Las condiciones están dadas para que la industria local ingrese en la era de las plantas inteligentes y aumente con ello su productividad.

Por: Felipe Martínez, Head of Digital Business, Festo Colombia

Cada vez escuchamos más hablar sobre Industria 4.0, leemos a diario sobre la era de la digita­lización y vemos con mayor fre­cuencia términos como el Internet De Las Cosas, la Nube, los gemelos digitales, entre otros. Bueno, pues ha llegado el momento de dejar de hablar sobre estos temas y en­contrar la manera de empezar a adaptarlos en el día a día de las plantas industriales de alimentos en la región. Retos hay muchos, y en diferentes campos, pasando por la conectividad y velocidad de las redes de internet, así como la cualificación de profesionales y adaptación a una nueva manera de trabajar y tomar decisiones.

El mundo se encuentra tal vez en uno de los momentos de mayor auge: la competitividad, el aumento de desempeño y la búsqueda de eficiencia en el uso de los recursos han creado un movimiento inte­resante, que permite contar con variadas herramientas para con­vertir una planta tradicional, en una inteligente. Esto no se consigue de un día para otro y sería un error implementarlo de esa manera; la curva de aprendizaje no se debe descuidar y es mejor construir un derrotero a mediano y largo plazo, pero con pasos firmes y determina­ción en el corto plazo.

Para realizar la transición hacia el modelo de 4.0 es importante tener en cuenta los nuevo aspec­tos claves que encierra este con­cepto: Cloud, IoT, integración desistemas, Big Data, ciberseguridad, simulación, realidad aumentada, impresión 3D y robots autónomos. En el mercado se puede obtener un sinnúmero de ofertas en cada uno de los aspectos; no es un tema nuevo y los fabricantes y desarro­lladores han trabajado buscando facilitar la adaptación a estos nue­vos modelos. Y precisamente, en la adaptación está el principal reto para ingresar en el mundo de las “fábricas inteligentes”; es impor­tante empezar a vencer algunos estigmas que a lo largo del tiempo se han venido creando y que im­piden o complican su apropiación.

Para empezar, es fundamental centrar la atención en los primeros cuatro conceptos enunciados, los restantes tendrán una mayor cuando los primeros hayan sido implementados.

Al hablar de Cloud (Nube) y de Big Data, se está buscando cons­truir mayor transparencia en cada uno de los procesos al interior de las plantas y esto, a su vez, permite adquirir datos de cada uno de los equipos (en la actualidad la infor­mación es tomada a mano y en planillas). Estos datos, al trasladar­los a un espacio digital (cloud, onpremise, on Edge), se convierten en información, la cual, mediante un correcto tratamiento, permitirá definir acciones predictivas que redundarán en sistemas con un mejor desempeño y aumentarán la confiabilidad en cada uno de los equipos. Así mismo, tendremos a unos cuantos clics, una herra­mientapoderosa para la dirección y toma de decisiones.

La digitalización ha traído consigo cambios en la manera de concebir la funcionalidad de los componen­tes industriales y, así mismo, cam­bios en los modelos de negocio. El Internet de las Cosas permite que todos los componentes de una máquina puedan compartir infor­mación entre ellos, dando paso a una nueva generación de compo­nentes, que se denominan “produc­tos inteligentes”. Estos productos tienen la singularidad de contar con sensores en su interior que permi­ten estar enviando información en tiempo real del comportamiento y desempeño de estos.

Los productos inteligentes en­vían datos calientes (listos para analizar y visualizar) que pueden ser organizados en Dashboards preconcebidos y de fácil imple­mentación. Una de las principales premisas en este campo, es que los componentes se puedan en­lazar de una manera sencilla e in­tuitiva y el usuario puede empezar a monitorear sus componentes y máquinas sin esfuerzos en la im­plementación.

Teniendo esto claro, podemos en­trar a hablar de uno de los principa­les conceptos que relaciona datos, análisis y decisiones. Este concepto se conoce como Machine Learning o aprendizaje de máquina, que no es otra cosa que la posibilidad de analizar, mediante un tratamiento estadístico, los diferentes datos que se pueden estar adquiriendo de los componentes y relacionarlos con los datos de entrada de los componen­tes (datos de fábrica).

Es mejor si lo explicamos con un ejemplo: un com­ponente tiene una vida útil que se llamará dato de entrada; en el dashboard se ha venido acumulando el dato de ciclos de funcionamiento, cuando el dato acumulado se empieza a acercar al dato de entrada, el componente comienza a trabajar en el umbral de falla y la confiabilidad del componente empieza a disminuir. En este momento, el sistema de gestión está en la capacidad de enviar una alerta o una notifi­cación al equipo de mantenimiento para que realice la reparación o el cambio del componente. Cuando esto sucede, se pasa de hablar de un mantenimiento pre­ventivo y entra el concepto de mantenimiento predic­tivo (basado en predicciones brindadas por el mismo componente), permitiendo aumentar la confiabilidad de los componentes y de las máquinas, e impactando directamente en el aumento del desempeño general del equipo.

En la región, Brasil, México, Colombia, Chile y Argen­tina han empezado a desarrollar proyectos importantes de implementación. Eso lo podemos percibir año tras año en el aumento de la oferta de soluciones digitaliza­das y con nuevas tecnologías que, hoy por hoy, ofrecen diferentes proveedores, así como en la demanda e inte­rés sobre este tema por parte de la industria.

En el caso de México, por ejemplo, su participación como país invitado en la Feria de Hannover 2019 fueun antecedente importante que permitió conocer no solo sus in­tenciones, sino las acciones que se están implementando en diferen­tes ámbitos para avanzar en este sentido. El Gobierno mexicano ha iniciado amplias reformas estruc­turales para fortalecer la compe­titividad de la industria del país mediante tecnologías innovadoras de fabricación y amplios programas de educación.

Otro ejemplo es Colombia, y con­cretamente la ciudad de Medellín, sede del Centro para la Cuarta Revo­lución Industrial del Foro Económico Mundial, la cual comparte esta opor­tunidad con ciudades como Tokio, San Francisco y Beijing. Desde allí se busca unir, en un mismo espacio, gobiernos, compañías líderes, socie­dad civil y expertos para trabajar por la difusión y adopción de la Indus­tria 4.0 en Latinoamérica.

Se vienen dando pasos impor­tantes, hay un camino por recorrer, pero se puede decir que las con­diciones están dadas para que la industria de Latinoamérica ingrese en la era de las plantas inteligentes, sobre todo para un segmento como el de alimentos y bebidas, que, por su dinámica y tipo de maquinaría de empaque, tiene un camino ya recorrido que le permitirá ingresar de una manera más cómoda en la adopción de la I4.0, con soluciones que cada vez son más sencillas y económicas.