Manufacturing Data Labs para la industria inteligente
Desde que se obtienen las materias primas hasta que el producto final llega al consumidor y se crea una relación con este, tienen lugar una serie de actividades interrelacionadas y que generan valor a lo largo de una cadena cada vez más inteligente.
El concepto de cadena de valor, que aparece por primera vez en el libro Ventaja Competitiva que Michel Porter publicó en 1985, es aplicable a cualquier sector económico, incluido el sector industrial, inmerso en la cuarta revolución industrial o Industria 4.0
De forma simultánea a su digitalización, las empresas industriales están incorporando inteligencia en el proceso nuclear de fabricación, así como en procesos anteriores como el aprovisionamiento de materias primas, productos intermedios o equipamiento; y posteriores, como el suministro y los servicios postventa.
Este avance parte de la premisa de que el acierto en la toma de decisiones y el diseño de estrategias para la mejora continua está directamente relacionado con la calidad de la información que se maneja y la capacidad para analizarla desde múltiples puntos de vista y en función de diferentes escenarios.
El big data y la analítica han extendido sus brazos para aportar eficiencia a todas las áreas y actividades de la cadena de valor de la industria y actualmente son piezas imprescindibles para la mejora continua de los procesos en la producción, así como en las áreas de calidad, mantenimiento, logística, compras e I+D.
Esta aplicación extensiva de la inteligencia es posible con plataformas como Smart Factory by aggity y la solución IA & Analytics Factory by aggity, que permiten extraer valor de las grandes cantidades de datos procedentes de las distintas áreas de la empresa, identificar los puntos susceptibles de mejora, así como determinar el impacto de cada mejora en el negocio, en términos de incremento de la eficiencia, reducción de costes u otros indicadores clave.
Manufacturing Data Labs
Partiendo de esa premisa, la multinacional tecnológica aggity ha desarrollado la metodología Manufacturing Data Labs como punto de partida para establecer un plan de adopción de la Industria 4.0 desde el conocimiento basado en datos. La metodología consta de tres fases denominadas momentos. La primera fase o momento exploración, facilita la compresión del impacto en la cadena de valor industrial de la digitalización, la robotización y la introducción de tecnologías de analítica e inteligencia artificial.
En la segunda fase o momento evaluación, se valoran diferentes casos de uso para definir oportunidades de optimización de la cadena de valor y empujar la transformación digital. En la tercera fase o momento movilización se priorizan estos casos según el esfuerzo de implantación y el retorno de la inversión, y se establece un plan de acción ajustado a la realidad y que asegure el cumplimiento de los objetivos.
Excelencia en extraer valor de los datos
Los beneficios de este enfoque se aprecian desde la fase de adopción, en la que la empresa industrial consigue activar los datos y hacer de ellos un activo vital; y ganan en importancia a medida que se avanza en el viaje a través de las fases de arranque y consolidación. Así, con el arranque, la empresa adquiere un conocimiento profundo y detallado de los procesos de producción, puede anticiparse a cualquier incidente con un potencial impacto negativo y está preparada para realizar un control exhaustivo y en tiempo real de la calidad, llevar a cabo un mantenimiento predictivo, y planificar y predecir la demanda.
En la fase de consolidación, no solo se multiplican los beneficios, también se abren nuevas oportunidades de negocio asociadas a la monetización de datos para la empresa, convertida en una organización “data driven”. En ese estadio es aconsejable crear un Centro de Excelencia en Analítica (A-CoE) para alimentar una toma de decisiones enfocada a la mejora continua y el diseño de estrategias que aseguren su capacidad para competir en mercados existentes y para crear mercados nuevos.
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Data Analytics para la mejora de la eficiencia en la planta de producción farmacéutica
Estamos en plena vorágine de la Digitalización y esto no va a hacer más que acelerar en los próximos meses. La esperada puesta en marcha de la economía y la llegada de los fondos Next Generation será un revulsivo adicional sobre el aprendizaje que ya hemos tenido durante el año COVID.
La pregunta clave es ¿qué aportará a mi negocio este esfuerzo? Debemos fijarnos en las necesidades de la empresa y descubrir qué puede aportar la tecnología digital en cualquiera de sus formas: Data Analytics, Inteligencia Artificial, Machine Learning, etc.
La respuesta no puede ser generalista ya que cada sector ha tenido una travesía distinta durante el 2020 y se encuentra en una situación concreta en 2021. La consultora McKinsey en su informe “España post COVID-19: de la resiliencia a la reinvención” clasifica la industria farmacéutica como el sector de menor caída de ventas y más rápida recuperación. El informe identifica las siguientes prioridades principales para el sector después de la crisis:
- Digitalización de los modelos de ventas y distribución.
- Innovación en productos y servicios.
- Redefinición de la cadena de suministro (p.ej. reduciendo riesgos).
¿Qué puede aportar Data Analytics en el área industrial de una empresa farmacéutica?
Hablar de un enfoque global para la fabricación en el sector farmacéutico es equivocado. El entorno es más complejo y dentro de la cadena de suministro del sector hay al menos dos grandes fases. Las dos necesitan de los datos para “redefinirse”, con una mirada clara en la eficiencia, el servicio y la calidad, pero de manera distinta:
Fabricación de principios activos
En la fabricación de principios activos, los resultados de negocio están en gran manera ligados a lo que ocurre “dentro del reactor”. Conocer las variables clave del proceso químico o biológico puede suponer una mejora del rendimiento que en términos económicos puede muy valiosa.
Además, garantizar la calidad del proceso en el reactor asegura el cumplimiento de los plazos de entrega comprometidos.
La analítica de datos aplicada al proceso de un reactor puede desvelar las causas raíz de problemas de bajo rendimiento o mala calidad. Un factor de dificultad añadido es el mantenerse dentro de los parámetros de proceso validados ya que su cambio puede suponer un nuevo proceso de validación que consumirá tiempo y recursos.
La analítica de datos aplicada a los “logs” de parámetros de proceso almacenados con frecuencias altas permite identificar patrones y definir algoritmos que optimicen los rendimientos y reduzcan los lotes erróneos.
Laboratorios de fabricación de medicamentos
Para la fabricación de los medicamentos el mantenimiento de máquinas es crítico. Las paradas por avería son una causa directa de las pérdidas económicas en el laboratorio. El modelo de gestión se basa en el OEE (Eficiencia Global de los Equipos) y en la reducción de las 6 Grandes Pérdidas. Para ello el mantenimiento preventivo basado en el tiempo y el predictivo clásico son dos de los pilares utilizados hasta ahora.
El mantenimiento está evolucionando rápidamente al Mantenimiento Basado en la Condición (CBM). Con este enfoque se desarrolla un modelo analítico que utiliza Machine Learning para desarrollar un algoritmo que permita, en función de las lecturas en tiempo real de los sensores, anticiparse a las averías de las máquinas.
En un caso que hemos desarrollado, se analizaron los datos que 26 sensores tomaron en el proceso industrial cada 30 segundos durante 4 años, 22 Gbytes de datos entre los que se incluían 10.000 alarmas. El algoritmo permitió identificar la causa raíz de los fallos reduciendo las paradas un 66% y el tiempo de paro un 25%.
¿Es necesario esperar años para acumular los datos? Probablemente no, es muy posible que, con los datos ya disponibles, o con un plazo relativamente corto de extracción de datos se puedan lograr mejoras considerables no solo de los parámetros de proceso sino de los resultados de negocio.
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Optimizar la cadena de valor en la industria farmacéutica
La industria farmacéutica juega un papel vital en la sociedad y la pandemia no ha hecho más que confirmarlo. En el actual contexto global y altamente competitivo, la optimización de la cadena de valor de las empresas del sector farma no es una opción, sino un imperativo.
El sector farmacéutico se encuentra permanentemente a la búsqueda de innovaciones tecnológicas con el punto de mira puesto en la mejora continua de sus productos, el control de los costes y, por supuesto, el cumplimiento normativo. Dentro de este último ámbito con un foco específico en la trazabilidad. Igualmente, la lucha contra la falsificación y, en estos momentos, contra la Covid-19, son otros de sus frentes abiertos.
El logro de todos estos objetivos pasa inexorablemente por la explotación inteligente de los datos, cuyo valor es tan importante como la eficacia de los fármacos fabricados por la industria. Desde esa perspectiva, la aplicación del big data, la analítica avanzada y la inteligencia artificial es una prioridad y, de hecho, ya en 2019 el informe “The State of the Biopharmaceutical Industry” de la firma analista Global Data, identificaba el big data como la tecnología con mayor impacto en la industria farmacéutica.
La situación generada por la Covid-19 ha venido a confirmar esta realidad y ha puesto así mismo de manifiesto, por un lado, ciertas debilidades en el sector de la salud, y por otro, el enorme potencial de estas tecnologías. Así lo demuestran los diferentes proyectos y nuevos sistemas de investigación dirigidos a mejorar el conocimiento del virus y paliar los efectos de la enfermedad.
Los beneficios de la aplicación de estas tecnologías se extienden a lo largo de toda la cadena de valor de la industria farmacéutica, empezando por la fase de investigación y desarrollo de nuevos fármacos. En ella, el big data y la analítica se aplican, por ejemplo, a la definición de las muestras de los participantes en un ensayo clínico.
También es un fundamental para las empresas del sector farma la excelencia en la gestión de la calidad. Mantener la máxima calidad con los mínimos costes es una prioridad de la fase de fabricación, donde estas tecnologías se aplican, entre otros, a la estimación de las necesidades de materias primas. De esta forma, es posible realizar una planificación de la producción en tiempo y también se reducen las mermas, un aspecto vital que, dependiendo del medicamento, puede tener un impacto muy significativo en los costes. Del mismo modo, durante el proceso productivo es igualmente fundamental minimizar el número de paradas y adelantarse a los posibles incidentes que pueden impactar negativamente en el proceso para llevar a cabo las necesarias intervenciones preventivas y ajustes.
Con la fase de distribución y comercialización se completa el círculo de la cadena de valor y nuevamente aquí también resulta crítico aplicar tecnología de big data y analítica para, por ejemplo, tener un conocimiento detallado y continuamente enriquecido de los usuarios, así como de cualquier posible efecto adverso no deseado. La importancia de este último punto es claramente patente en la actualidad, ante una campaña de vacunación sin precedentes en la historia.
Smart Factory by aggity agrupa las diferentes soluciones de aggity para la digitalización de la industria, incluyendo el sistema Opera MES con aggity, el planificador de la producción PlanetTogether by aggity y Analytics Factory by aggity, cubre todas las necesidades de gestión y control de las actividades de las empresas farmacéuticas en las áreas de producción, calidad, materiales y mantenimiento. Empresas farmacéuticas como Comsan, Spinreact y Pharmanoid ya están aprovechando la potencia de la tecnología de aggity para sacar ventaja de la cuarta revolución industrial en marcha.
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Qué aporta IoT a la industria
Los analistas recomiendan que en el momento de implementar una solución IoT, las empresas industriales se centren en la recopilación de datos en las áreas más valiosas para impulsar la eficiencia de sus procesos y reducir costes.
El gasto en herramientas de software para la implantación del IoT industrial será de 181,5 mil millones de euros en 2025
El número global de conexiones de IoT industrial (IIoT, por sus siglas en inglés) aumentará de los 17.700 millones contabilizados en 2019 a 36.800 millones en 2025. Unos datos, recogidos en un informe de Juniper Research, que representan una tasa de crecimiento global del 107%.
La investigación de la firma de análisis, publicada a finales del año pasado, identificó la fabricación inteligente como un sector de crecimiento clave del mercado de IoT industrial durante los próximos cinco años. Para entonces, representarán 22.000 millones de conexiones.
Las redes 5G y LPWA (Low Power Wide Area) desempeñarán un papel fundamental en la creación de ofertas de servicios atractivas para la industria manufacturera y permitirán la realización del concepto de ‘fábrica inteligente’ o Industria 4.0. Gracias al uso de estas tecnologías es posible la transmisión de datos en tiempo real y dar respuesta a las altas demandas de conectividad. El resultado será el aumento de la automatización de procesos en las plantas de producción.
El mismo informe también pronostica que más del 80% del valor de mercado global de IoT industrial en 2025 será atribuible a la inversión en software, que alcanzará los 216.000 millones de dólares (181.500 millones de euros).
Beneficios de la fábrica inteligente
Las herramientas de software que aprovechan el aprendizaje automático para mejorar el análisis de datos y la identificación de vulnerabilidades de la red son ahora esenciales para las operaciones de fabricación conectadas. Los analistas recomiendan, y en ello coinciden nuestros expertos que, en el momento de implementar una solución IoT, las empresas industriales se centren en la recopilación de datos en las áreas más valiosas para impulsar la eficiencia de sus procesos y reducir costes.
El cambio hacia una fábrica inteligente permite:
- Hacer un autodiagnóstico de las máquinas para identificar los errores o fallos del sistema
- La previsión de las máquinas posibilita un mantenimiento prescriptivo y permite que las acciones se realicen con antelación
- El análisis de datos facilita el seguimiento de los errores
- Permite que la producción se adapte a las necesidades reales
Una plataforma de automatización, como SmartFactory by aggity, conecta a todos los agentes que forman parte de la fábrica gracias al empleo de sensores en las máquinas que trasmiten información acerca de su estado y se comunican entre sí. Avisan de paros, falta de material y niveles de producción.
Así mismo, las funciones de comunicación avanzada de la plataforma permiten a los empleados enviar directamente a las máquinas órdenes de los cambios de producción. De esta manera, se asegura un flujo de información constante y disponible, y se garantiza la comunicación efectiva y eficiente de todos los agentes implicados en los diferentes procesos de fabricación.
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Cómo automatizar la gestión de calidad en la industria farmacéutica
La gestión de calidad en el sector farmacéutico ha de ser rigurosa en todo lo que tiene que ver con la supervisión de los pedidos, control de stock, planificación de los procesos y gestión de las compras.
Trazabilidad de los productos, control de stock o gestión de proveedores son algunas de las características que ha de cumplir un SGC en la industria farmacéutica
El sector farmacéutico es uno de los que ha de prestar especial atención a la calidad y trazabilidad de sus productos. Su gestión ha de ser rigurosa en ambos aspectos, pero también en todo lo que tiene que ver con la supervisión de los pedidos, control de stock, planificación de los procesos y gestión de las compras. Por ello es importante que las empresas de este sector de actividad cuenten con un software de gestión de calidad (SGC) que cumpla la normativa.
En el momento de realizar la elección de un SGC hay que tener en cuanta que la implantación de la solución está enfocada no solo a garantizar la eficiencia y eficacia de todos los procesos, también a automatizarlos evitando la gestión manual en la medida de lo posible, reduciendo los errores al mínimo y facilitando las tareas más recurrentes. Estas son las características que se deberían tener en cuenta para su aplicación en la industria farmacéutica:
- Control de calidad: el sector farmacéutico se rige por unos criterios muy exigentes y, por tanto, la solución para la gestión de sus productos ha de contemplar los requisitos legislativos bajo los que desarrolla la actividad.
- Trazabilidad de los productos: controlar cada una de las fases por las que pasa un producto y dejar registro de ellas es esencial, sobre todo si se detecta alguna partida defectuosa que precisa su retirada del mercado.
- Organización de la producción: disponer de información de todo el proceso de producción facilita la toma de decisiones para conseguir resultados más eficaces y una reducción de los costes.
- Control de stock: la automatización de esta parte de la producción permite disponer de toda la información relativa a fechas de caducidad o localización de lotes.
- Gestión de proveedores: controlar la adquisición de productos permite planificar compras según las necesidades y gestionar mejor los gastos.
- Control de la contabilidad: centralizar toda la información y documentación, y facilitar el acceso a ella, no solo facilita la organización de la producción, también permite llevar una supervisión detallada de facturas y presupuestos para realizar una planificación financiera acorde a los gastos e ingresos reales.
- Flexible y seguro: un software de gestión de calidad ha de ser fácil de usar para que todos los miembros de equipo puedan sacar partido de esta herramienta y garantizar, al mismo tiempo, un uso correcto y adecuado de todos los datos que se manejen.
Empresas farmacéuticas españolas como Pharmanoid, Spinreact o Comsan ya aprovechan los beneficios de un SGC como el de Opera MES con aggity. Gracias a esta solución han digitalizado el proceso de fabricación automatizando sus procesos y capacidades de acción productiva. Se trata de un sistema de gestión industrial MES completo, moderno, configurable y modular diseñado para optimizar la gestión y control de las actividades de producción, calidad, materiales y mantenimiento. De esta forma la industria farmacéutica es capaz de responder a los requerimientos que les exigen antes de poner un producto en el mercado.
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Principales KPIs de un planificador industrial
Al combinarse entre sí, los indicadores ofrecen una visión más completa del estado de los distintos procesos que se desarrollan en una organización para determinar y optimizar su eficiencia.
Los KPIs financieros, técnicos, organizacionales, de demanda y de stock son algunas tipologías que han de tenerse en cuenta en el ámbito industrial
Los KPIs (Key Performance Indicators) son indicadores que se utilizan para medir la productividad de una empresa y su rendimiento. Se trata de valores que, al combinarse entre sí, ofrecen una visión más completa sobre el estado de los distintos procesos que se desarrollan en una organización para determinar y optimizar su eficiencia. Dependiendo del ámbito de actividad, los valores que se tienen en cuenta varían.
En el caso de una fábrica las métricas más comunes están recogidas en la norma europea UNE EN 15341: 2020 sobre indicadores clave de rendimiento del mantenimiento. Siempre hay que tener en cuenta que pueden verse sometidos a factores externos (condiciones que no dependen de la gestión de la compañía) e internos (factores relacionados con la compañía, pero ajenos al mantenimiento).
Hay numerosos KPIs. Estos son algunos de ellos:
- Indicadores financieros: aquellos ligados directamente con los costes de mantenimiento, ya sea de la maquinaria, personal interno y externo, preventivo, mecánico, etc.
- Indicadores técnicos: los relacionados con la disponibilidad de la operativa, incluido el tiempo total de funcionamiento de una máquina, el tiempo de recuperación cuando se produce un fallo (MTTR) o el tiempo promedio entre fallos (MTBF), entre otros.
- Indicadores organizacionales: los que tienen que ver con las horas trabajadas en producción acotadas a un periodo y actividad determinados o el nivel de utilización de las instalaciones.
- Indicadores de demanda: aquellos que recogen los plazos cumplidos/incumplidos, errores de previsión, los costes medios de gestión de pedidos o lotes rechazados.
- Indicadores de stock: directamente relacionados con la disponibilidad de materiales, roturas de stock y sus costes.
Para llevar un perfecto control de todas estas métricas, el panel de KPI es una herramienta de programación importante en la solución PlanetTogether by aggity, pero también actúa como un conjunto analítico para equilibrar múltiples objetivos desde muchas perspectivas diferentes. Por cada acción y elección de programación realizada dentro de esta aplicación, hay varios factores que se ven afectados.
Por ejemplo, la disminución del número de trabajos retrasados puede suponer un gran cambio en términos de entrega de pedidos y satisfacción del cliente, pero puede no resultar económicamente viable a largo plazo. Por otro lado, la reducción de costes es rentable, pero también puede tener como contrapartida la insatisfacción de los clientes con entregas tardías. Gracias al panel de KPI se pueden visualizar todas estas variables y conocer cómo un cambio afecta al resto de criterios.
PlanetTogether by aggity es capaz de proporcionar toda la información necesaria para guiar y controlar el plan de producción, llevar a cabo análisis “What-if” y aumentar el nivel de saturación de los recursos. Permite la planificación y programación a capacidad finita de las actividades de producción, teniendo en cuenta la disponibilidad de los recursos y de los materiales. Además, los escenarios hipotéticos se pueden utilizar para ejecutar simulaciones, determinar el efecto de los cambios en los KPI facilitando la toma de decisiones y obtener, así, los mejores resultados posibles.
Controla tus KPIs con el planificador Industrial PlanetTogether by aggity
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Retos de la Industria 4.0 para el 2021
Definir la estrategia de transformación digital, implantar las tecnología adecuadas o identificar el talento que hará posible el cambio son algunos de los retos a los que se enfrenta la industria 4.0.
El 32% de las compañías industriales españolas se encuentran en un estadio de digitalización avanzado.
La industria 4.0 es el resultado de la implantación de herramientas digitales en los procesos de negocio, impactando en toda la cadena de valor independientemente del sector de actividad. Lo relevante es que el uso de tecnologías inteligentes como la robótica, la inteligencia artificial, el big data o la Internet de las Cosas (IoT) ayudan a mejorar la eficiencia, sostenibilidad y flexibilidad de todas las operaciones.
En los próximos años, las empresas industriales españolas esperan aumentar sus ingresos un 11,1% y reducir sus costes un 19,4% como consecuencia de la digitalización, según revela un informe de la consultora PwC. El estudio concluye que el 68% de las compañías industriales españolas están en un estadio de digitalización medio o bajo y un 32% en un nivel avanzado. En este avance progresivo hacia la digitalización las compañías se enfrentan a varios retos:
1. Dirección estratégica
El primer paso antes de abordar la transformación digital es definir una estrategia alineada con los objetivos del negocio. Para su planificación es imprescindible que estén implicados todos los agentes de la compañía, empezando por el cuadro directivo.
2. Implantación tecnológica adecuada
La digitalización de la industria conlleva la implantación de soluciones tecnológicas que sean válidas para los objetivos definidos. Identificar aquellas herramientas que servirán al propósito de la compañía es esencial para que la transformación se lleve a cabo con éxito.
3.Evaluación del impacto
El despliegue de tecnologías en las fábricas ha de ser medible para poder cuantificar los resultados de esta transformación. Evaluar su impacto permite comprobar si los sistemas y medidas adoptadas son las más adecuadas.
4.Cultura empresarial.
Uno de los retos posiblemente más difíciles de superar es cambiar la perspectiva sobre cómo se hacen las cosas y pasar de unos modelos tradicionales y arraigados a otros más disruptivos que, inevitablemente, van unidos a la digitalización de la industria.
5 .Adquisición de talento.
La automatización de los procesos implica que perfiles hasta ahora muy demandados pasen a ser sustituidos por otros con capacidades acordes a la industria 4.0. Es imprescindible detectar ese talento y formar al personal con las habilidades adecuadas para que sean capaces de adaptarse y promover el cambio.
El cambio que supone la cuarta revolución industrial está transformando la forma en la que se produce y también la gestión de los negocios. Afrontar los retos que plantea con las herramientas adecuadas mejora la competitividad de las compañías de cualquier sector.
Para facilitar esa transición hacia la industria 4.0, una plataforma como Smart Factory by aggity agrupa todas las soluciones necesarias para digitalizar la fábrica gracias a una perfecta y completa automatización de procesos y predicción de acciones. El software de gestión industrial MES configurable y modular el control de actividades de producción, calidad, materiales y mantenimiento. Por su parte, PlanetTogether by aggity es capaz de proporcionar toda la información necesaria para guiar y controlar el plan de producción.
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Analítica para la Industria 4.0
Mejora del rendimiento y de las competencias laborales, corrección de errores en tiempo real y aumento de la calidad del producto final son algunos de los beneficios que proporciona el análisis de datos en las plantas de producción.
La capacidad de aprovechar la información de los activos conectados y utilizarla para la toma de decisiones es esencial para evolucionar hacia la Industria 4.0.
El 90% de las organizaciones pertenecientes al sector industrial recopila información del mundo físico, según una encuesta de Deloitte a más de 350 ejecutivos de 11 países de América, Asia y Europa sobre el potencial de la Industria 4.0. Sin embargo, muchas menos indican tener capacidad para analizar los datos recabados y solo la mitad de ellas afirma tener en consideración estos datos en tiempo real para optimizar las operaciones y tomar decisiones.
Según el mismo informe, para el manejo de datos la mayoría de las organizaciones utilizan herramientas de productividad de escritorio (87%) y funciones de análisis del software ERP (85%). Soluciones ya implantadas en la industria desde hace tiempo y que van incorporando mejoras gracias a la digitalización. Sin embargo, aún son pocas las empresas que emplean la robótica (24%) y la sensorización de sus máquinas (24%) y que explotan estos datos para evolucionar hacia una fábrica más inteligente.
Automatizar procesos y predecir acciones
La capacidad para aprovechar la información de los activos conectados y utilizarla en la toma de decisiones es esencial para evolucionar hacia la Industria 4.0. Según la investigación de la firma consultora, la gran mayoría de los ejecutivos son conscientes de las oportunidades que esto les ofrece, pero no saben cómo llevar a cabo ese cambio a pesar de que planean realizar importantes inversiones en el futuro.
Con plataformas como Smart Factory by aggity, que agrupa soluciones para acompañarles en esa transformación digital, es posible realizar esa transición gracias a una completa automatización de los procesos y predicción de acciones. Con el uso de big data analytics e Inteligencia Artificial (IA) es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera más eficiente. La automatización de las plantas de producción, con la incorporación de dispositivos y sensores, es el primer paso para crear entornos digitales que sustituyan y se comuniquen con los entornos físicos.
Superada esta primera fase, desde una sola plataforma la compañía puede acceder a monitorización en tiempo real, con visibilidad e informes de todos los procesos, informatización de los muestreos de calidad, y a la planificación, organización y control de los procesos en la fábrica de manera automática y personalizada. Esta transición hacia un mayor uso de los datos lleva aparejada la digitalización de toda la información y la eliminación de los documentos en papel. Esta evolución supone un cambio en el desempeño y en las funciones de los empleados, pero reporta dos grandes beneficios: la mejora de la eficiencia, ya que es posible detectar fallos más rápidamente; y la reducción del gasto, al eliminar los costes asociados al uso del papel.
Gracias a la recopilación de los datos que generan todos los activos y su posterior explotación y análisis, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento y las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la rentabilidad.
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6 conceptos básicos de la Industria 4.0
Entender qué es big data, blockchain y Business Intelligence es fundamental para comprender cuáles son las implicaciones de la transformación hacia la Industria 4.0.
«El camino hacia la cuarta revolución industrial implica la adopción de tecnologías que conviertan las fábricas en inteligentes.»
El camino hacia la cuarta revolución industrial implica la adopción de tecnologías que conviertan las fábricas en inteligentes.
La transformación digital de la industria hacia una fábrica inteligente es ineludible y pasa por la incorporación de tecnologías que ya están cambiando los procesos de producción. Es lo que ya se ha denominado como cuarta revolución industrial o Industria 4.0. Una evolución que implica la asimilación de una terminología que no siempre es fácil identificar y comprender. Hemos recopilado seis conceptos básicos de la Industria 4.0 que es necesario entender para saber qué significa esta transformación:
1. Big Data
Este término describe los ingentes volúmenes de datos que tienen potencial para ser analizados de manera inteligente y extraer información con el objetivo de tomar decisiones más efectivas y realizar una mejor gestión de los recursos.
2. Blockchain (Cadena de bloques)
Tecnología que tiene su origen en el sector financiero de la mano de la criptomoneda ‘bitcoin’. Actualmente se utiliza en varios ámbitos para codificar y guardar la información de documentos digitales en varios nodos de la red en una cadena de bloques de datos en los que las transacciones están vinculadas entre sí.
3. Business Intelligence (BI)
Designa métodos y procesos basados en TI que realizan un análisis sistemático de datos previamente almacenados y consolidados. Proporciona información sobre cuestiones como el desarrollo del mercado, tendencias comerciales, así como sobre los riesgos potenciales y su minimización. Es una herramienta fundamental para la toma de decisiones corporativas.
La solución inteligente para Industria
Gracias al la aplicación del Business Intelligence (BI) a la industria podrás disponer de un análisis profundo y detallado del rendimiento de la fábrica, facilitando así la toma de decisiones
de manera inmediata para reducir al mínimo las pérdidas e
incrementar la productividad.
4. Digital Twins (gemelos digitales)
Se trata de réplicas virtuales de objetos o procesos que simulan el comportamiento de sus homólogos reales. El fin es analizar su eficacia o comportamiento en determinados supuestos para mejorar su eficacia.
5. Inteligencia Artificial (IA)
Con este término se denomina a aquellos programas de software que analizan el comportamiento humano a través de tecnologías cognitivas y establecen patrones que facilitan respuestas ante acciones individuales. Se aplica en objetos de uso diario, como el servicio de mapas de un smartphone, y también en otros entornos como el industrial para la gestión de procesos.
6. Internet of Things (IoT)
Tecnología que permite a los objetos comunicarse entre sí a través de Internet y que otorga a cada dispositivo un identificador único. Esta interconexión es la que permite, por ejemplo, que se pueda manejar un electrodoméstico en el hogar desde el teléfono móvil o las máquinas de una fábrica desde una tableta.
La aplicación en el entorno industrial de estas seis tecnologías responde a la necesidad de automatizar, integrar y monitorizar procesos y recursos. Con el uso del Big Data, la IA y el BI es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera eficiente y en tiempo real. La automatización de las plantas de producción, con el uso de dispositivos y sensores, es el primer paso para crear entornos digitales que sustituyan y comuniquen con los entornos físicos.
Las soluciones Smart Factory by aggity permiten promover la transformación hacia un modelo de fábrica más inteligente, y todo ello desde una única plataforma capaz de proporcionar toda la información necesaria para guiar y controlar el plan de producción teniendo en cuenta la disponibilidad de recursos y materiales.
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La digitalización como impulso a la industria 4.0
La digitalización como impulso a la industria 4.0 como la IA, la robótica, el IoT, la realidad virtual o la fabricación aditiva promueven la automatización, integración y monitorización en la industria.
La recogida de datos en tiempo real constituye un factor esencial que ayuda a identificar ineficiencias rápidamente y facilita la toma de decisiones para corregirlas.
La recogida de datos en tiempo real constituye un factor esencial que ayuda a identificar ineficiencias rápidamente y facilita la toma de decisiones para corregirlas.
La digitalización como impulso a la industria 4.0 se puede definir como la orquestación y la optimización inteligente y en tiempo real de todos los procesos dentro de las fábricas. Bajo este concepto concurren tecnologías diversas que actúan de manera complementaria, como la inteligencia artificial (IA), la robótica, el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), la realidad virtual o la fabricación aditiva.
La introducción de estas innovaciones en el entorno industrial responde a la necesidad de automatizar, integrar y monitorizar procesos y recursos. Atendiendo a los resultados, su implementación se traduce en un incremento del 40% en la calidad de los métodos y productos, un aumento de la eficiencia en un 30%, la reducción de la entrada manual de datos en un 90% y la disminución de los tiempos de producción en un 25%, según los análisis realizados por aggity.
La recogida de datos en tiempo real constituye un factor esencial que ayuda a identificar ineficiencias rápidamente y facilita la toma de decisiones para corregirlas. En este escenario, los mandos intermedios y los responsables han de contar con herramientas muy precisas para mejorar la calidad de la producción y del mantenimiento como la digitalización como impulso a la industria 4.0
El impacto de la tecnología en la industria
Sustituir el modelo tradicional de fábrica por una Smart Factory requiere de una transformación de los métodos industriales y de toda la cadena de valor, incluidos personal, proveedores y clientes. En este sentido, la ingeniería de procesos es uno de los ámbitos con mayor proyección en la Industria 4.0 al mejorar la planificación y simulación de procesos, la programación virtual de robots, y el diseño y validación de nuevos métodos antes de su introducción en la cadena de producción.
Otra de las áreas que se han visto beneficiadas por el empleo de herramientas digitales es la de Investigación y Desarrollo. Aunque antes ya se realizaban simulaciones, ahora se han acortado sensiblemente los tiempos y costes de producción con el empleo de técnicas virtuales. En este sentido la fabricación aditiva, o impresión 3D, también ha supuesto un punto de inflexión. Su aplicación significa una disminución de hasta el 93% del peso del producto prototipado y una reducción del 60% del coste.
Ejemplo de ello son las iniciativas que surgieron en las semanas más críticas de la pandemia del coronavirus, cuando varias empresas pusieron en marcha proyectos para ayudar a frenar el impacto de esta enfermedad fabricando respiradores en tiempo récord. Una experiencia que ha servido para reflexionar, por un lado, sobre la Industria 4.0 como acelerador de la cultura digital y de los modelos analíticos aplicados a la producción y, por otro, sobre las oportunidades de reindustrialización con la proximidad como factor determinante.
La parte logística es otra de las áreas en las que la implantación de tecnología ofrece grandes beneficios. Así, con la información de toda la cadena de suministro en tiempo real, es posible localizar los elementos transportados y gestionar adecuadamente los stocks. Esta área también se verá reforzada con el uso de drones y robots para el transporte autónomo.
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