• Aarón Almansa

Industria y Tecnología

Actualizado: 10 mar

Los procesos de producción de las empresas industriales siempre han sido un área soportada e impulsada por la tecnología. Este hecho se ha acrecentado debido al enorme impacto que la transformación digital está teniendo a nivel empresarial. La tecnología es ahora más importante que nunca en lo que se ha llamado Industria 4.0.

Este artículo destaca algunas de las tecnologías que pueden llegar a ser disruptivas en la industria y consolidar el éxito de esta cuarta revolución industrial. Todas relevantes y muy relacionadas entre sí.


Para poder seguir siendo competitivo en el mercado actual y afrontar los desafíos del futuro, es necesario poder emerger como una empresa industrial transformada digitalmente. Para conseguirlo, resulta clave analizar las posibilidades e impacto que estas tecnologías ofrecen a la empresa industrial


Inteligencia Artificial

El mundo empresarial ya ha identificado la Inteligencia Artificial (IA) como el principal factor de innovación. Las empresas perciben claramente la importancia y las ventajas que la adopción de la IA puede aportar a las empresas para transformar digitalmente el negocio, mejorar las experiencias de los clientes, y garantizar una toma de decisiones inteligente que optimice la gestión empresarial.


La inteligencia artificial está suponiendo un cambio de paradigma para la industria, ofreciendo una nueva forma de interacción entre hombre y máquina. Esta revolución industrial ha dado lugar a la denominada Industria 4.0, que se caracteriza por fábricas inteligentes donde humanos y sistemas están conectados e interactúan constantemente. El 82% de las empresas españolas explora o utiliza ya la IA en sus fábricas.


Los datos son la materia prima de la industria actual. Saber aprovechar y utilizar la gran cantidad de información disponible, es clave para mejorar la experiencia de los clientes, y optimizar la productividad de las operaciones y rentabilidad del negocio.

Las diferentes disciplinas y tecnologías de la IA nos proporcionan la posibilidad de aprovechar y aplicar todos estos datos disponibles en la actualidad. Los datos están ahí, y tenemos mecanismos para capturarlos ya sea a través de máquinas inteligentes o sensores de dispositivos (IOT – Internet of Things), como también a través de clientes, colaboradores o empleados.


Los métodos tradicionales de Análisis de Datos o Business Intelligence ya no son suficientes para poder analizar y gestionar correctamente todos los datos existentes (estructurados y no estructurados), y es ahí, donde la IA interviene con diferentes disciplinas como el Machine Learning, la Visión por Ordenador, el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), la Realidad Aumentada y el Deep Learning.


La inteligencia artificial permite procesar y analizar grandes y complejos volúmenes de datos de forma segura durante todo su ciclo de vida. El objetivo final es obtener mejores productos y optimizar el proceso productivo con énfasis en la eficiencia, garantizando la escalabilidad sin comprometer la calidad de los procesos. Esencial dada la creciente competitividad en el mercado.


Realidad Aumentada

Es una disciplina de la IA que de forma simple podemos describir como una tecnología que enriquece el mundo real que nos rodea, con la superposición de información de interés: imágenes, objetos 3D, vídeos…


Los sistemas basados en la realidad aumentada (RA) permiten mejorar los procesos de producción y crear fábricas inteligentes, donde prolifera la conexión entre máquinas y datos, los trabajadores reciben información en tiempo real y en soportes diferentes para mejorar su trabajo, su productividad y la toma de decisiones.

Por ejemplo, los trabajadores pueden recibir instrucciones para una reparación y visualizarla con gafas de realidad aumentada incrementando así la eficiencia y la seguridad.


Con los sistemas de RA es posible monitorizar todo el proceso productivo, personalizar o diseñar un producto, y tener una visión global de la fabricación de un producto, con el despiece de las diferentes capas que lo componen.


La RA es también muy útil para tareas de mantenimiento y soporte, ayudando a detectar problemas en el puesto de trabajo e indicando los puntos físicos a revisar, o actuando de forma remota para aconsejar al operario con indicaciones visuales o procesos guiados que permiten centralizar y compartir la ”experiencia y conocimiento”.


Las soluciones de RA pueden simular entornos reales que por disponibilidad o localización no son siempre accesibles, y a nivel de logística se usan para proporcionar indicaciones visuales y auditivas para preparar pedidos, dejando que los operarios tengan las manos libres para manipular la mercancía e interactúar con su entorno.


Gemelos digitales

Un gemelo digital es una simulación por ordenador de cualquier objeto, proceso o escenario del mundo real.


Puede ser tan simple como una representación 3D de un tornillo que se puede usar para predecir con mucha precisión su resistencia a la temperatura, golpes o rozamientos por diferentes materiales. Pero un gemelo digital puede ser algo mucho más amplio y complejo, como la simulación de toda una empresa, un almacén, una ciudad o un proceso de fabricación.


Los gemelos digitales en la Industria permiten simular el proceso productivo de una empresa, considerando millones de situaciones, circunstancias y resultados diferentes de la maquinaria de la planta de producción, que pueden llegar a tener un impacto en el proceso de fabricación.


Sirven para prevenir situaciones peligrosas o predecir averías, lo que permite programar operaciones de mantenimiento que eviten errores posteriores, y paradas de producción (mantenimiento predictivo). La detección temprana de anomalías o errores cuando el proceso de producción ya está en curso, consigue reducir los tiempos de inactividad y garantizar un alto nivel de calidad.


Una de las claves de las simulaciones realizadas con gemelos digitales es que utilizan modelos predictivos de IA que se basan en datos del mundo real y se actualizan también en tiempo real


Edge Computing

El denominado Cloud Computing (La Nube) permite acceso remoto al software, almacenamiento de archivos y procesamiento de datos a través de Internet. Todo el trabajo informático pesado se lleva a cabo en data centers remotos centralizados, y los resultados son “consumidos” en los dispositivos locales a través de APIs o cuadros de mando. Es el modelo que se ha impuesto para las aplicaciones de software empresarial como ERP, CRM , RH, …


Sin embargo, en la actualidad, han aparecido escenarios en donde este modelo no es el más adecuado. Con el auge del IOT (Internet de las cosas) hoy en día tenemos millones de dispositivos/sensores en todos los ámbitos que recogen información, pero no hacen nada con ella. Simplemente la envían a la nube, en donde grandes centros de datos la procesan para obtener conclusiones o activar ciertos eventos.


Para mejorar este funcionamiento "pasivo" de los dispositivos IOT ha nacido la tecnología Edge Computing, aplicable especialmente en entornos industriales y que aporta mucha más autonomía.

Edge Computing permite que los datos recogidos por los dispositivos IOT se procesen más cerca de donde se crearon, en lugar de ser enviados a la nube para que se traten.

Este enfoque ofrece muchas ventajas como:

  • Poder analizar los datos importantes casi en tiempo real, que es una necesidad patente en el sector productivo

  • Permitir que las decisiones se puedan tomar mucho más rápidamente y evitar enviar información arriba y abajo en la nube, reduciendo con ello el ancho de banda y latencias utilizadas. Esto es esencial en algunas situaciones de la planta de producción. Imaginemos por ejemplo la rapidez necesaria cuando se usa un sistema de visión artificial para apagar una máquina si se detecta que la mano de un operario ha quedado atrapada en un mecanismo

  • Mayor seguridad, ya que cuantos menos datos hay en un entorno cloud, menos vulnerable es ese entorno si se ve comprometido.

Edge no deja anticuado a la Nube, ni una tecnología es mejor que la otra, simplemente se trata de elegir la más apropiada según el caso de uso.

Edge Computing es más adecuado cuando se necesita mucha velocidad y baja latencia en las transferencias de datos, mientras que la nube seguirá siendo protagonista para analizar y tratar grandes cantidades de datos que requieren una potencia de cálculo notable.


Las aplicaciones de entornos industriales de fabricación basadas en Edge Computing exigen la inmediatez de recogida de información de los sensores de la fábrica, y permiten optimizar los procesos de producción, prevenir averías, mejorar la calidad y reducir tiempos de mantenimiento.


5G

La última generación de redes móviles de alta velocidad que ofrece velocidades de conexión miles de veces más rápidas que las generaciones de tecnología móvil 2G, 3G y 4G existentes hasta ahora.

5G no es una evolución más, no es simplemente 4G + 1, sino que supone un cambio de paradigma. Los usuarios directos de un móvil ponen su interés en el incremento de las tasas de transferencia de información de esta tecnología (que pueden llegar hasta los 20Gbps), lo cual supone un aumento de rendimiento espectacular. Pero 5G no es simplemente una mejora de rendimiento en la red, es un cambio más profundo ya que la red pasa a ser un agente activo. Ya no sólo transmite datos de un lugar a otro, sino que es capaz de procesarlos, a través de la tecnología edge computing, lo cual contribuye también a la reducción de la latencia.


Su despliegue global público está todavía limitado a determinadas áreas de alta densidad de población, pero la industria tiene ya la posibilidad de instalar redes 5G privadas, y aprovechar todas las ventajas que ofrece esta tecnología.


Las redes privadas 5G permiten una transmisión de datos instantánea y casi ilimitada entre la maquinaria, la nube y los sensores/dispositivos locales de una planta de producción. Proporciona la velocidad de transferencia de datos necesaria para:

  • las simulaciones de gemelos digitales en tiempo real

  • gestionar el volumen de datos necesarios para las soluciones de IA

y también son útiles para el Edge Computing (a pesar de que el proceso se lleve a cabo totalmente en el dispositivo de forma local), ya que ofrece una función de “segmentación”, para separar de manera lógica la red, en slices o rodajas que pueden funcionar de forma aislada para un caso de uso específico con sus requisitos específicos, pero sobre una misma infraestructura común.


La tecnología 5G ofrece también mejoras de administración, mayor seguridad y posibilidades muy interesantes que van a significar un antes y un después en la industria. Destacamos aquí algunas de ellas:

  • URLLC (Ultra-Reliable Low Latency Communications): Comunicaciones ultrafiables de bajo retardo. El objetivo es obtener latencias (tiempo transcurrido desde que se envían datos hasta que llegan a su destino) de un milisegundo, y niveles de fiabilidad del 99,999 %. Estos números permiten la utilización del 5G con aplicaciones como el control de maquinaria en fábricas altamente automatizadas

  • mMTC (massive Machine-Type Communications): Comunicaciones masivas entre máquinas. El objetivo es ofrecer conectividad en situaciones con una densidad muy alta de dispositivos (hasta un millón de terminales por kilómetro cuadrado). Importantísimo para hacer realidad el internet de las cosas (IOT), especialmente en entornos donde sea necesario monitorizar multitud de dispositivos. En la era de los datos y la inteligencia artificial, es fundamental disponer de la tecnología para poder obtener y procesar dichos datos.


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