Transformación digital en la industria 4.0: del bombo publicitario al ROI
En los albores de la cuarta revolución industrial (Industria 4.0), las organizaciones industriales colocan su transformación digital en el primer lugar de su agenda estratégica. La Industria 4.0 trata sobre la interconexión de los sistemas cibernéticos y físicos (CPS) en un entorno industrial. CPS une el mundo físico y digital y facilita la recopilación de datos digitales de dispositivos y procesos físicos (por ejemplo, datos de mantenimiento de equipos y datos de calidad de líneas de producción), así como el uso de estos datos para impulsar la automatización y las optimizaciones. Con este fin, las tecnologías del Internet de las cosas industrial (IIoT) se utilizan para recopilar y procesar grandes volúmenes de flujos de alta velocidad, al mismo tiempo que automatizan las operaciones de campo y los procesos de la cadena de suministro.
La transformación digital en la era de la Industria 4.0 mejorará la competitividad de las organizaciones industriales, al tiempo que impulsará su capacidad para tomar decisiones óptimas. A pesar del bombo publicitario que rodea los nuevos conceptos en los procesos empresariales, IIoT e Industria 4.0 tienen algunos casos de uso tangibles con ROI probado. Estos casos de uso están impulsando la adopción acelerada de IIoT en la industria, que es la razón por la cual se espera que IIoT contribuya a la mayor parte del potencial de valor comercial de IoT, con el consumidor rezagado. Según el reciente informe de mercado "Ganar con el Internet industrial de las cosas", el IIoT podría sumar 14,2 billones de dólares a la economía global para 2030. Por lo tanto, comprender los casos de uso de generación de ROI de IIoT es un paso clave para dar forma a una estrategia de transformación digital exitosa.
Casos de uso de IIoT con ROI comprobado
Hay muchos casos de implementaciones exitosas de IIoT. Aquí hay algunos:
Flexibilidad en los controladores lógicos programables de automatización industrial
La automatización industrial se basa en la tecnología operativa (OT), como los controladores lógicos programables (PLC), el control de supervisión y la adquisición de datos (SCADA) y los sistemas de control distribuido (DCS). Estos sistemas son generalmente inflexibles y no permiten cambios fáciles en su configuración. Esta es una seria barrera para implementar nueva tecnología de automatización en una planta (por ejemplo, desplegar una impresora 3D como parte de un proceso de producción), así como cambiar la configuración de los procesos industriales (por ejemplo, personalizar las salidas de una línea de producción hacia la personalización masiva). IIoT facilita la convergencia de OT con TI y permite la reconfiguración de procesos de automatización industrial basados en herramientas digitales y en escalas de tiempo más cortas (por ejemplo, en unas pocas horas en lugar de semanas). En lugar de reconfigurar sistemas OT complejos, las configuraciones de máquinas y herramientas tienen lugar en la capa digital del sistema IIoT. Por lo tanto, las implementaciones de IIoT se utilizan ampliamente para soportar modelos de producción de personalización masiva de una manera más rápida y rentable.
Predictive Maintenance
La mayoría de las organizaciones industriales mantienen su equipo basado en enfoques preventivos, que inspeccionan y mantienen el equipo a intervalos regulares. Sin embargo, los enfoques preventivos mantienen el equipo antes de lo que realmente se requiere, lo que conduce a una eficiencia general del equipo (OEE) no óptima. Con el fin de optimizar el OEE, las empresas están haciendo la transición al mantenimiento predictivo, que es la visión de mantenimiento industrial definitiva. En el mantenimiento predictivo, las máquinas son capaces de predecir y anticipar sus fallas, a través del cálculo preciso de parámetros como su Fin de Vida (EoL) y Tiempo Medio de Falla (MTTF). Las tecnologías IIoT recopilan y consolidan conjuntos de datos sobre el estado del equipo, como datos de vibración, datos acústicos, datos ultrasónicos, datos de imágenes térmicas, datos de análisis de aceite y más. En consecuencia, las tecnologías de análisis de BigData permiten extraer información predictiva sobre el funcionamiento del equipo, incluidos patrones significativos de su degradación. Al mejorar el OEE de un equipo costoso, las organizaciones industriales pueden ver un ROI directo y tangible en sus inversiones IIoT.
Control de Calidad
Las tecnologías IIoT y Big Data permiten la recopilación de datos abundantes sobre procesos industriales, lo que da lugar a una detección precisa de problemas de calidad en diferentes escalas de tiempo. Por ejemplo, los datos digitales sobre una línea de producción se pueden recopilar y utilizar para identificar problemas e ineficiencias, al tiempo que se recomiendan medidas correctivas. Esto permite disciplinas de gestión de calidad como la Gestión de Calidad Total (TQM) y ZDM (Zero Defect Manufacturing). Si bien TQM y ZDM han existido durante más de dos décadas, es el advenimiento de la Industria 4.0 que permite su implementación creíble y rentable.
Plantas conectadas y optimización de la cadena de suministro
IIoT permite optimizaciones de la cadena de suministro que apenas eran posibles antes de la llegada de la Industria 4.0. Estas optimizaciones se basan en el intercambio de información oportuna y precisa sobre los procesos de la cadena de suministro. Dispositivos de interconexión de tecnologías IIoT, sistemas CPS y sistemas de información empresarial (por ejemplo, sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) y PLM (Product Lifecycle Management)) de todos los interesados en la cadena de suministro, al mismo tiempo que permite un flujo continuo de información entre plantas, empresas de logística, clientes y más. Con las plantas de IIoT interconectadas y oportunamente informadas sobre todos los eventos importantes a través de la cadena de suministro, como la colocación de pedidos críticos, retrasos en la entrega de materiales, fallas de equipos que causan interrupciones en la producción, disponibilidad de productos terminados, información sobre niveles de existencias y más. Estas piezas de información se sintetizan en consecuencia y se utilizan para impulsar optimizaciones en los programas de producción, previsiones de demanda y tiempos de entrega, lo que conduce a varios beneficios como la minimización de existencias, la producción justo a tiempo y la reducción de residuos.
Facilitadores de TI/redes
Las implementaciones de IIoT se basan en tecnologías digitales de vanguardia, incluyendo:
Edge Computing
Las infraestructuras de computación de perímetro son un elemento integral de la mayoría de las infraestructuras IIoT no triviales, ya que permiten operaciones de bajo rendimiento y alto rendimiento cerca del campo, incluidas las operaciones de automatización y analítica. Las infraestructuras de edge computing complementan las infraestructuras de almacenamiento y procesamiento en la nube, ya que facilitan el procesamiento en tiempo real y actúan como una capa de filtrado que economiza el ancho de banda de la red y los costos de almacenamiento en la nube.Tecnologías de redes de alta velocidad
La mayoría de los casos de uso de IIoT involucran operaciones inteligentes de red, que requieren redes de alta velocidad, incluyendo infraestructuras inalámbricas y cableadas. La gran mayoría del tráfico IIoT se lleva actualmente a través de infraestructuras Wi-Fi, Ethernet y LTE, pero también estamos viendo el despliegue de la emergente WAN de baja potencia (Wide Área Network Technologies).Ciberseguridad y Seguridad Física
Las organizaciones industriales están profundamente preocupadas por la introducción de nuevos dispositivos de TI y CPS en sus plantas. Como resultado, se necesitan mecanismos inteligentes de ciberseguridad, que garanticen la fiabilidad de los componentes de TI en la planta, al tiempo que protegen los conjuntos de datos en línea con los requisitos empresariales y normativos (por ejemplo, la regulación GDRP de la UE, así como las regulaciones de protección de datos a escala global). Además, el despliegue ampliado de infraestructuras de TI en entornos industriales está llevando gradualmente a una convergencia de la seguridad física y cibernética, como parte de un enfoque de seguridad integrado.IA y Big Data Analytics
Los casos de uso de IIoT involucran operaciones de análisis de datos como un medio para extraer conocimiento que impulsa las optimizaciones de procesos. Algunas de estas operaciones requieren análisis avanzados que caen en el ámbito del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Este es el caso de la detección de modos de falla en el mantenimiento predictivo, que depende de la detección de patrones complejos basados en redes neuronales profundas.
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