Transformación digital en la Industria 4.0: De la publicidad a la rentabilidad
En los albores de la cuarta revolución industrial (Industria 4.0), las organizaciones industriales han colocado su transformación digital como una prioridad estratégica. La Industria 4.0 se centra en la interconexión de los Sistemas Ciberfísicos (CPS) en entornos industriales. Los CPS conectan los mundos físico y digital, facilitando la recopilación de datos digitales provenientes 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. Para ello, se emplean tecnologías del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), que permiten recopilar y procesar grandes volúmenes de flujos de datos de alta velocidad, al mismo tiempo que automatizan operaciones de campo y 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 de la exageración que rodea a los nuevos conceptos en los procesos empresariales, la IIoT y la Industria 4.0 tienen algunos casos de uso tangibles con un ROI demostrado. Estos casos de uso están impulsando la adopción acelerada de IIoT en la industria, que es la razón por la que se espera que IIoT contribuya a la mayor parte del potencial de valor empresarial de IoT, con IoT de consumo a la zaga. Según el reciente informe de mercado de Accenture "Winning with the Industrial Internet of Things", la IIoT podría aportar hasta 14,2 billones de dólares a la economía mundial en 2030. Por lo tanto, comprender los casos de uso de IIoT que generan ROI es un paso clave para dar forma a una estrategia de transformación digital exitosa.
Casos de uso de la IIoT con ROI demostrado
Existen numerosos casos de implementaciones exitosas de IIoT. Aquí hay algunos ejemplos:
Flexibilidad en automatización industrial Controladores lógicos programables
La automatización industrial se basa en la Tecnología Operativa (OT), como los Controladores Lógicos Programables (PLC), el Control de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA) y los Sistemas de Control Distribuido (DCS). Estos sistemas suelen ser inflexibles y no permiten cambiar fácilmente su configuración. Esto supone un serio obstáculo para desplegar nuevas tecnologías de automatización en una planta (por ejemplo, desplegar una impresora 3D como parte de un proceso de producción), así como para cambiar la configuración de los procesos industriales (por ejemplo, personalizar las salidas de una línea de producción hacia la personalización masiva). La IIoT facilita la convergencia de la OT con las TI y permite reconfigurar los procesos de automatización industrial basándose en herramientas digitales y en plazos más cortos (por ejemplo, en unas 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, los despliegues de IIoT se utilizan ampliamente para apoyar modelos de producción de personalización masiva de una manera más rápida y rentable.
Mantenimiento predictivo
La mayoría de las organizaciones industriales realizan el mantenimiento de sus equipos mediante enfoques preventivos, los cuales implican inspecciones y mantenimiento a intervalos regulares. Sin embargo, estos enfoques suelen intervenir antes de que sea realmente necesario, lo que lleva a una Eficiencia General de los Equipos (OEE) no óptima. Para optimizar la OEE, las empresas están adoptando el mantenimiento predictivo, considerado la visión más avanzada en mantenimiento industrial. En el mantenimiento predictivo, las máquinas pueden anticipar y predecir sus fallos mediante el cálculo preciso de parámetros como su Fin de Vida Útil (EoL) y el Tiempo Medio Hasta el Fallo (MTTF). Las tecnologías IIoT recopilan y consolidan datos sobre el estado del equipo, como vibraciones, acústica, imágenes térmicas, análisis de aceite y más. En consecuencia, las tecnologías de análisis de Big Data permiten extraer conocimientos predictivos sobre el funcionamiento del equipo, incluidos patrones significativos de degradación. Al mejorar la OEE de un equipo costoso, las organizaciones industriales pueden obtener un retorno de inversión (ROI) directo y tangible en sus inversiones IIoT.
Control de calidad
Las tecnologías IIoT y Big Data permiten recopilar abundantes datos sobre procesos industriales, lo que da lugar a una detección precisa de problemas de calidad en diversas escalas de tiempo. Por ejemplo, los datos digitales sobre una línea de producción pueden recopilarse y utilizarse para identificar problemas e ineficiencias, al tiempo que se recomiendan medidas correctoras. Esto permite disciplinas de gestión de la calidad como la Gestión de la Calidad Total (TQM) y la Fabricación Cero Defectos (ZDM). Aunque la TQM y la ZDM existen desde hace más de dos décadas, es la llegada de la Industria 4.0 la que permite su implantación creíble y rentable.
Plantas conectadas y optimización de la cadena de suministro
El IIoT permite optimizaciones en la cadena de suministro que eran prácticamente imposibles antes de la llegada de la Industria 4.0. Estas optimizaciones se basan en el intercambio de información precisa y oportuna sobre los procesos de la cadena de suministro. Las tecnologías IIoT interconectan dispositivos, sistemas CPS y sistemas de información empresarial (como ERP —Planificación de Recursos Empresariales— y PLM —Gestión del Ciclo de Vida del Producto—) de todos los actores de la cadena de suministro, al tiempo que permiten un flujo fluido de información entre plantas, empresas logísticas, clientes y más. Gracias al IIoT, las plantas están interconectadas e informadas en tiempo real sobre todos los eventos relevantes en la cadena de suministro, como la realización de pedidos críticos, retrasos en la entrega de materiales, fallos de equipos que provocan interrupciones en la producción, disponibilidad de productos terminados, niveles de inventario, entre otros. Esta información se sintetiza y se utiliza para impulsar optimizaciones en los cronogramas de producción, las previsiones de demanda y los tiempos de entrega, lo que conlleva diversos beneficios como la minimización de inventarios, la producción justo a tiempo y la reducción de desperdicios.
Facilitadores de TI/redes
Los despliegues de IIoT se basan en tecnologías digitales de vanguardia, como:
Computación de borde
Las infraestructuras de edge computing son un elemento integral de la mayoría de las infraestructuras IIoT no triviales, ya que permiten operaciones de alto rendimiento y bajo consumo directamente en el campo, incluidas tareas de automatización y análisis. Estas infraestructuras complementan el almacenamiento y procesamiento en la nube, ya que facilitan el procesamiento en tiempo real y actúan como una capa de filtrado que optimiza el uso del ancho de banda de red y reduce los costos de almacenamiento en la nube.
Tecnologías de redes de alta velocidad
La mayoría de los casos de uso de la IIoT implican operaciones inteligentes de red, que requieren redes de alta velocidad, incluidas infraestructuras inalámbricas y por cable. En la actualidad, la gran mayoría del tráfico de la IIoT se transporta a través de infraestructuras Wi-Fi, Ethernet y LTE, aunque también estamos asistiendo al despliegue de nuevas tecnologías de red de área extensa (WAN) de bajo consumo.
Ciberseguridad y seguridad física
Las organizaciones industriales están muy preocupadas por la introducción de nuevos dispositivos de TI y SPI en sus plantas. En consecuencia, se necesitan mecanismos de ciberseguridad inteligentes que garanticen la fiabilidad de los componentes informáticos de la planta y, al mismo tiempo, protejan los conjuntos de datos de acuerdo con los requisitos empresariales y normativos (por ejemplo, la normativa GDRP de la UE, así como la normativa de protección de datos a escala mundial). Además, el mayor despliegue de infraestructuras informáticas en entornos industriales está conduciendo gradualmente a una convergencia de la seguridad física y cibernética, como parte de un enfoque de seguridad integrado.
IA y análisis de Big Data
Los casos de uso del IIoT implican operaciones de análisis de datos como medio para extraer conocimientos que impulsen la optimización de procesos. Algunas de estas operaciones requieren análisis avanzados que pertenecen al 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 identificación de patrones complejos mediante redes neuronales profundas.
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