22/07/2021
Aunque en muchos medios se oye hablar de la Industria 4.0 y el nuevo paradigma en la fabricación de productos, de lo que casi no se habla es de las oportunidades de rentabilidad y crecimiento que implica invertir en estas innovaciones.
En primer lugar, McKinsey & Company estima que para 2025 habrá entre 1.2 y 3.7 billones de dólares en ganancias de productividad para el sector manufacturero global.
Por su parte, datos de PwC pronostican que la digitalización y automatización inteligente en la industria manufacturera contribuirá con el 14% del PIB mundial para 2030, es decir, el equivalente a 15 billones de dólares.
Adicionalmente, la pandemia de COVID-19 aceleró la automatización, mientras el Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés) y la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones industriales facilitaron la autonomía de procesos y su validación vía simulaciones.
Ante este ecosistema productivo en rápida evolución, los fabricantes deben actualizar sus estrategias de digitalización si es que quieren recibir sus beneficios y obtener ventajas sobre sus competidores más cercanos.
Por eso, en este artículo revisamos 7 tendencias de manufactura avanzada a tomar en cuenta en 2021 más allá. Se trata tanto de tecnologías disruptivas como de otras que están en su punto de maduración y que cada vez es más común verlas funcionando en empresas instaladas dentro de los parques industriales en México.
1. Mantenimiento predictivo
Sobra decir que la habilidad de prevenir fallas en líneas de producción y reducir tiempos de inactividad es sumamente valioso para cualquier empresa manufacturera. Esa es la promesa del mantenimiento predictivo.
Para conseguirlo, las compañías deben aplicar la recopilación y análisis sistemático de datos (vía la analítica de IoT industrial) para identificar patrones e implementar soluciones antes de que ocurran los problemas.
Con esta información, los fabricantes pueden optimizar las tareas de mantenimiento en tiempo real lo que se traduce en dos beneficios principales: operaciones ininterrumpidas y la extensión de la vida útil de la maquinaria.
Cabe mencionar que para aumentar la eficiencia de este modelo se deben recopilar datos de un sinnúmero de variables a nivel de fábrica, lo cual puede ser laborioso considerando que se debe revisar máquina por máquina y recuperar datos de fallos previos.
No obstante, existen casos de éxito como el software de monitoreo de fallos implementado por Grupo Mondi. Con base en aprendizaje automático (machine learning) y redes neuronales, este fabricante alemán de productos de papel y embalaje logró ahorros de 50 mil euros al año y una producción continua y confiable, aún en épocas de alta demanda.
2. Pruebas de maquinaria digital
Así como hablamos del gemelo digital y su impacto en la manufactura global, los modelos virtuales ahora también podrán aplicarse a pruebas funcionales de equipos de producción.
La representación digital de la maquinaria industrial podrá ser alimentada por un flujo continuo de datos de la fábrica real, lo cual servirá para generar mejoras de diseño y aplicar un monitoreo preventivo durante toda la vida útil del equipo, reduciéndose también con ello las visitas de supervisión en sitio.
3. Tecnología usable (wearables)
El perfeccionamiento de la tecnología IoT ha llevado a que fabricantes de todos los tamaños estén tratando de incorporar los wearables o “tecnología para llevar puesta” (como los famosos smartwatches) en varios de sus procesos.
Así, combinado con el uso de bio-sensores avanzados, una planta moderna puede implementar un sistema de monitoreo de indicadores de salud de sus trabajadores (temperatura corporal, ritmo cardiaco, presión sanguínea), datos que les permitirán crear programas de bienestar a fin de reducir los costos de atención médica.
Otras aplicaciones industriales posibles son: prevención de accidentes; entrenamiento de conciencia situacional (para reforzar procesos de seguridad); capacitación de procesos y manipulación de maquinaria a distancia (mediante realidad virtual), así como autenticación de personal.
4. Realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR)
Ya sea que estén aplicadas al diseño y desarrollo de productos, a la capacitación en operación de maquinaria y entrenamiento de seguridad, o para el mantenimiento y reparación de equipos, las tecnologías de realidad aumentada y realidad virtual ya están siendo aprovechadas a todo lo largo de la cadena productiva.
Adicionalmente, los mundos virtuales replican los espacios físicos con mayor precisión de modo que se vuelven completamente inmersivos.
Por si fuera poco, los costos de los lentes de realidad virtual y “anteojos inteligentes” se han reducido, de modo que los fabricantes pueden utilizarlos para diseñar aplicaciones creativas que mejoren la productividad, la eficiencia y, lo más importante, la seguridad de los trabajadores.
5. Red 5G
Una fábrica inteligente e interconectada requiere de redes de datos robustas y flexibles. Para eso, la nueva tecnología de datos móviles 5G hará posible que las herramientas de automatización y los entornos IoT e inteligencia artificial puedan interactuar con amplitud y libertad.
Dos son las características del 5G que harán esto posible: reducción de la latencia (retardo) de red y comunicación en tiempo real a una escala sin precedentes.
Aunque la cobertura de estas redes será paulatina, los fabricantes pueden prevenirse con el diseño de sistemas que mejoren su uso de sensores, así como de monitoreo centralizado y flujos de datos a la nube.
6. Interacción hombre-máquina y producción flexible
Con los cobots (robots colaborativos) y otros equipos automatizados trabajando mano a mano con los empleados, la interacción hombre-máquina en las plantas de manufactura está superando el paradigma tradicional de los robots industriales que solo se usaban para realizar tareas repetitivas.
Además, el aprendizaje de estos robots inteligentes (a través de complicados algoritmos de IA y machine learning) permite crear líneas de producción más flexibles, ya que se pueden parametrizar con productos específicos por unos meses, y luego ajustarlas para fabricar el siguiente producto.
Esto además permitiría gestionar la cadena de suministro de manera óptima, y así prevenir posibles interrupciones por eventos como desastres naturales o pandemias.
7. Edge Computing
A diferencia del IoT “pasivo” (que enviaba los datos recopilados por sensores y dispositivos a la nube), el Edge Computing o “cómputo de frontera” facilita que los datos producidos en las fábricas se procesen más cerca de dónde se crearon.
Así, los propios nodos de la red podrán analizar esa información “casi en tiempo real” (y evitar su paso por centros de datos alejados de la planta), de modo que puedan alimentar a los dispositivos IoT para lograr mayores eficiencias.
Un ejemplo de éxito sin duda es Amazon, que utiliza sus amplias capacidades de cómputo de frontera y cómputo en la nube para conectar la demanda directamente con la producción, logrando tiempos más rápidos de respuesta y reduciendo costos.
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