluciones de automatización y también el IoT o Internet de las Cosas. La Industria 5.0 sigue empleando todas estas tecnologías, pero en ella se trata de unir la relación que se produce entre máquinas y humanos. Para ello, la Inteligencia Artificial va a desempeñar un papel fundamental con la intención de que los cobots o robots colaborativos realicen procesos que ejecutan el pensamiento de una persona. Qué es un robot colaborativo Los robots son una de las claves en la Industria 5.0. En este caso, al referirnos a un cobot, hablamos de un robot que se ha diseñado para que trabaje de forma conjunta con los humanos. Es decir, a diferencia de los tradicionales robots industriales los cobots interactúan con los seres humanos y les asisten en distintas labores y procesos. Es decir, el cobot no puede funcionar si no hay una persona a su lado y viceversa. Se trata de un modelo colaborativo perfecto. Los robots colaborativos son capaces de hacer cualquier tipo de trabajo manual o repetitivo, pero sobre todo se están empleando para reducir los riesgos que puedan sufrir los trabajadores de los entornos industriales, con lo que disminuye la posibilidad de que éstos puedan sufrir un accidente laboral. Pero si hay un aspecto diferenciador en el uso de este tipo de robots en la Industria 5.0 es cumplir uno de los objetivos principales de esta nueva revolución industrial: hacer que las organizaciones sean más humanas y atractivas para los trabajadores. El papel del robot colaborativo En un entorno de Industria 5.0 y de smart factory, el objetivo es que los humanos se beneficien de las posibilidades y ventajas que ofrecen los robots colaborativos, como pueden ser su precisión técnica o sus capacidades para levantar material muy pesado. Por su parte, los trabajadores pueden dedicarse a realizar tareas más complejas con lo que las empresas industriales tienen mayor grado de control y la capacidad de individualizar cada fase de la producción. Gracias al uso de un robot colaborativo, una organización puede tener un mayor potencial de personalización que, a diferencia de los sistemas automatizados de Industria 4.0, permitirá una mayor creación de empleo. El empleo de cobots en la industria va a transformar de forma radical los entornos industriales. Si hasta ahora trabajaban de forma independiente, en un entorno de Industria 5.0 robots y humanos desarrollan la actividad al unísono. Ya no veremos esos espacios en lo que, aun en el mismo espacio físico o en la misma línea de producción, se veía al robot por un lado y a la persona por otro, trabajando de forma independiente. Trabajo conjunto humanos-robots colaborativos Con la Industria 5.0, esa delimitación se vuelve más confusa a medida que los humanos y los robots comienzan a trabajar de forma conjunta, de tal forma que el cobot realizará trabajos de menos valor y los humanos proporcionará las habilidades que el robot colaborativo es incapaz de realizar. Soluciones como Smart Factory by aggity ya permiten digitalizar la fábrica gracias a una perfecta y completa automatización de procesos y predicción de acciones y, en breve, los robots colaborativos mejorarán todos estos procesos. La Industria 5.0 permitirá un desarrollo más sostenible e impulsará la creación de productos mucho más personalizados adaptados a las necesidades individuales. Sectores como el sanitario o la industria farmacéutica se van a beneficiar de forma notable de esta colaboración entre humanos y robots colaborativos.
El trabajo del futuro en la fábrica inteligente
El trabajo del futuro en la fábrica inteligente va a pasar necesariamente por la colaboración entre máquinas y trabajadores humanos. Ya existen numerosos proyectos para facilitar esa cooperación. Buena parte de los proyectos para avanzar hacia la fábrica inteligente pasan por la incorporación de la realidad virtual. No se sabe a ciencia cierta cuáles serán todos los trabajos que van a aparecer en el futuro. Lo que sí se sabe es que, sobre todo en los entornos de fábrica inteligente e Industria 4.0, la relación entre humanos y máquinas va a ser mayor. Por esto, se están realizando diferentes proyectos con el fin de desarrollar tecnologías que faciliten la creación de entornos colaborativos entre máquinas y humanos. En general, en los entornos industriales actuales, las máquinas y robots operan de forma separada de los empleados y eso es lo que se quiere cambiar en la fábrica inteligente. De la misma forma que, tras la irrupción de la pandemia, se impulsó el trabajo colaborativo entre los empleados, con la incorporación de distintas herramientas, el trabajo del futuro en la fábrica inteligente pasa por crear entornos colaborativos para que los trabajadores y las máquinas puedan trabajar de forma conjunta para así maximizar el trabajo que realizan ambos. El trabajo del futuro será colaborativo Se trata, en definitiva, de que la fábrica inteligente sea colaborativa en todos los aspectos y que la tecnología ayude en múltiples frentes y no sólo en lo que se refiere a una fabricación inteligente de productos. En este sentido, tecnologías como la automatización, la realidad virtual y realidad aumentada, los interfaces adaptativos, la inteligencia artificial o los chatbots conversacionales ya se están incorporando a las fábricas inteligentes y están posibilitando que el trabajo del futuro sea más productivo y colaborativo. Buena parte de los proyectos para avanzar en las fábricas inteligentes 4.0 pasan por la incorporación de la realidad virtual. En este caso, esta tecnología ayuda en acciones formativas de manera inmersiva que hacen creer que el trabajador se encuentra en un entorno real. Algo parecido a los simuladores de vuelo de los pilotos, sólo que en este caso la realidad virtual imita el control manual del mecanizado de una fábrica con los movimientos de la herramienta. El empleado interactúa gracias a la realidad mixta de tal forma que tenga la sensación de está tocando un elemento real. Ejemplos de fábrica inteligente Las innovaciones que se están produciendo son múltiples. Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural está permitiendo que los trabajadores de una fábrica inteligente puedan directamente entablar conversación con el robot para plantearle dudas acerca de una determinada operación de mantenimiento que se desarrolle en la fábrica y le enseñe a resolver esa situación. Y es con la realidad mixta con la que se están produciendo buena parte de los desarrollos de la fábrica inteligente, sobre todo en lo que se refiere a los apartados de montaje. En este caso, un trabajador programa las acciones que va a ejecutar un robot antes de que se ponga a trabajar en la tarea. Gracias a esa realidad mixta, podrá saber si la ejecución que realice el robot va a ser correcta y en el caso de que sea así, el empleado dará la orden a través de la voz para que el robot ejecute el trabajo. Herramientas como las que propone el catálogo de aggity para Industria 4.0 ya permiten avanzar en el trabajo del futuro en la fábrica inteligente. Empleando nuevas tecnologías como la analítica de datos o la Inteligencia Artificial, este tipo de soluciones mejoran la colaboración entre las máquinas y los trabajadores, incrementan la eficiencia de la fábrica, la capacidad de planificación y la calidad de los productos y dotan, además, a la organización de mejores técnicas para protegerse frente a ciberataques. Ventajas para máquinas y humanos La incorporación de todo este tipo de soluciones para avanzar hacia la fábrica inteligente va a tener un extenso recorrido en los próximos años. Sus bondades no sólo significarán un incremento de la productividad para las empresas del sector industrial, sino que los empleados podrán realizar su labor de una forma más eficiente, lo que se traducirá en una mejora del bienestar y la calidad de vida de los trabajadores, puesto que se verán obligados a adaptarse a la tecnología, sino que será el propio trabajador el que avance en su aprendizaje con la ayuda de la máquina.
Smart factory y las infraestructuras resilientes
El objetivo 9 de los ODS, “Industria, Innovación e Infraestructuras”, hace referencia a la necesidad de convertir las fábricas en infraestructuras resilientes y sostenibles. La Agenda 2030 incide en la importancia de desarrollar la Smart Factory para poder construir una infraestructura resiliente. Para conseguir infraestructuras resilientes y sostenibles, la ONU hace hincapié en la modernización y reconversión de las industrias en Smart Factories. Entre los diferentes puntos que aparecen en el conjunto de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) hay uno, el número 9, que hace referencia a la transformación de la industria. El objetivo para conseguir una industria más sostenible pasa obligatoriamente por desarrollar la denominada Smart Factory y construir infraestructuras resilientes para hacer frente a los retos que tiene ante sí el planeta y la humanidad. Corría el año 2015 cuando la ONU presentó los ODS, entre cuyos objetivos se encuentran la intención de poner fin a la pobreza, proteger el planeta y garantizar que se cumpla la Agenda 2030, para que cuando llegue ese año todas las personas puedan disfrutar de paz y prosperidad en un mejor entorno medioambiental. Los objetivos de la Agenda 2030 se resumen en 17 puntos, pero en este post nos centraremos precisamente en ese, el Objetivo 9, que persigue alcanzar una industrialización sostenible e inclusiva. La intención del ODS 9 pasa por conseguir unas infraestructuras resilientes y sostenibles y, por ello, la ONU hace hincapié en la necesidad de modernizar y reconvertir las industrias haciendo un uso más eficaz y responsable de los recursos. Cómo alcanzar el ODS 9 Para alcanzar el ODS 9 de la Agenda 2030 es necesario llevar a cabo un proceso de transformación total de las industrias tradicionales. La gran mayoría de ellas llevan en funcionamiento desde hace muchos años, por lo que emplean técnicas de producción desfasadas que no son eficientes y que, por supuesto, son menos sostenibles. La construcción de infraestructuras industriales resilientes requieren, por tanto, el desarrollo de diferentes fases en los procesos de transformación digital. En este sentido, para alcanzar la denominada Smart Factory que consiga cumplir el punto 9 de los ODS es necesario que las organizaciones adopten diferentes tecnologías que permiten transformar los antiguos procesos industriales en otros más limpios y sostenibles. Por este motivo, la ONU insta a los países a tomar las medidas necesarias para alcanzar uno de los grandes objetivos de la Agenda 2030. El papel de la tecnología En la consecución del desarrollo sostenible que fija el Objetivo 9, la tecnología juega un papel destacado. Son muchas las fábricas que ya están adoptando nuevos modelos e implementando diferentes tecnologías para conseguir infraestructuras resilientes. De hecho, el sector industrial es uno de los que más están avanzando en el despliegue de nuevas tecnologías, incluyendo soluciones de big data, inteligencia artificial y automatización, para que los procesos, no sólo permitan reducir el consumo energético y la factura energética en la producción industrial, de forma que la necesaria producción la realicen empresas industriales más eficientes y productivas, pero también más sostenibles. Una de las características de una infraestructura resiliente es que las nuevas fábricas inteligentes o Smart Factories son fundamentales para el desarrollo de la Industria 5.0 y funcionan gracias a la utilización de las TIC de tal forma que, al estar totalmente digitalizadas, pueden operar de manera prácticamente autónoma. Esto redunda en una mejora de los procesos productivos que se traduce, por ejemplo, en un menor consumo energético y, consecuentemente, en una notable mejora de la sostenibilidad de la industria. En este escenario, el uso de tecnologías como big data, los gemelos digitales, la automatización y la robótica o el IoT marcan el camino para llegar a esa fábrica inteligente. El objetivo fundamental de una smart factory es conseguir mayor productividad y eficiencia, al tiempo que sus procesos se llevan a cabo de forma más resiliente y sostenible. La smart factory se convierte en una infraestructura resiliente gracias al empleo que hace de todas estas tecnologías. La fábrica inteligente es más eficiente y respetuosa con el medio ambiente y posibilita, además, que los empleados dejen de realizar tareas monótonas y repetitivas, lo que les dota de mayor capacidad para centrarse en lo realmente importante y que aporta más valor. Construir infraestructuras resilientes La fábrica inteligente y las infraestructuras resilientes no se crean de la noche a la mañana, sino que requiere de un tiempo de estudio y del desarrollo de una estrategia de digitalización industrial. En ese contexto, la incorporación de una plataforma como Smart Factory by aggity, que integra la solución para la planificación industrial Planet Together by aggity y el software de gestión industrial Opera MES con aggity, permite automatizar e incorporar inteligencia a los procesos industriales gracias al uso avanzando de la analítica de datos, la inteligencia artificial y el machine learning. Ejemplos de infraestructuras resilientes El ODS número 9 es quizá uno de los objetivos que puede conseguirse de forma más fácil ya que hace tiempo que el desarrollo de la smart factory se está llevando a cabo. Son las propias empresas las que vieron las ventajas de transformar el tradicional concepto de fábrica, entre las que se encontraba la mejora de los procesos de producción o la reducción de la factura energética. De hecho, ya existen ejemplos de infraestructuras resilientes que, gracias a la automatización y el análisis de los datos, han desarrollado cadenas logísticas mucho más ágiles en las que los barcos y los camiones pueden comunicarse de forma autónoma con los puertos o los almacenes. De esta forma, se reducen los consumos energéticos y las emisiones de CO2, lo que contribuye a que el transporte de las cargas sea más sostenible. Mejorar los procesos de fabricación El desarrollo de infraestructuras resilientes y la construcción de la smart factory también pasan por la mejora de los procesos de fabricación de los productos. Por ejemplo, uno de los usos más habituales y que está teniendo cada vez más aceptación en los entornos industriales es el empleo de la analítica de datos, que capacita a
ChatGPT y su aplicación en robótica industrial
Lo que ha conseguido ChatGPT es acercar la Inteligencia Artificial a casi toda la sociedad. A pesar de que la IA ya lleva tiempo desarrollándose, ha sido gracias a ChatGPT cuándo todo el mundo se ha dado cuenta de qué puede suponer el uso de las tecnologías de inteligencia artificial. La aplicación en la robótica industrial de aplicaciones de Inteligencia Artificial como ChatGPT prometen transformar de forma definitiva la automatización y la robótica industrial. Uno de los apartados en los que más aplicaciones pueden tener tecnologías como ChatGPT es el de la robótica industrial. Tal y como conocemos a ChatGPT, no parece que tenga mucho sentido su implementación en entornos de automatización y robótica industrial. Nada más lejos de la realidad. Para conocer cómo puede afectar el uso de ChatGTP a los robots industriales, y sin analizar el apartado de la ética en la aplicación de la inteligencia artificial, lo primero es conocer en qué consiste la popular aplicación. En realidad, estamos hablando de un chatbot de inteligencia artificial. Su cualidad es que ha sido entrenado para mantener conversaciones con cualquier persona gracias a que los algoritmos con los que ha sido desarrollado son capaces de entender cualquier pregunta que le realice el usuario; es decir, cuenta con capacidades de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Esto ya lo hacían de forma limitada muchos chatbots programados para ello y, por lo tanto, el cambio que supone ChatGPT es que es capaz de responder como si fuera un humano y, además, con datos e información precisa sobre cualquier temática, haciendo que sea casi imposible distinguir si la respuesta proviene de un ser humano o de una inteligencia artificial. ¿Cómo encaja ChatGPT en un robot industrial? Siendo por tanto una inteligencia artificial centrada en el lenguaje parece una aplicación más específica para tratar con los usuarios y, por extensión, por ejemplo, en servicios de atención al cliente a través de Asistentes Virtuales Cognitivos (AVC). Resulta más difícil comprender qué puede aportar una tecnología como esta en un robot industrial, pero ya están empezando a hacerse desarrollos para éstos puedan interactuar de forma natural con los trabajadores humanos. El objetivo de los desarrollos que se están empezando a estudiar es que ChatGPT pueda ir un paso más allá de analizar textos y dar respuestas y que obtenga datos que pueda procesar y analizar para ayudar en las tareas de automatización y robótica industrial. Se trata en definitiva que los robots – como, por ejemplo, los robots móviles autónomos o AMR– “hablen” con los humanos sin que tengan que aprender lenguajes de programación. El uso de la IA en la robótica industrial Las soluciones de aggity ya incorporan inteligencia artificial, lo que hace posible que las máquinas interactúen a través de la voz y gracias al procesamiento del lenguaje natural. De esta forma, las máquinas ya pueden interactuar con las personas sin que ni siquiera nos demos cuenta, ofreciendo un servicio mejor y de mayor calidad, sobre todo en acciones repetitivas y de bajo valor. El desarrollo de la hiperautomatización dará un paso adelante gracias al uso de tecnologías como ChatGPT. Al poder interactuar con los humanos de manera más efectiva, la robótica industrial contribuirá aún más a la eficiencia de los costes, así como a la mejora de los tiempos de producción, como ya sucede en muy diversos sectores de actividad. Por ejemplo, la inteligencia artificial ya es una aliada de la industria farmacéutica. Si con el uso de tecnologías de automatización robótica de procesos (RPA) se reduce la intervención humana y se automatizan determinadas tareas, la incorporación de tecnologías como ChatGPT también contribuirá a una evolución en la forma en que se desarrollan las tareas más físicas. La novedad de ChatGPT La novedad que aporta ChatGPT es que puede ejecutar tareas por sí mismo gracias al aprendizaje previo, una capacidad que permitirá llevar a cabo determinadas actuaciones o resolver ciertos problemas dentro de una fábrica inteligente sin necesidad de la intervención humana, que todavía se requiere en muchos casos. Entre los posibles usos de esta tecnología y por aquí es por dónde están llevándose a cabo las investigaciones se encuentra la aplicación de ChatGPT a la monitorización del rendimiento de los robots industriales, observar los diferentes escenarios y tomar decisiones basándose en datos sin que intervenga ningún trabajador. En estos momentos, los principales y primeros usos de ChatGPT en robótica industrial (ChatGPT for Robotics) tienen que ver con el control de drones o la manipulación de brazos robóticos. Estamos, por tanto, ante un nuevo paso en la evolución de la inteligencia artificial que abre nuevas posibilidades a su contribución a la evolución y expansión de la robótica industrial.
¿Qué son los gemelos digitales? Su uso para la industria
Una de las nuevas tendencias y que está empezando a cobrar gran protagonismo son los denominados gemelos digitales que prometen transformar, sobre todo, la Industria 4.0. Pero ¿qué es un gemelo digital? Los gemelos digitales son réplicas virtuales de algo que es real y se emplean para realizar simulaciones antes de que se desarrolle un determinado elemento o proceso. Los gemelos digitales o virtuales -digital twins- son una representación virtual de una entidad, objeto o proceso que ya se lleva a cabo en el mundo físico. De manera habitual, un gemelo virtual suele estar compuesto por tres elementos: por un lado, el elemento físico del mundo real; por otro, el gemelo digital en forma de software y, finalmente, el conjunto de datos que vinculan a estos elementos entre sí. Los gemelos digitales son, por tanto, réplicas virtuales de algo que es real y se emplean para realizar simulaciones antes de que se desarrolle un determinado elemento o proceso o bien para ejecutar algún tipo de cambio que se quiera realizar en un determinado objeto físico. De esta forma, se puede predecir el comportamiento de dicho objeto o proceso antes de que se ponga en funcionamiento y poder subsanar, si se produjera, cualquier tipo de error. Se trata de un gran avance, sobre todo para los entornos industriales puesto que permiten, por ejemplo, que no se produzca una pérdida de productividad en una fábrica por una pieza que ha sido mal diseñada. Gemelo digital e Industria 4.0 El uso del gemelo digital en la Industria 4.0 es un elemento más en los procesos de digitalización de las organizaciones industriales que están permitiendo la evolución a la smart factory. Su desarrollo, sin embargo, depende de muchas otras tecnologías como el big data, los dispositivos y aparatos IoT, la Inteligencia Artificial y el machine learning. Es decir, para desarrollar un gemelo virtual se necesitan, sobre todo, datos. Sin ellos, será imposible su creación. Por ejemplo, los gemelos digitales necesitar tener acceso a la información que les proporcionan los sensores de los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) y que permitirá esa transmisión de información desde el dispositivo IoT real al objeto virtual. Esos datos se introducen en plataformas software como Smart Factory by aggity, que permiten cubrir de manera perfecta la gestión y el control de actividades de producción, calidad, materiales y mantenimiento haciendo uso de datos en tiempo real. Gestor de base de datos Para el desarrollo de gemelos digitales, las organizaciones necesitan trabajar con una elevada cantidad de datos. Unos datos que deben ser analizados para extraer la mejor información posible de ellos. Normalmente, no sirven los tradicionales gestores de base de datos, sino que se necesita de un sistema de gestión industrial como Opera MES con aggity, que tienen una mayor capacidad para la recogida y la analítica de grandes cantidades de datos y que, gracias al uso de IA, cuenta con capacidades predictivas, fundamentales para el desarrollo de los gemelos digitales. Ventajas de usar gemelos digitales La principal de las ventajas de emplear un gemelo virtual en un entorno de Industria 4.0 es la reducción de costes y la eliminación de los riesgos de tener que trabajar con objetos físicos. Pero, además, los gemelos digitales permiten conseguir mayor eficiencia operativa y energética ya que, gracias al uso de Big Data y Machine Learning, se tienen muchos más datos que permiten una producción más rápida y efectiva. También suponen un avance para la I+D ya que ésta se vuelve más eficaz y menos onerosa al trabajar con prototipos virtuales que son mucho más flexibles, sin olvidar su importancia en términos de sostenibilidad e Industria 4.0 sostenible. Finalmente, la utilización de gemelos digitales reduce los problemas de mantenimiento y mejora el tiempo de vida útil del producto gracias a que el nuevo producto o su mejora se han realizado con datos fiables.
El 5G en la industria 4.0
El desarrollo de la industria 4.0 no puede ser entendido sin una de las grandes tecnologías como es el 5G. Y es que, el 5G en la industria 4.0 permitirá un desarrollo brutal del sector que le permitirá mejorar de forma sensible los procesos productivos. La baja latencia y la velocidad de conexión son los dos fundamentos básicos sobre los que se sustenta el 5G en la industria 4.0 El impacto que la tecnología 5G va a tener en el desarrollo industrial es de tal calibre que muchos analistas aseguran que, sin ella, la prometida nueva revolución industrial no sería posible. Sin embargo, no hay que confundirse ya que 5G no va a rediseñar las líneas de producción de las fábricas; lo que sí permitirá es la aparición de nuevos modelos operativos que mejorarán la eficiencia productiva y energética. Entre esos modelos operativos destaca el modelo de fábrica inteligente o smart factory, que aprovecha así mismo las ventajas que proporcionan otras tecnologías como la inteligencia artificial o la analítica de los datos. Desarrollo de IoT Uno de los elementos fundamental para el desarrollo de la industria 4.0 es el denominado Internet de las Cosas o IoT. Son muchas las fábricas que ya están empleando soluciones y dispositivos IoT para consolidar sus salas de control e incrementar sus capacidades de análisis con el objetivo de mejorar los procesos productivos con la implementación, por ejemplo, de sistemas de mantenimiento predictivo, entre otros. Así, la tecnología 5G y la Industria 4.0 son conceptos que van de la mano ya que la Industria 4.0 es un mercado que depende del uso de máquinas, autómatas y robots que hacen un uso intensivo de datos en la actividad de fabricación. Además, necesitan tener velocidades de conexión elevadas y con baja latencia. Latencia y aplicaciones 5G De todas las bondades que proporciona 5G a los entornos industriales, destaca la mejora de la latencia de la red. La latencia es la velocidad que transcurre entre que se da una orden hasta que ésta se ejecuta. Ese tiempo queda reducido a la mínima expresión con 5G, por lo que aplicaciones 5G, dispositivos y diferentes áreas de una fábrica inteligente pueden estar conectados entre sí prácticamente en tiempo real. Otra de las grandes ventajas es que, con esa reducción de la latencia, se podrán desarrollar diferentes aplicaciones 5G como la conducción autónoma en las fábricas, la implementación de sistemas de vigilancia conectados las 24 horas del día o sistemas específicos para parar o incrementar la producción de momentos concretos. Incremento en el uso de otras tecnologías Industria y 5G son, por tanto, un matrimonio bien avenido que irá desarrollándose todavía más en el futuro cuando la tecnología 5G termine de desarrollarse por completo y que potenciará la transformación digital de la industria gracias a que otras tecnologías podrán beneficiarse de esta simbiosis. Entre ellas se encuentran la inteligencia artificial, el machine learning o las redes neuronales inteligentes. Ya existen soluciones y plataformas como Smart Factory by aggity que emplean estas tecnologías, pero en el futuro y, gracias al desarrollo de 5G, verán incrementadas sus prestaciones favoreciendo la transformación digital industrial. La smart factory del futuro En definitiva, la smart factory del futuro va a depender en gran medida del 5G. Esa nueva fábrica inteligente no se entiende sin la conectividad y la posibilidad de que equipos, personas, herramientas y dispositivos puedan compartir información y datos en tiempo real. Y es que el 5G en la industriafavorecerá la recopilación de datos desde cualquier fuente, lo que potenciará el desarrollo del Edge Computing y permitirá realizar análisis más rápidos y gestionar mejor las plantas de producción, gracias a la obtención de una información elaborada en menos tiempo, acelerando la toma de decisiones. Finalmente, no conviene olvidarse de un detalle importante y que habitualmente pasa desapercibido. Con el 5G en la Industria 4.0 se elimina el cableado, lo que redunda en una importante reducción de costes en infraestructuras y también en el avance del mantenimiento 4.0. En suma, la conjugación de 5G y el abanico de tecnologías que se beneficiarán de la quinta generación de tecnologías de comunicación móvil contribuyen al desarrollo de las smart factories.